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出版社： 机械工业

ISBN：9787111596387

商品编码：29056656576

产品参数：

• 产品名称：新能源汽车大数据分析与应...
• 是否是套装: 否
• 书名: 新能源汽车大数据分析与应用技术
• 定价: 89.90元
• 出版社名称: 机械工业出版社
• 出版时间: 2018年6月
• 作者: 无
• 书名: 新能源汽车大数据分析与应用技术
• ISBN编号: 9787111596387

《智能网联汽车：深度融合与未来出行》 洞悉产业脉搏，引领技术前沿 在科技浪潮汹涌澎湃的今天，汽车早已超越了单纯的交通工具属性，正以前所未有的速度演进为集信息、通信、计算、娱乐于一体的移动智能终端。其中，智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle, ICV）以其高度集成化的软硬件能力，将车辆、驾驶者、交通环境乃至更广泛的社会生态系统连接起来，勾勒出未来出行的宏伟蓝图。本书《智能网联汽车：深度融合与未来出行》旨在深入剖析这一颠覆性技术的核心内涵、关键技术、发展趋势及其对社会经济的深远影响，为相关领域的从业者、研究者、政策制定者以及对未来出行充满好奇的读者提供一份详实、前瞻的参考。 本书并非对单一技术点的堆砌，而是着眼于智能网联汽车作为一个复杂而动态的生态系统，强调其各组成部分的深度融合与协同作用。从硬件层面，我们不仅关注传统汽车动力系统、底盘、车身等基础要素的电动化与智能化升级，更将目光聚焦于日益重要的感知、决策、执行与通信模块。摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器技术的进步，让汽车能够“看”得更远、“听”得更清；高性能计算平台与强大的AI算法，赋予汽车“思考”和“判断”的能力；线控转向、线控制动等执行机构的精准响应，则确保了“行动”的可靠与安全；而V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术，则打破了车辆的孤岛状态，构建了万物互联的智能交通网络。 在软件层面，本书深入探讨了支撑智能网联汽车运行的核心软件架构，包括操作系统、中间件、应用软件以及云平台服务。我们详细解析了自动驾驶算法的演进历程，从经典的规则制定到当前主流的深度学习方法，涵盖了环境感知、路径规划、行为决策、车辆控制等关键环节。同时，本书也强调了信息安全和数据隐私的重要性，分析了网络攻击的潜在威胁，并介绍了防护策略和安全保障措施，确保智能网联汽车在享受互联便利的同时，也能守护用户的个人信息和车辆安全。 更重要的是，本书将智能网联汽车置于宏观的产业视角下进行审视。我们分析了当前智能网联汽车产业的发展现状，包括全球主要国家和地区在政策法规、技术研发、产业布局等方面的战略举措。中国作为全球最大的汽车市场和重要的科技创新力量，在智能网联汽车领域展现出强大的发展势头，本书将对此进行重点梳理和解读，分析其成功经验与面临的挑战。同时，我们也探讨了跨界融合的趋势，汽车制造商、科技巨头、通信运营商、出行服务提供商等不同主体如何在新生态中扮演各自的角色，并形成协同发展的格局。 未来出行是智能网联汽车最终的应用场景，本书对此进行了富有想象力的描绘。我们深入探讨了自动驾驶技术对城市交通、物流运输、公共交通、个人出行方式的颠覆性影响。从减少交通事故、缓解交通拥堵，到提升出行效率、优化资源配置，再到催生全新的服务模式和商业机会，智能网联汽车正引领我们走向一个更加安全、便捷、绿色、高效的出行新时代。本书还对共享出行、智慧城市、车路协同等概念进行了阐释，并展望了人机共驾、无人驾驶等未来发展方向，为读者勾勒出智能网联汽车驱动下的未来生活图景。 为了使本书内容更加系统、深入，我们在每个章节都力求理论与实践相结合。我们引用了大量最新的研究成果、行业报告和实际案例，并通过图表、数据分析等多种形式，直观呈现复杂的概念和技术细节。本书的撰写团队汇聚了在汽车工程、人工智能、通信技术、计算机科学、交通工程等多个领域具有深厚造诣的专家学者和行业精英，他们凭借丰富的实践经验和前瞻性的洞察力，为本书的质量提供了坚实保障。 本书内容涵盖以下核心主题： 第一部分：智能网联汽车的宏观图景与发展驱动 全球汽车产业变革与智能化浪潮： 梳理汽车产业百年发展历程，解析智能化、电动化、网联化、共享化“新四化”的内在联系与驱动力。 智能网联汽车的定义、分类与核心特征： 明确智能网联汽车的内涵，区分不同等级的自动驾驶，阐述其在感知、决策、通信、执行等方面的核心能力。 政策法规与标准体系的构建： 分析各国政府在推动智能网联汽车发展方面的政策导向、法规框架与技术标准，以及行业组织在标准化进程中的作用。 