企业内训｜模拟AI场景课程——某汽车厂商

4月18日和19日，东北某市，TsingtaoAI团队为某汽车厂商的智能驾驶业务和研发团队交付“模拟AI场景课程”。本课程基于该厂商在AI领域的战略布局，结合汽车行业智能化转型趋势，以“场景化、实战化、前瞻性”为核心，聚焦AI技术从理论到落地的全链路。通过模拟真实业务场景（如智能座舱优化、智能制造、自动驾驶仿真），帮助学员掌握AI基础能力，并快速应用于研发、生产、营销等环节。

课程大纲方案

模块1：AI技术革命与汽车行业变革

1. 全球AI发展趋势与政策解读

1. 2025年AI技术矩阵：大模型、多模态、具身智能
   
2. 国家政策导向：新质生产力与“十四五”数字化战略
   

2. AI重塑汽车行业的四大维度

1. 智能化：自动驾驶（L4级技术瓶颈与突破）
   
2. 网联化：车联网与V2X协同
   
3. 个性化：智能座舱的语义理解与情感交互
   
4. 绿色化：AI驱动的能源管理优化
   

模块2：AI核心技术精要与工具链

1. 机器学习与深度学习基础

1. 监督学习 vs. 强化学习：以自动驾驶决策算法为例
   
2. 神经网络实战：使用TensorFlow Lite模拟车载图像识别
   

2. 汽车AI开发工具链

1. 开源框架：PyTorch（模型训练）、Autoware（自动驾驶仿真）
   
2. 企业级平台：AI助手在研发中的应用
   

模块3：智能座舱与语音交互场景模拟

1. 语音助手技术栈解析

1. ASR与NLU：DeepSeek引擎的意图识别优化
   
2. 多模态交互：手势控制+语音指令融合设计
   

2. 座舱优化

1. 问题：用户复杂指令响应延迟
   
2. 解决方案：基于大模型的上下文记忆与动态决策
   

模块4：AI驱动的汽车设计与研发创新

1. AIGC在造型设计中的突破

1. 汽车设计图生成
   
2. 参数调整生成概念车草图
   

2. 仿真与数字孪生技术

1. 自动驾驶仿真：CARLA平台的多场景测试（雨天、夜间）
   
2. 数字孪生工厂：生产线的虚拟调试与异常预测
   

模块5：智能制造与质量控制实战

1. 机器视觉在车身检测中的应用

1. 缺陷检测算法：YOLOv8模型优化
   
2. 焊接缺陷诊断项目对比
   

2. 预测性维护与供应链优化

1. 故障预测：LSTM模型分析产线设备振动数据
   
2. 供应链AI：需求预测与库存优化
   

模块6：AI赋能营销与客户服务

1. 个性化推荐与用户画像

1. 数据采集：车联网行为数据（导航偏好、能源使用习惯）
   
2. 算法应用：协同过滤推荐车载娱乐内容
   

2. 智能客服与舆情管理

1. 售后服务的问答准确率提升
   
2. Fine-tune DeepSeek模型处理客户投诉工单
   

模块7：自动驾驶技术全链路解析

1. 感知-决策-执行三层架构

1. 传感器融合：激光雷达+摄像头数据对齐（Apollo平台案例）
   
2. 决策算法：基于强化学习的紧急避障策略
   

2. 仿真测试与伦理挑战

1. 冰雪路面测试数据
   
2. 自动驾驶的“电车难题”决策逻辑
   

部分授课课件

授课讲师

陈老师 AI智算技术专家

CS硕士，高性能计算方向

研究方向：分布式计算、深度学习模型优化、GPU加速计算。

曾就职中国电⼦科技集团高性能计算研发工程师，一线智算厂商高性能AI Infra工程师，现就职TsingtaoAI公司AI框架及AI应用研发工程师。

专业领域

华为昇腾技术栈: 深入掌握华为昇腾AI计算平台，包括昇腾算子开发、HCCL集合通信优化、智算集群建设与性能调优。

智算集群建设与优化: 专注于大规模智算集群的设计、部署、设备选型、网络配置及系统集成，提升集群性能和稳定性。

深度学习与高性能计算: 研究和应用分布式训练框架、优化技术，进行大规模计算任务的高效处理。

网络与系统集成: 在复杂网络环境下进行系统集成，确保数据传输的高效性与系统的稳定性。

AI开发框架: 熟悉多种AI开发框架，包括NCE fabric、NCE insight fabric、MindX和ModelArts平台的高阶使用。

学术成就

论文发表: 在国际顶级期刊上发表多篇高影响力研究论文，涉及高性能计算与AI模型优化领域，包括：

