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2025年汽車(chē)行業(yè)趨勢(shì)解讀:AI在汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用、代碼安全挑戰(zhàn)等(附Perforce QAC / Klocwork工具推薦)

龍智DevSecOps ? 2025-06-13 15:03 ? 次閱讀
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Perforce此前發(fā)布了《2025年汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀報(bào)告》,龍智作為Perforce中國(guó)授權(quán)合作伙伴,將基于該報(bào)告的數(shù)據(jù)和見(jiàn)解,為您深入解讀AI在汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)中的演進(jìn)趨勢(shì)、制造商面臨的挑戰(zhàn),以及靜態(tài)代碼分析在AI驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用。

自汽車(chē)首次面向消費(fèi)者銷售以來(lái),汽車(chē)制造商就一直在競(jìng)爭(zhēng)誰(shuí)能提供最新穎的功能和最優(yōu)質(zhì)的駕駛體驗(yàn)。如今,這種競(jìng)爭(zhēng)已不再局限于車(chē)輛的物理特性,而是更多地轉(zhuǎn)向如何讓汽車(chē)變得更智能、更好地與外部世界互聯(lián)。

在全球成千上萬(wàn)的汽車(chē)型號(hào)和配置中,如何脫穎而出成為了一場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。隨著消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、交互式儀表盤(pán)和自動(dòng)駕駛功能的需求不斷上升,制造商越來(lái)越依賴于軟件開(kāi)發(fā),而人工智能(AI)在設(shè)計(jì)、制造和更新車(chē)輛的過(guò)程中扮演著核心角色。

然而,汽車(chē)領(lǐng)域的AI應(yīng)用同樣面臨挑戰(zhàn)。隨著全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者對(duì)AI應(yīng)用的關(guān)注日益加強(qiáng),制造商必須制定新的策略,以確保在創(chuàng)新的同時(shí)兼顧安全與可擴(kuò)展性。

AI在汽車(chē)行業(yè)的應(yīng)用保持穩(wěn)定增長(zhǎng)

基于對(duì)全球650多名汽車(chē)行業(yè)從業(yè)者的深入調(diào)研,《2025年汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀報(bào)告》提供了關(guān)于AI對(duì)汽車(chē)行業(yè)影響的重要洞察。其中,提供新穎功能已成為推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。受訪者中,有58%認(rèn)為“保持行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力”是當(dāng)前最大的市場(chǎng)挑戰(zhàn),該數(shù)據(jù)較去年增長(zhǎng)了28%。

這一問(wèn)題在一級(jí)和二級(jí)供應(yīng)商中尤為突出,分別占比28%和25%。

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調(diào)查中,大多數(shù)受訪者(42%)表示在全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的設(shè)計(jì)中使用了AI;另有38%表示AI被用于部分自動(dòng)駕駛組件的開(kāi)發(fā)。與去年相比,AI在自動(dòng)駕駛方面的應(yīng)用增長(zhǎng)了5%,這表明AI的發(fā)展勢(shì)頭穩(wěn)定。但隨著技術(shù)與市場(chǎng)的演變,未來(lái)重點(diǎn)是否會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)移仍然有待觀察。

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從地域來(lái)看,AI的應(yīng)用情況各不相同。調(diào)研顯示,北美、中東、非洲和大洋洲在全自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)中更積極地采用AI,而歐洲、亞洲和拉丁美洲則更多地將AI用于支持特定的功能組件,而非實(shí)現(xiàn)整車(chē)自動(dòng)駕駛。

AI在汽車(chē)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)

AI在現(xiàn)代汽車(chē)開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用非常廣泛,其中最廣為人知的是高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)。隨著系統(tǒng)日益智能化,ADAS不僅提升了駕駛安全性,也簡(jiǎn)化了駕駛體驗(yàn)。常見(jiàn)的應(yīng)用包括車(chē)道保持、自適應(yīng)巡航控制、駕駛員監(jiān)測(cè)以及泊車(chē)輔助。

AI支持自動(dòng)駕駛功能的例子,包括車(chē)載的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)。這些組件會(huì)生成大量的傳感器數(shù)據(jù),需要依靠AI進(jìn)行解讀和實(shí)時(shí)決策,來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的精確控制和移動(dòng)。

AI還改變了車(chē)輛與制造商之間的通信方式。它支持基于實(shí)時(shí)診斷和駕駛行為的智能OTA(空中下載)更新,還能通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化設(shè)置,例如根據(jù)駕駛習(xí)慣自動(dòng)調(diào)整座椅位置、空調(diào)溫度和多媒體偏好等。

AI在連接功能方面的作用也不容忽視:41%的受訪者表示,AI對(duì)車(chē)輛的連接功能產(chǎn)生了一定影響,39%表示AI直接推動(dòng)了連接設(shè)計(jì)的決策。

