针对智能座舱应用缺陷分析效率低下的问题，提出一种基于大语言模型（LLM）的四阶段自动分析框架CockpitInsight。该框架包括缺陷多模态理解、日志自适应过滤、上下文增强和链式思维根因推理4个阶段。其中，自适应时间窗口过滤算法通过核心区、扩展区、背景区三区域分层策略，将17万行原始日志压缩至约700行（压缩比99.6%），解决了大体量日志与LLM上下文窗口不匹配的问题；LLM摘要增强的语义检索方法通过对历史缺陷生成结构化摘要消除表述差异，在1 054条缺陷索引上实现了高质量的跨项目语义匹配。试验数据表明，端到端分析耗时70 s（含视频分析），生成报告包含完整推理链路和日志证据引用，验证了LLM驱动的多模态缺陷分析在智能座舱领域的工程可行性。

针对传统语音测试方法难以有效评估智能座舱语音交互系统应答能力的问题，提出了一种大模型（LLM）驱动的语音智能化测试系统。该系统首先利用LLM对基础语音指令进行语义泛化，并结合多模态大模型合成覆盖多音色、多语速的测试音频，以突破传统测试用例设计局限。随后，构建了用例-执行程序参数化映射模型，实现了测试逻辑与执行环境的解耦，显著降低了执行程序开发对硬件资源的依赖。在测试结果验证阶段，融合音频反馈识别、车机屏幕视觉解析与控制器日志分析3个独立维度的数据，通过加权融合决策模型提升判别结果的客观性与可靠性。试验选取座舱语音音乐控制功能进行验证，结果表明本系统在测试通过率、判决准确率、语义一致性及泛化多样性等指标上表现优异，证实了该方法在提升测试覆盖度、效率与置信度方面的有效性。

针对智能座舱复杂功能在不同任务情境下存在入口分散、操作路径长和静态界面适配不足等问题，提出一种面向复杂功能任务情境的汽车人机交互界面（HMI）资源分配设计方法。该方法构建了“任务情境表征-用户行为特征建模-功能相关性计算-策略评分-界面资源调整”的闭环流程。首先，融合车辆状态、任务过程、交互历史、时空上下文和使用主体信息，构建复杂功能任务情境表征；其次，基于脱敏车机埋点统计数据提取用户长期偏好，并结合短期行为趋势建立用户行为特征模型；然后，综合任务情境相关性和用户行为相关性计算候选功能优先级；最后，引入知识库支持、策略可执行性和打扰成本约束生成结构层与内容层协同调整方案。在车机台架受控试验中，以座椅舒适与空间控制功能为对象进行验证。结果表明，与传统设计相比，该方法显著缩短了目标功能发现时间与任务完成时间，减少操作步骤和误操作次数，并在设计效率、方案合理性及用户满意度等主观评价维度上表现更优，有效提升了驾驶场景下的交互效率与用户体验。

针对电动汽车滑行能量回收强度固定、复杂工况适应性不足以及电池回收受限时，减速度一致性下降等问题，提出一种基于多源信息融合的自适应能量回收控制方法。该方法融合导航限速、前车及多动态目标、道路坡度、前方路面和电池可回收功率等信息，构建“感知-决策-执行”跨域协同架构，并设计信号有效性判定、动态回收扭矩计算和电液协同补偿策略。电液补偿仅在电池可回收功率不足时介入，用于补足减速度缺口并提升安全冗余。以岚图梦想家车型为例开展道路验证，结果表明：在多限速和轻度拥堵工况下，平均能耗改善率为4.02%，制动频次减少44.64%，减速度波动控制在±0.02 g以内，所提方法可在保证安全性的同时改善能耗和驾驶平顺性。

针对混合动力汽车多动力源带来的整车能量管理难题，以及不同用户对动力源使用的差异化需求，开发强制纯电、纯电优先、智电混动、保电优先4种能源模式，制定了4种模式下的详细控制策略，并研究了各模式在整车纯电续航里程、亏电油耗与加速性能上的差异，同时基于已售车辆大数据统计分析了各能源模式的实际使用情况。结果表明：4种能源模式纯电续驶里程存在差异、电量保持阶段油耗一致，除强制纯电模式以外，不同能源模式的加速性能一致，其中纯电优先模式在实际使用中的占比最高。

