芝能智芯出品

智能汽車軟件定義汽車理念的深化，傳統的V模型研發流程面臨復雜度與質量控制的雙重挑戰。大陸集團工程服務部門（CES）通過引入人工智能技術，正在逐步重塑汽車開發周期中的多個關鍵節點。

從需求分解到架構設計，從代碼生成到測試驗證，AI正成為提效、控本與質量保障的核心技術杠桿。

通過系統化的工具部署和流程集成，大陸集團在這個領域的方法，值得我們看看如何構建起一套可落地、可持續、以數據驅動為核心的研發體系。

Part 1

AI介入V模型：

從需求到架構的流程再造

智能汽車的研發流程因電子電氣架構的升級而愈加復雜。

系統工程（SYS）、硬件/軟件開發（HW/SW）、機械工程（ME）等多個學科交錯融合，使得從最初的需求分析到架構設計，每一個階段都面臨著高密度的規范和標準匹配任務。

為解決傳統流程中需求分解效率低、誤差傳導嚴重的問題，大陸CES構建了一整套以AI為基礎的智能流程輔助工具。

在需求分析階段，系統通過大模型結合Prompt工程，將非結構化文本數據進行分類和結構化處理。

具體功能包括：將利益相關方提出的高階需求（Stakeholder Requirements，STR）轉化為系統需求（System Requirements，SYR），并通過分解代理（Decomposition Agent）自動完成需求的語義拆分與層級映射。

系統還能識別需求間的冗余與沖突，通過沖突檢測器（Contradictions Checker）輸出問題標記。

追溯代理（Traceability Agent）則進一步打通了各需求層級之間的鏈路關系，為后續架構設計與驗證流程提供基礎數據保障。

AI還可根據公司規范推薦標準化的編寫語句，輔助工程師提升文檔質量與合規性。

在架構設計環節，系統引入了“分析代理（Analysis Agent）”，通過性能參數與用戶特性預測可能出現的架構瓶頸。

例如，系統能夠對ADAS或動力域控制架構進行負載壓力模擬，提前發現資源分配不足或功能沖突問題。該過程支持從多個維度（如功耗、處理延遲、用戶體驗等）進行綜合評估，實現更早階段的問題前置。

AI技術對傳統需求-架構開發路徑進行了有效滲透。通過語言理解、模式識別和規則推理等能力，輔助完成需求分類、標準校驗、設計合理性分析與結構追溯，顯著降低了因設計缺陷導致的后期返工風險，實現了“向左轉移”問題發現的目標。

Part 2

  從代碼到測試：

構建智能閉環的開發與驗證體系

在軟件詳細設計與構建階段，大陸集團部署了多層級的AI工具集。

基礎功能如自動代碼生成（Coding Assistant）與代碼重構，不僅提升了編碼速度，更可根據歷史代碼庫進行樣式和結構優化，統一代碼風格。

靜態代碼分析模塊利用AI識別出常見警告、邏輯漏洞、潛在安全隱患，為評審環節提前去除低層級缺陷。

系統還能協助開發者生成符合文檔規范的函數摘要（Documentation Assistant），自動補全接口描述，提升文檔完整性。

通過集成代碼可視化和抽象層級評審工具，開發者與審查人員可以在不同粒度下審視代碼結構，例如通過調用圖與功能依賴圖快速定位風險函數或耦合冗余。

AI也被嵌入至CI/CD流水線中，在代碼提交前觸發自動驗證流程。

通過訓練模型對設計決策與當前代碼狀態進行比對，確保與軟件架構（SWA）和需求（SWR）的一致性，從源頭降低測試成本。

在驗證環節，AI的介入進一步重構了測試策略制定與資源分配機制。

以往高度依賴經驗的測試用例設計，如今可由AI根據軟件設計文檔自動生成初步測試腳本，涵蓋邊界值、狀態轉移、異常處理等場景。

系統還能對用例進行優先級排序，實現測試資源的高效配置。針對復雜功能如人機交互（HMI）測試，AI可生成覆蓋更全面的狀態轉換路徑，從而發現傳統測試遺漏的邊緣缺陷。

在軟件單元驗證與系統集成測試階段，AI輔助工具已能對測試結果進行語義聚類與失效歸因，輸出更具指導意義的問題歸類標簽，幫助團隊快速定位成因與復現路徑。

AI打通了代碼開發到系統驗證的完整流程。從提高代碼質量、降低回歸測試負擔，到加速用例生成、提升缺陷發現效率，AI正構建一個由開發閉環、驗證前置與數據驅動組成的智能研發體系。

小結

汽車系統復雜性日益上升，僅依靠人力優化和經驗傳承已難以應對當前需求。而AI作為貫穿V模型全周期的技術力量，為大陸集團帶來了多層次、多階段的提效方案。

無論是前端需求分析中的語義建模與標準匹配，還是后端代碼生成、測試用例管理，AI都顯現出其獨特的價值。

       原文標題 : 傳統V模型汽車開發流程被改變！AI重塑關鍵節點