《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》：论文集中于深度学习技术在高性能计算中的应用。

代表性项目经验

GFDX智算集群项目

负责内容: 主导智算集群的整体设计与交付，包括设备选型、系统集成和网络设备配置。负责优化集群性能以满足高负载计算需求。

实际项目交付经验: 成功实施了62.5P的智算集群交付，确保系统的高效能和稳定性。

首都在线智算集群项目

负责内容: 主导智算集群的设计与部署，负责设备选型、集群网络架构设计和HCCL集合通信的优化配置。

实际项目交付经验: 成功交付了80P的智算集群项目，实现了高效的数据处理和计算能力。

北京昇腾人工智能计算中心

负责内容: 智算集群项目的建设与交付，包括设备选型、系统集成、网络设备配置与调优，以及昇腾平台的算子开发与优化。

实际项目交付经验: 主导了100P的智算集群交付，显著提升了计算能力和系统性能，满足了大规模AI应用需求。

教学与培训经验

昇腾技术培训: 为多家企业和研究机构提供昇腾技术栈的定制化培训，涵盖昇腾算子开发、HCCL通信优化、智算集群建设等内容。

教学方法: 善于将复杂的理论知识与实际应用相结合，通过案例分析与实践操作，帮助学员在短时间内掌握核心技术，并能在实际项目中独立应用。

培训案例

某智算中心运维厂商：

1. IB网络

1. IB网络的概述与原理
   
2. IB网络的传输协议与数据传输原理
   
3. 深入讲解InfiniBand的传输协议，包括RC、UC和UD，并解释数据传输机制。
   
4. 描述IB网络的硬件架构，包括交换机、路由器、HCA和TCA等。
   
5. IB网络的故障诊断与排除
   
6. 实操环节，教授如何诊断和解决IB网络中可能出现的问题。
   

• GPU架构与CUDA编程

• NVIDIA GPU架构与特性
  
• 介绍GPU的基本概念和CUDA编程模型。
  
• 提供CUDA编程的基础知识和入门指导。
  
• GPU内部结构与性能优化关键点
  
• 分析GPU加速计算的实际案例，包括性能提升和应用场景。
  
• 讲解如何优化CUDA程序的性能，以及CUDA生态系统中的各种工具和库。
  
• GPU加速计算与案例分析
  
• 高级CUDA库与工具链详解
  
• 性能优化与CUDA生态系统
  

• 算力集群规划与设计

• 算力集群架构与设计
  
• 软件栈设计与集群性能评估
  
• 集群性能调优的高级技巧与实践
  
• 集群性能调优
  

智算集群的开发调优-某运营商研发中心

昇腾算子开发相关

2. 常见错误码与问题排查
   
3. 自定义算子的调用与调试
   
4. 高阶融合算子实现方法
   

HCCL集合通信相关

5. HCCL常见错误码与处理方法
   
6. HCCL通信算法与算子开发
   
7. HCCL新特性与调优
   

昇腾智算集群网络设备管理

8. NSLB1.0和2.0方案实现细节
   
9. 端网协同机制
   
10. 集合通信建链与mpirun测试
    

华为AI开发框架与工具链

11. 华为CCAE与NCE系统使用
    
12. MindX与ModelArts框架使用
    
13. 昇腾环境适配的AI开发框架
    

基于华为昇腾的分布式训练技术咨询-某科研学术机构

利用 PyTorch DDP 在多 GPU 上并行训练 ResNet-18，加速 CIFAR-10 训练并保持高准确率。通过环境配置、数据分发与采样、模型分布式包装和自动梯度同步，实现高效训练。结合混合精度、梯度压缩和自适应批大小等策略，大幅减少通信开销、提升计算效率。针对分布式任务调度与容错机制进行深入探索，保障大规模训练的稳定性与可扩展性，提供了高效、易扩展的分布式深度学习解决方案。

熊老师 AI云计算技术专家

10年以上软件开发和系统架构设计工作经验，历任软件工程师、技术经理、架构师.2014年成立北京盛和大地数据科技有限公司,现任公司CTO。拥有高级工程师职称(证书附在文件后面)。从事技术培训工作5年以上，主讲软件开发和大数据相关技术课程，能够运用 Python, Java, C++等语言，精通Spark、Hadoop, Hive, Map-Reduce 分布式计算系统设计算法，主持和参与过多个大型开发项目，具备架构设计、软件开发和数据分析挖掘能力。具备培训课程开发和组织能力。