产业生态与商业模式创新： 探讨智能网联汽车催生的新商业模式，如出行即服务（MaaS）、车载内容与服务、数据服务等，以及跨界合作与生态构建的机遇。 第二部分：支撑智能网联汽车的关键技术解析 感知系统： 车载传感器技术： 深入介绍摄像头（可见光、红外、热成像）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波雷达等核心传感器的工作原理、技术特点、优缺点及融合应用。 传感器融合算法： 解析如何通过多传感器信息融合，实现更全面、更准确的环境感知，提高系统的鲁棒性。 高精度地图与定位技术： 探讨高精度地图的构建、更新机制，以及RTK、IMU、视觉SLAM等高精度定位技术在智能网联汽车中的应用。 决策与规划系统： 环境建模与理解： 分析如何利用传感器数据构建车辆周围环境的三维模型，识别障碍物、交通标志、车道线等。 路径规划与行为决策： 详细介绍全局路径规划、局部路径规划、行为决策算法（如蒙特卡洛树搜索、强化学习等），以及在复杂交通场景下的决策逻辑。 车辆动力学模型与控制： 讲解车辆动力学模型，以及PID、MPC等先进控制算法在实现精准转向、加减速控制中的作用。 通信与网络技术： V2X通信技术： 深入解析V2V（车对车）、V2I（车对基础设施）、V2P（车对行人）、V2N（车对网络）等通信场景，介绍DSRC、C-V2X等关键通信标准。 5G与未来通信技术： 探讨5G网络在低时延、高带宽、大连接方面的优势，以及其在车联网应用中的潜力，并展望6G等未来通信技术的发展。 车载网络与信息安全： 分析CAN、LIN、Ethernet等车载通信协议，以及网络安全威胁、防护机制与数据隐私保护。 计算平台与人工智能： 高性能车载计算平台： 介绍车载芯片（CPU、GPU、NPU）、域控制器、电子电气架构的发展趋势。 深度学习与神经网络： 详细讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等在图像识别、目标检测、序列预测等任务中的应用。 AI伦理与可解释性： 探讨AI在自动驾驶中的伦理问题，以及提高AI决策可解释性的研究进展。 第三部分：智能网联汽车的应用场景与未来展望 自动驾驶技术的演进与应用： 从辅助驾驶到完全自动驾驶： 分析L1-L5等级自动驾驶的实现路径与技术瓶颈。 自动驾驶在乘用车领域的应用： 介绍高级辅助驾驶系统（ADAS）的普及，以及L3/L4级自动驾驶的商业化探索。 自动驾驶在商用车领域的应用： 探讨在物流、矿山、港口、环卫等场景下的自动驾驶解决方案。 车路协同与智慧交通： 车路协同的基本原理与构成： 解析路侧感知单元、路侧通信单元、交通信息云平台等。 车路协同赋能的应用场景： 如智能信号灯控制、危险预警、最优路径引导、编队行驶等。 智慧交通系统的建设与发展： 探讨智能网联汽车如何融入智慧城市交通管理体系，实现交通效率与安全性的最大化。 出行服务模式的革新： 共享出行与自动驾驶出租车（Robotaxi）： 分析Robotaxi的商业模式、技术挑战与未来发展前景。 无人配送与智能物流： 探讨无人驾驶货车、无人机配送在物流行业的应用。 未来出行新生态： 展望人与车辆、车辆与环境的深度交互，以及出行服务的个性化与定制化。 产业挑战与发展趋势： 技术成熟度与成本挑战： 分析当前技术水平与大规模商业化的距离，以及成本下降的路径。 法律法规与伦理边界： 探讨责任界定、事故处理、数据隐私等法律与伦理难题。 安全与可靠性保障： 强调在极端天气、复杂路况下的系统可靠性与安全性。 用户接受度与社会影响： 分析公众对自动驾驶技术的认知与接受程度，以及其对就业、社会结构的影响。 可持续发展与绿色出行： 展望智能网联汽车在促进能源效率、减少碳排放方面的作用。 《智能网联汽车：深度融合与未来出行》不仅仅是一本技术手册，更是一份关于未来交通出行变革的深刻洞察。本书旨在激发读者对智能网联汽车这一前沿领域的学习热情，理解其复杂的技术体系，把握其广阔的应用前景，并共同参与到这场深刻的产业革命之中，共创更加美好的未来出行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露出一种专业且前沿的气息，深邃的蓝色背景搭配简洁的银色字体，让人一眼就能感受到其中蕴含的技术深度。拿到手中的分量也恰到好处，沉甸甸的感觉预示着内容的扎实。我尤其关注的是，这本书是否能系统性地梳理新能源汽车整个生命周期中的数据维度，从研发、生产、销售到使用、维护、报废，每一个环节的数据流向和价值挖掘。毕竟，大数据分析的精髓在于“全”，如果能提供一个清晰的数据生态框架，那么对于理解新能源汽车产业的整体运行规律将大有裨益。我期待书中能够深入探讨不同类型的数据，例如车辆的实时运行数据（电耗、续航、充电行为）、用户的驾驶习惯数据、维修保养记录、市场销售数据，甚至是宏观的政策法规和行业趋势数据，并能给出具体的数据采集、清洗、存储和预处理的实践方法。