‌一、人工智能大数据挖掘技术在智能网联汽车研究领域‌

1. ‌多模态数据融合与分析‌

• 激光雷达、摄像头、毫米波雷达的异构数据融合技术

• 基于深度学习的交通场景实时语义分割与目标检测

• 高精度地图与实时动态数据的协同更新

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

• 车-路-云协同决策优化（如拥堵预测与路线推荐）

• 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. ‌电池材料与制造创新‌

• AI辅助的新型电解质/电极材料分子设计

• 生产缺陷检测（计算机视觉+工业大数据）

• 数字孪生驱动的电池制造工艺优化

4. ‌回收与梯次利用‌

• 基于历史数据的电池退役评估模型

• 区块链技术实现电池全生命周期溯源

• 梯次利用场景的寿命与经济性分析

‌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、跨领域融合与挑战‌

1. ‌协同研究方向‌

• 动力电池数据与车联网的联动安全（如充电桩攻击防护）

• 车-能-路-云一体化系统的数字孪生建模

• 自动驾驶伦理与数据主权合规性研究

2. ‌技术挑战‌

• 高并发车联网数据的低延迟处理（边缘AI芯片优化）

• 动力电池全生命周期数据的可信共享机制

• 多模态AI模型的可解释性与鲁棒性提升

3. ‌未来趋势‌

• 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

• 全球标准统一化（如ISO 21434、GB/T 40429）

老师按：（以上部分内容由DeepSeek生成）

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