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本课程属于：060-汽车智能座舱Edge AI项目 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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1. 汽车智能座舱Edge AI入门：摄像头、语音和NPU本地推理

共计 30 章节
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01
课程导入
汽车智能座舱的发展趋势 · Edge AI的定义与价值 · 课程学习目标与整体框架
课程导入汽车智能座舱的发…
02
智能座舱基础
座舱电子架构 · 人机交互方式 · 典型功能（DMS
智能座舱基础座舱电子架构
03
Edge AI核心概念
边缘计算与云计算的对比 · 本地推理的优势（低延迟 · 隐私
EdgeAI
04
摄像头基础
车载摄像头类型（前视 · 内视 · 环视）
摄像头基础车载摄像头类型
05
语音基础
语音信号处理流程（采集 · 降噪 · VAD）
语音基础语音信号处理流程
06
NPU与硬件加速
NPU架构简介 · 算力单位（TOPS） · 内存带宽与功耗
NPU硬件加速
07
开发环境搭建
本地开发工具链（Python · C++） · 交叉编译
开发环境搭建Python
08
图像处理基础
OpenCV在座舱中的应用 · 图像预处理（缩放 · 归一化
图像处理基础OpenCV
09
音频处理基础
音频特征提取（MFCC · Mel频谱） · 语音增强与回声消除
音频处理基础MFCC
10
深度学习基础
神经网络基本结构（CNN · RNN/Transformer） · 训练与推理的区别
深度学习基础CNN
11
目标检测与分类
YOLO · SSD等算法原理 · 在DMS中的人脸检测
目标检测分类
12
人脸关键点与姿态估计
人脸关键点检测方法 · 头部姿态估计 · 视线估计在座舱中的应用
人脸关键点姿态估计
13
手势识别
静态手势与动态手势识别 · 基于CNN与3DCNN的方法 · 手势控制交互案例
手势识别静态手势
14
语音识别实战
端到端ASR模型（如Whisper · Conformer） · 本地部署与优化
语音识别实战ASR
15
语音唤醒与情感识别
唤醒词模型训练 · 低功耗唤醒策略 · 语音情感识别（SER）在座舱中的应用
语音唤醒情感识别
16
多模态融合
摄像头与语音的融合策略 · 多模态特征对齐 · 融合决策在驾驶员监控中的应用
多模态融合摄像头
17
模型转换与优化
ONNX · TensorFlow Lite · 量化（INT8/FP16）
模型转换优化
18
推理引擎与部署
TensorRT · OpenVINO · TFLite
推理引擎部署
19
端到端实战项目（一）
基于摄像头实现驾驶员疲劳检测（DMS… · 模型训练到NPU部署
端到端实战项目DMS
20
端到端实战项目（二）
基于语音实现本地语音助手——唤醒 · 识别 · 意图理解与响应
端到端实战项目基于语音实现本地…
21
端到端实战项目（三）
多模态交互——结合摄像头与语音实现智…
端到端实战项目多模态交互
22
性能调优
推理延迟优化 · 帧率提升 · 功耗控制
性能调优推理延迟优化
23
数据与隐私
车内数据采集规范 · 隐私保护（本地处理 · 脱敏）
数据隐私
24
测试与验证
功能测试 · 鲁棒性测试（光照 · 噪声
测试验证
25
常见问题与调试
模型精度不足 · NPU算子不支持 · 内存溢出
常见问题调试
26
安全与可靠性
功能安全（ISO 26262） · ASIL等级 · 冗余设计
安全可靠性
27
行业案例解析
主流车型智能座舱Edge AI方案（… · 蔚来 · 理想）
行业案例解析Edge
28
前沿趋势
大模型在座舱的应用（多模态大模型） · 生成式AI · 端侧学习与自适应
前沿趋势大模型
29
综合实战
从需求分析到交付的完整流程——设计一…
综合实战从需求分析到交付…
30
课程总结与进阶路径
知识体系回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径