对于非技术背景但对新能源汽车行业有浓厚兴趣的读者来说，这本书能否在技术细节上有所取舍，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，避免过于晦涩的专业术语，将是衡量其适用性的重要标准。我希望它能像一位经验丰富的向导，带领我一步步走进新能源汽车大数据分析的奇妙世界，而不是让我望而却步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新能源汽车市场动态颇感兴趣的投资者，目前市面上关于新能源汽车的资讯大多停留在产品性能、续航里程和充电基础设施的层面。我真正渴望的是能更深入地洞察驱动市场增长和用户选择的深层因素。这本书在标题中强调了“应用技术”，这让我对其在实际市场分析和商业决策方面的指导价值抱有很大期望。我希望能看到书中包含具体的案例分析，例如如何利用大数据预测某一区域的新能源汽车销售趋势，如何通过分析用户行为数据来优化营销策略，或者如何利用数据模型评估不同车型的市场竞争力。尤其感兴趣的是，书中是否会探讨如何构建预测性维护模型，通过分析车辆运行数据提前预警潜在故障，从而降低运营成本并提升用户满意度。如果书中能提供一套可复用的数据分析框架，并辅以相关的算法和工具推荐，那么对于我这样希望将数据驱动理念融入投资决策的读者来说，无疑将是宝贵的财富。我更希望书中能够将理论与实践紧密结合，提供一些可以直接借鉴的分析思路和方法论，帮助我更精准地把握新能源汽车产业的发展脉搏，做出更明智的投资判断。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注新能源汽车发展的技术爱好者，我一直对车辆本身的技术细节以及其背后所蕴含的智能化、网联化发展方向充满好奇。这本书的出现，让我看到了将大数据这一强大利器引入新能源汽车领域的可能性。我非常希望书中能够详细阐述新能源汽车中的关键数据采集点，例如动力电池的状态监测、电机运行参数、整车控制单元（VCU）的各种传感器数据，以及车联网系统产生的信息。此外，我也期待书中能够介绍一些大数据分析的常用技术和算法，例如聚类分析、回归分析、时间序列分析等，并说明它们在新能源汽车领域的具体应用场景，比如电池健康状态评估、续航里程预测、驾驶行为分析等。我更关心的是，这些数据分析的结果如何能够反哺到汽车的设计和制造过程中，形成一个闭环的优化体系。例如，通过分析用户实际驾驶数据，发现普遍存在的某个技术瓶颈，然后指导下一代车型的研发。如果书中能够提供一些前沿的研究方向或尚未普及但潜力巨大的应用技术，那将更能激发我的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科技发展趋势保持高度敏感的科技博主，经常会关注各个前沿技术领域的发展动态，尤其是与我们日常生活息息相关的科技应用。新能源汽车无疑是当前最具话题性和发展潜力的领域之一，而大数据分析作为一项颠覆性技术，与新能源汽车的结合更是充满了想象空间。我期待这本书能够以一种生动有趣的方式，向广大读者揭示大数据如何在新能源汽车领域发挥“智慧”作用。例如，书中能否通过一些形象的比喻或故事，来解释大数据采集、分析、建模的逻辑？能否展示一些令人惊叹的应用案例，比如如何通过分析海量车辆数据，发现潜在的“堵车黑洞”，并为城市交通规划提供建议；或者如何利用数据构建个性化的驾驶助手，让每一次出行都更加安全、舒适和高效？我更希望书中能够探讨大数据在提升新能源汽车产业链整体效率、促进绿色出行、甚至对整个社会可持续发展方面的贡献，用宏大的视角展现科技的力量。这本书若能引领我深入了解这个激动人心的交叉领域，并为我后续的博文提供丰富的内容和灵感，那将是非常棒的体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名汽车行业的从业者，主要负责产品线的规划和市场推广。目前，我们公司也在积极布局新能源汽车领域，但面临着如何更好地理解用户需求、提升产品竞争力以及优化运营效率的挑战。这本书中的“应用技术”字样，引起了我极大的关注。我期待它能够提供一些切实可行的解决方案，帮助我们更好地利用数据来驱动产品创新和市场策略。例如，我希望书中能够介绍如何通过对海量用户反馈数据、社交媒体讨论以及竞品分析数据的挖掘，来识别消费者对新能源汽车的真实需求和痛点，从而指导产品功能的迭代和新车型的开发。此外，我也非常关注书中是否会探讨如何利用大数据来优化充电桩的选址和布局，以及如何通过分析用户充电习惯来设计更具吸引力的充电服务方案。对于营销推广方面，我期待书中能提供如何通过精准用户画像和行为分析，来实现更高效、更有针对性的广告投放和用户触达。如果书中能够提供一些行业内的最佳实践案例，并附带可操作的建议，那将对我当前的日常工作非常有帮助。