为了加速实现固态电池商业化应用，对软包半固态电芯单体及小模块的热失控特性展开研究，相较于传统液态电池，半固态电池在热失控过程中反应更为剧烈，表现为剧烈燃烧并伴随大量高温高压气体及内部活性物质喷发，最高温度超过1 300 ℃。基于此特性，提出了一种集成“定向排气”与“多级隔热”安全设计、并结合高效冷却系统的电池模组方案。该方案有效抑制了电芯热失控后的蔓延，模组层级的定向排气设计显著降低了电池系统热安全设计的复杂度，提升了电池包的热安全可靠性。

在智能电动汽车快速迭代背景下，设计语言已成为品牌识别与用户情感交互的核心载体，但其与用户感性认知的动态耦合关系，长期缺少大规模数据支撑与客观量化手段。选取比亚迪与特斯拉作为中西对比研究案例，构建2020—2026年多模态数据集（包含125张标准化车型图片、6 596条有效评论，形成14万余组图文配对）。依托Chinese-CLIP提取图文特征，融合感性工学因子分析与层次分析法（AHP），量化解析两品牌设计语言时序演化与感性意象匹配趋势。结果表明：用户感性词汇存在明显的品牌差异，比亚迪的核心标签为“稳重”“空间”，特斯拉的核心标签为“科技感”“未来感”；两个品牌图文匹配度均缓慢下行，特斯拉降幅更大，体现市场成熟下用户审美趋于多元；因子维度上，比亚迪感性因子走势分化，科技未来感知持续减弱，豪华精致意象触底反弹；特斯拉“科技未来”因子维持高位但出现波动，反映东西方车企差异化设计演化逻辑。

为了健全我国车用人工智能安全标准体系、改善产业合规适配性不足的问题，以ISO/PAS 8800车用人工智能安全框架为基准，系统梳理国际通用人工智能与车用人工智能现行及在研标准，对比我国采标、自研标准现状与差距，同时分析全球通用人工智能及车用人工智能政策法规演进过程。研究表明，当前国内车用人工智能安全相关标准，在体系完整度、前沿领域布局以及法规协同衔接层面，仍存在进一步优化完善的空间。在此基础上，结合车用人工智能标准化促进中心标准顶层规划与SAFER AI计划，提出以风险分级、全生命周期管控、车规适配、国际接轨、法规协同为核心的车用人工智能安全标准体系构建思路，为我国车用人工智能安全标准体系建设、产业合规落地及国际标准协调提供理论参考与实施路径。

为了突破传统车规芯片任务剖面体系在新能源汽车高压化、宽禁带器件规模化应用背景下的适配瓶颈，以AEC-Q100 Rev-J为基准，系统综述了车规芯片任务剖面的理论体系、标准化范式、载荷参数差异、可靠性评估模型及工程应用边界。多维度对比燃油汽车与新能源汽车芯片载荷差异，研究表明：新能源汽车芯片热载荷时长较燃油汽车提升约10倍，工作电压达800 V，功率器件开关频率提升约20倍；传统车规芯片可靠性评估无法适配新能源汽车多物理场耦合、长周期老化和宽禁带器件独特失效机理。目前，车规芯片可靠性认证正从“通用符合性证明”向“应用适用性证明”转型。未来，构建精细化动态多尺度任务剖面、完善宽禁带器件适配评估体系，将成为该领域待突破的核心方向。

为了系统掌握汽车AI芯片产业发展现状、破解技术发展痛点、把握行业未来演进方向，助力国内汽车AI芯片产业自主化、高质量发展，聚焦AI芯片在智能网联汽车中的智能驾驶感知、决策、控制及智能座舱交互等核心应用场景，系统梳理智能网联汽车对AI芯片高算力、低功耗、高安全、高可靠等核心需求。同时分析国内外高通、NVIDIA、特斯拉、地平线、芯擎等主流汽车AI芯片企业的技术布局与产品迭代，结合当前行业发展现状，总结提炼了汽车AI芯片在内存带宽、封装工艺等方面存在的核心技术瓶颈与解决方法。在此基础上，梳理出汽车AI芯片在域融合、异构架构集成、算力增长、存算一体技术落地、先进封装等维度的未来发展趋势，以期为车载AI芯片技术研发、产品迭代、产业布局及行业相关研究工作提供参考与借鉴。