从认识系统，
到理解协同。
以典型工作任务串联机械、电气、通信、算法和系统调试知识，帮助学生建立完整的智能网联汽车技术认知。
01 / PERCEPTION
环境感知
传感器认知、标定与数据采集
02 / DECISION
决策规划
场景理解、路径生成与行为决策
03 / CONTROL
线控执行
转向、驱动、制动与状态反馈
04 / INTEGRATION
系统集成
平台部署、通信联调与测试验证
教学主线示意；各模块的学习深度按专业定位、学生基础与设备条件确定。
从工具使用到算法开发
贯穿三级学历体系，院校专业建设一步到位
课程与能力进阶示意；各学段的课程安排及教学深度按实际培养方案确定。
每门课程有资源，
每项任务有依据。
从教师备课、课堂讲解到学生实训与过程评价，组织可组合的资源包。具体配套形式以课程建设方案为准。
课程指南与教案
课程目标、教学安排、参考方案与任务说明。
PPT 教学课件
系统架构、技术原理、案例分析与课堂讨论。
视频与交互资源
操作视频、原理动画；既有 FLASH 可按需迁移为 HTML5。
AR / VR 辅助资源
结合适配设备开展结构认知与流程演练。
学生手册与实训工单
任务工作页、操作指导、过程记录和评价量表。
数据与仿真场景
按授权范围及教学条件配置样例数据与测试场景。
以微项目组织教学，
把知识转化为任务成果。
围绕传感器装调、通信诊断、算法测试与系统集成，设计可按教学条件实施的微项目，形成清晰的任务过程与学习成果。
整车智能传感器认知
识别设备、接口与安装位置，输出系统组成图和设备检查表。
雷达与视觉传感器装调
围绕毫米波雷达、激光雷达、摄像头及超声波传感器开展装调与数据观察，形成测试记录。
组合导航与定位测试
观察定位数据与状态变化，理解测试条件和定位质量，整理结果报告。
线控底盘通信故障诊断
沿指令、报文和状态反馈链路分析问题，完成通信检查与故障排查工单。
决策规划仿真与调参
构建典型场景，比较路径与控制表现，记录参数变化及测试结论。
园区无人车系统集成
结合巡检、配送等教学场景完成方案设计、系统联调与成果汇报。
建议工单结构：任务目标 → 技术要点 → 数据与设备准备 → 实施步骤 → 成果记录 → 评价标准。微项目可参考 2–4 课时组织，具体课时按教学计划确定。
实车与动态测试须具备相应安全条件，在教师指导下开展，并设置必要的测试边界与应急措施。
让工程经验进入课堂，
让课程与教材共同生长。
通过校企共研，将经过授权和教学转化的技术资料、项目案例与典型工单组织为课程内容，支持教材与数字资源协同建设。
数据支持分析
对可使用的数据进行筛选、脱敏与标注，形成适合学生理解的样例与分析任务。
项目转化任务
把工程流程拆解为有明确目标、步骤和成果的微项目，衔接课程知识点。
案例支撑复盘
将典型装调、通信及测试案例转化为问题分析、方案比较与课堂讨论材料。
理实一体化教材
以任务串联理论知识、操作流程、实训记录与评价要求。
活页式工作手册
按项目组织工单与工作页，支持按设备和教学进度灵活组合。
数字与跨媒体资源
可结合视频、动画、仿真入口与在线测评，扩展纸质教材内容。
可优先共研方向：智能网联汽车感知与传感器标定、自动驾驶路径规划与决策、无人车装调与故障诊断。课程认定、教材出版及证书事项需依据实际项目另行确定。
课程、资源、师资，
协同推进教学落地。
按照“需求定义—资源转化—教学实施—评价迭代”组织建设，逐步形成适合院校自身条件的课程体系。
明确能力目标
梳理岗位任务、课程基础与设备条件，形成能力图谱和知识点矩阵。
开发教学资源
组织教材、课件、工单、样例数据与仿真任务，形成教学单元。
开展双师教学
结合项目需要安排企业技术交流、教师研修与课堂协作。
评价与持续迭代
结合任务过程、操作规范与成果质量评价，持续修订资源。
课程建设中的常见问题。
可以与学校现有课程和设备衔接吗？＋
可先梳理现有课程、设备功能与学生基础，再调整课程顺序、内容深度和项目任务。实训条件不足的模块，可采用数据分析或仿真辅助教学。
课程资源与教材可以分阶段建设吗？＋
可先围绕重点课程开发课件、工单和实训指导，经课堂验证后逐步整合为教材与数字资源。建设范围、交付形式及计划在具体方案中明确。
如何评价学生的综合能力？＋
建议将知识理解、操作规范、过程记录、系统分析与成果汇报结合，既评价任务结果，也关注分析方法和实践过程。
让技术链路贯通，让实践能力生长。
智能网联汽车技术 · 课程与教学资源建设