‌一、智能网联汽车研究领域‌

‌1、多模态数据融合与分析‌

基于深度学习的交通场景实时语义分割与目标检测

‌2、驾驶决策与控制系统‌

强化学习驱动的自动驾驶路径规划与避障策略

基于联邦学习的跨车辆知识共享模型

‌3、用户行为与体验优化‌

驾驶员情绪识别与个性化交互设计

基于大数据的座舱环境自适应调节（温控、音效等）

车联网用户画像与增值服务推荐

‌二、数据驱动的动力电池研究领域‌

‌1、电池状态监测与预测‌

基于机器学习的电池健康状态（SOH）估算

剩余使用寿命（RUL）预测模型（如LSTM、Transformer）

多源数据（电压、温度、电流）融合的异常检测

2、热管理与能效优化‌

数据驱动的电池热失控预警与散热策略

动态工况下充放电效率优化（强化学习控制）

电池组均衡管理中的大数据分析

3、制造创新‌

生产缺陷检测（计算机视觉+工业大数据）

基于历史数据的电池退役评估模型

‌三、车联网安全关键技术研究‌

‌1、通信安全与协议防护‌

V2X通信中的身份伪装攻击检测（如Sybil攻击）

轻量级加密算法（如LWC-ECC）在车载终端的部署

量子密钥分发（QKD）技术前瞻性研究

2、‌车载系统与数据安全‌

车载ECU固件漏洞的自动化挖掘（模糊测试+AI）

数据投毒攻击防御（如对抗训练、异常过滤）

隐私保护技术（同态加密、K-匿名）

3、‌动态防御体系‌

基于边缘计算的实时入侵检测（如CAN总线异常）

车-云协同的安全态势感知与主动防御

车载零信任架构（ZTA）的访问控制策略

‌四、跨领域融合‌

动力电池数据与车联网的联动安全（如充电桩攻击防护）

车规级大模型（如自动驾驶GPT）的轻量化部署

动力电池与智能网联汽车的能源协同调度

计划招收硕士研究生

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