授课风格良好，沟通能力好，交付多次获得客户的高度评价。

教育背景：

2005.09—2008.02 中国农业大学 信电学院 自动化硕士

2001.09—2005.07 中国农业大学 信电学院 工学学士

可讲主题：

1、 云计算技术与应用

2、 基于架构的软件开发

3、 模型驱动的软件开发

4、 软件体系结构

6、 软件安全

7、 软件可靠性方法

8、 工业App软件开发

9、 工业互联网平台分析与设计

10、工业大数据处理

11、数字孪生与虚拟交互

培训和咨询内容：

广东电信研究院

大数据平台优化及开发应用实战，通过十多天的大数据培训和咨询工作，提升电信网络运维及开发团队的大数据应用实践能力，优化了多个数据分析应用软件的性能，提升了大数据平台的稳定性，提高了客户满意度。

江苏某大型国有银行

银行客户的大数据平台应用培训，通过三个多月的大数据培训和咨询工作，提升银行客户管理团队的运维和开发能力，上线了一批新的数据分析和数据挖掘应用，有效提升了大数据平台的稳定性和易用性。

四川移动

大数据分析和应用（数据分析，数据挖掘，深度学习以及人工智能），通过两周的大数据实战培训，提升移动数据团队的大数据开发实践水平，并将相关技术应用到了四川移动数据分析的内部示范平台。

南瑞电力

南瑞电力数据管理平台优化，通过一个多月的培训和咨询工作，提升了电力数据管理平台的运算性能，提高了开发和运维团队的数据分析和平台管理能力。引入了深度学习和人工智能技术，引导开发了“智慧电网”的相关应用。有效提升了电力数据平台的业务水平。

中国移动设计研究院

大型电商网站设计和优化，通过培训和咨询工作，使网站架构能够适应在用户数量快速提升的同时保持高可用，提高了开发和运维团队对于海量用户和海量数据的处理能力。引入了去中心化集群技术和跨域资源调度技术，提高了电商网站的可靠性和可维护性。

青岛四方机车

实时和离线数据分析以及可视化（数据分析，数据挖掘，数据可视化），通过10天的Java大数据实战培训，提升基于Spark大数据平台的实时应用和离线应用开发，以及数据的可视化呈现，并将相关技术应用到了大数据可视化平台。

铁道科学院

轨道交通智能化系统研发和应用，通过两个星期基于Java的后台和Web软件开发培训，应用于整体解决方案，促进轨道交通智能系统应用升级。

中车株洲电力机车研究所

物联网智能平台项目，通过为期一个月的开发和技术培养，帮助团队开发并升级了基于Java的智能网关和智能平台的开发，应用了微服务技术，并引入了平台智能维护系统

自我评价：

• 计算机水平： C++/Java，Python，Spark，Hadoop，Hive，Map-Reduce ，R， SQL
  
• 性格、爱好：热爱学习，进取创新，善于交流，十分热爱技术传播工作。
  

关于TsingtaoAI

TsingtaoAI（北京霆涛商业智能技术有限公司）企业内训业务线专注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和数据科学领域的企业内训服务，通过深入业务场景的案例实战和项目式培训，帮助企业应对AI转型中的技术挑战。其培训内容涵盖AI大模型开发、Prompt工程、数据分析与模型优化等最新前沿技术，并结合实际应用场景，如智能制造、医药健康、金融科技和智能驾驶等。通过案例式学习和PBL项目训练，TsingtaoAI能够精准满足企业技术团队的学习需求，提升员工的业务能力和实战水平，实现AI技术的高效落地，为企业创新和生产力提升提供强有力的支持。

同时，TsingtaoAI公司并不是一家单纯的培训机构，我们同样是一家AI产品开发公司，公司核心团队主要也都是由技术和产品人才构成，公司团队大部分成员在大模型时代之前就在从事AI产品相关的工作。公司在过去一年里，为10余家客户开发了AI相关的产品，涵盖医疗、教育、智能制造、人力资源等领域。相信我们在AI产品开发和客户服务的过程所形成的认知和方法论，能对贵司的需求有更深更细的洞察和理解，也能提供更深入业务肌理的“AI能力获得”。