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如何通過人工智能(AI)克服汽車軟件開發(fā)挑戰(zhàn)?

汽車電子設(shè)計 ? 來源:芝能科技 ? 2024-02-28 15:01 ? 次閱讀
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關(guān)于“如何通過人工智能AI)克服汽車軟件開發(fā)挑戰(zhàn)”的網(wǎng)絡(luò)研討會,本文總結(jié)了研討會的關(guān)鍵觀點以及相關(guān)白皮書和專訪,幫助讀者更好地了解汽車軟件行業(yè)中的最新趨勢和解決方案。

汽車軟件行業(yè)經(jīng)歷了一場迅速而深刻的變革,為整個汽車行業(yè)帶來了翻天覆地的改變。這一變革的核心是汽車的軟件定義化,標(biāo)志著汽車不再僅僅是機械的交匯點,而是演變?yōu)橐攒浖楹诵牡闹悄芤苿悠脚_。

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隨著軟件定義汽車的興起,汽車的硬件和軟件架構(gòu)迅速演變。

傳統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)逐漸被現(xiàn)代電氣/電子架構(gòu)所取代,為車輛提供了更高級、智能化的功能。變革不僅僅是技術(shù)上的進步,更是對汽車性能、安全性、和功能要求提出了更為復(fù)雜和嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。汽車是智能化的移動生態(tài)系統(tǒng),性能要求的提高讓車輛更加靈敏、高效,安全性的要求使得汽車系統(tǒng)需要更加可靠和智能,而功能要求的增加則推動了車輛擁有更多先進的智能功能。

五大挑戰(zhàn)

挑戰(zhàn)#1:簡化汽車軟件系統(tǒng)初始架構(gòu)定義

"在開發(fā)的初期,生成式AI可以為我們提供框架和樁代碼,使我們能夠組裝工具以能夠交付代碼。" Dave Tsai,Toyota Connected的工程副總裁

AI的解決辦法利用生成式AI和大型語言模型(LLM)生成復(fù)雜系統(tǒng)的架構(gòu)和設(shè)計模式

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挑戰(zhàn)#2:在敏捷CI/CD開發(fā)環(huán)境中保持ASPICE認證

“在Toyota,我們在項目開始階段為我們所做的一切都制定非常詳細的規(guī)格和需求文檔。如果我們能夠?qū)⑦@些文件輸入到一個大型語言模型中,并讓它自動生成一個強大的測試套件,那將是非常棒的?!?Dave Tsai,Toyota Connected的工程副總裁 AI的解決辦法使用自然語言處理(NLP)工具評估要求文檔和問題追蹤器,生成測試用例和期望結(jié)果

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挑戰(zhàn)#3:可視化軟件子系統(tǒng)之間的依賴關(guān)系

“在測試和生產(chǎn)運行過程中,我們產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。手動篩選這些數(shù)據(jù),找到可以幫助我們調(diào)試和改進產(chǎn)品的數(shù)據(jù)所需的資源是巨大的。一個可以解析數(shù)據(jù)并隔離有用信息的工具將加速開發(fā)并降低成本?!?Lisa Perez Savage,Aptiv的安全技術(shù)負責(zé)人

AI的解決辦法是利用能夠跟蹤數(shù)據(jù)和執(zhí)行流程的AI工具

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挑戰(zhàn)#4:保持測試覆蓋率,避免失控

“對于我們的遠程信息平臺,我們有一組通信API的規(guī)范,并且我們的計劃中是將混沌工程融入到這些規(guī)范中,以便我們可以模擬或測試可能已預(yù)見和未預(yù)見的情景?!?Imad Zahid,TMNA Connected Technologies的AI應(yīng)用設(shè)計工程經(jīng)理

AI的解決辦法是運用混沌工程原則,隨機化系統(tǒng)行為的變量組合,確保對潛在場景的充分覆蓋

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挑戰(zhàn)#5:創(chuàng)新工具和流程以提高效率

"市面上存在一些工具,它們可以掃描提交的代碼的質(zhì)量和數(shù)量,這將為我們提供治理,基于人工智能進行一些活動。首先是控制正在檢查的代碼的質(zhì)量,因為我們有一套良好代碼的標(biāo)準(zhǔn)最佳實踐。如果代碼是由一組開發(fā)人員一致地檢查的,人工智能實際上可以告訴我們?nèi)绾卧诮M織和治理的角度進行修復(fù)。人工智能還可以揭示潛在的安全漏洞,無論是代碼正在被檢查還是從知識產(chǎn)權(quán)盜竊的角度來看代碼正在被提取。" Dave Tsai,Toyota Connected的工程副總裁

AI的解決辦法是生成式AI工具通過從軟件開發(fā)工具鏈內(nèi)生成變更文檔,進入自學(xué)習(xí)循環(huán),幫助管理系統(tǒng)復(fù)雜性的加速變化

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小結(jié)

在當(dāng)前技術(shù)突破的邊緣,生成式AI和LLM正在徹底改變我們設(shè)計、開發(fā)和測試軟件的方式。這些AI工具不僅能夠幫助開發(fā)人員應(yīng)對系統(tǒng)復(fù)雜性,還能提高測試效率、確保測試結(jié)果與要求一致,并在敏捷開發(fā)中實現(xiàn)更快的更新周期。這一新趨勢將為汽車軟件行業(yè)帶來嶄新的發(fā)展方向。




審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:AI助力汽車軟件開發(fā),克服五大挑戰(zhàn)

文章出處:【微信號:QCDZSJ,微信公眾號:汽車電子設(shè)計】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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