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自动驾驶智能体车端部署与实时推理工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶智能体车端部署与实时推… · 核心概念 · 整体知识框架与实战路线图
课程导入目标=自动驾驶智…
02
自动驾驶智能体概述
目标=智能体定义 · 感知-决策-规划-控制闭环 · 车端部署的挑战与实时推理需求
自动驾驶智能体概…目标=智能体定义
03
车端计算平台与硬件基础
目标=主流车载计算芯片（GPU · NPU · FPGA
车端计算平台硬件基础
04
车载操作系统与中间件
目标=QNX · Linux · AUTOSAR Adaptive
车载操作系统间件
05
深度学习模型车端部署流程
目标=训练-压缩-转换-部署-调优全… · 以及常见工具链概览
深度学习模型车端…目标=训练
06
模型压缩与加速基础
目标=剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩加速基础
07
量化部署实战
目标=PTQ 与 QAT 流程 · 校准方法 · 精度评估
量化部署实战PTQ
08
推理引擎与运行时
目标=TensorRT · OpenVINO · TVM
推理引擎运行时
09
算子优化与自定义算子
目标=算子融合 · 内存布局优化 · CUDA 编程基础与自定义插件开发
算子优化自定义算子
10
实时推理调度与流水线
目标=多模型并行 · 批处理 · 异步推理
实时推理调度流水线
11
内存与带宽优化
目标=显存管理 · 零拷贝 · 统一内存
内存带宽优化
12
车端部署中的功能安全与预期功能安全
目标=ISO 26262 · ISO 21448 · 安全机制与冗余设计
车端部署功能安全
13
实时性分析与确定性保障
目标=延迟 · 抖动 · 最坏执行时间分析
实时性分析确定性保障
14
感知模型车端部署案例
目标=BEV · Transformer · 多传感器融合模型在车端的部署与优化
感知模型车端部署…BEV
15
决策规划模型车端部署案例
目标=强化学习 · 模仿学习 · 轨迹预测模型的实时推理实现
决策规划模型车端…目标=强化学习
16
端到端自动驾驶智能体部署
目标=大模型 · VLA · 世界模型的车端压缩与实时推理挑战
端到端自动驾驶智…目标=大模型
17
多传感器数据预处理与同步
目标=相机 · 激光雷达 · 毫米波雷达的数据对齐
多传感器数据预处…同步
18
模型转换与图优化实战
目标=ONNX 导出 · 图优化 · 算子替换
模型转换图优化实战
19
性能 profiling 与瓶颈定位
目标=Nsight · perf · VTune
profiling性能
20
车端部署的功耗与热管理
目标=动态电压频率调节 · 功耗预算 · 热节流对推理性能的影响
车端部署的功耗热管理
21
OTA 与模型更新
目标=安全回滚 · 增量更新 · 版本管理
OTA模型更新
22
仿真与回放测试
目标=CARLA · LGSVL · 真实路测数据回放
仿真回放测试
23
常见部署问题与调试
目标=精度下降 · 内存泄漏 · 推理超时
常见部署问题调试
24
综合实战一
目标=基于 TensorRT 的感知…
综合实战一TensorRT
25
综合实战二
目标=多模型流水线调度与端到端延迟优…
综合实战二目标=多模型流水…
26
综合实战三
目标=量化感知训练与 INT8 部署…
综合实战三INT8
27
综合实战四
目标=车端部署的功能安全分析与实时性…
综合实战四目标=车端部署的…
28
前沿趋势与进阶方向
目标=大模型车端部署 · 稀疏计算 · 神经形态计算
前沿趋势进阶方向
29
课程总结与知识体系梳理
目标=核心知识点回顾 · 技能树构建 · 学习路径与资源推荐
课程总结知识体系梳理
30
综合提升与项目答辩
目标=开放性项目设计 · 方案评审 · 性能指标对比与工程化落地建议
综合提升项目答辩