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AI在軟件開(kāi)發(fā)中的作用

AI為汽車(chē)行業(yè)帶來(lái)的價(jià)值早在車(chē)輛上路前就已經(jīng)顯現(xiàn)。調(diào)研中,49%的受訪者認(rèn)為“最大限度利用現(xiàn)有資源”是主要挑戰(zhàn)之一,排在第二位。隨著預(yù)算收緊和產(chǎn)品復(fù)雜度的提升,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始借助AI來(lái)使用更少的資源完成更多任務(wù),尤其是在需要遵循MISRA?和ISO 26262等標(biāo)準(zhǔn)的情況下。

生成式AI工具可以協(xié)助開(kāi)發(fā)者進(jìn)行代碼的編寫(xiě)、重構(gòu)、測(cè)試以及語(yǔ)言轉(zhuǎn)換。這些工具能夠根據(jù)提示生成代碼、補(bǔ)全語(yǔ)句,并對(duì)舊系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)代化處理,而無(wú)需全部重寫(xiě)。

嵌入式開(kāi)發(fā)環(huán)境中,生成式AI的應(yīng)用價(jià)值更為細(xì)致。它可以幫助編寫(xiě)適用于資源受限系統(tǒng)(如ADAS平臺(tái))的優(yōu)化代碼。但由于生成的結(jié)果不可預(yù)測(cè)且缺乏可解釋性,其應(yīng)用仍受到一定限制。

生成式AI也可用于文檔編寫(xiě),包括API文檔、用戶手冊(cè)和代碼注釋,有助于提高代碼的一致性、可維護(hù)性,并減少新開(kāi)發(fā)人員的上手時(shí)間。

汽車(chē)行業(yè)對(duì)AI的擔(dān)憂

盡管AI潛力巨大,汽車(chē)制造商仍需要謹(jǐn)慎對(duì)待。調(diào)查顯示,安全性和安全性風(fēng)險(xiǎn)是受訪者最為關(guān)注的問(wèn)題:“自動(dòng)駕駛/半自動(dòng)駕駛車(chē)輛中AI算法的安全決策”和“在引入先進(jìn)AI技術(shù)的同時(shí)避免漏洞和網(wǎng)絡(luò)攻擊”,這兩項(xiàng)分別位居前列。

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AI為汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),系統(tǒng)在部署前必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證以確保其安全性。具體挑戰(zhàn)包括:

  • 缺乏確定性:諸如自動(dòng)駕駛等功能必須在實(shí)時(shí)場(chǎng)景中作出可預(yù)測(cè)的反應(yīng)。然而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI模型,在相同條件下可能會(huì)輸出不同的結(jié)果,難以滿足功能安全標(biāo)準(zhǔn)對(duì)可預(yù)測(cè)性的要求。
  • 代碼可見(jiàn)性有限:ISO 26262等標(biāo)準(zhǔn)要求開(kāi)發(fā)過(guò)程具有完整的可追溯性和透明性,MISRA?合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)也要求代碼的可見(jiàn)性。但許多AI組件是以“黑盒”形式運(yùn)行的,這種可見(jiàn)性的缺乏使測(cè)試用例的生成和驗(yàn)證變得更為復(fù)雜,尤其是對(duì)于那些具有較高ASIL等級(jí)的組件,需要更加嚴(yán)格的測(cè)試流程。
  • 汽車(chē)安全風(fēng)險(xiǎn)增加:AI模型容易受到對(duì)抗性攻擊的影響,其中微小和惡意的輸入可能會(huì)導(dǎo)致不良行為。在安全關(guān)鍵型系統(tǒng)中,這種操控很可能帶來(lái)災(zāi)難性的后果,例如誤導(dǎo)傳感器輸入或繞過(guò)安全控制機(jī)制。

有趣的是,盡管整體上代碼質(zhì)量仍是首要關(guān)注點(diǎn)(占比29%),但大多數(shù)的受訪者并未將“AI生成的代碼質(zhì)量”視為重大風(fēng)險(xiǎn)(見(jiàn)上圖)。這可能表明,在適當(dāng)?shù)膽?yīng)用場(chǎng)景下,業(yè)內(nèi)對(duì)AI工具的信心正在逐步建立。

汽車(chē)行業(yè)如何適應(yīng)AI發(fā)展

隨著AI在汽車(chē)系統(tǒng)中的深入應(yīng)用,相關(guān)的安全標(biāo)準(zhǔn)也在不斷演變。傳統(tǒng)的功能安全框架正在被重新審視,以應(yīng)對(duì)與AI相關(guān)的新型風(fēng)險(xiǎn)。

其中一項(xiàng)最新進(jìn)展是 ISO/DPAS 8800 ,即針對(duì)道路車(chē)輛中AI應(yīng)用的安全規(guī)范。該標(biāo)準(zhǔn)為AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)提供了一套安全措施和驗(yàn)證指導(dǎo),是確保AI組件在功能安全框架下可靠運(yùn)行的重要一步。

為了降低AI系統(tǒng)在開(kāi)發(fā)和合規(guī)方面的風(fēng)險(xiǎn),汽車(chē)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)正越來(lái)越多地采用靜態(tài)分析工具,例如Perforce QAC 和 Perforce Klocwork ,以便在軟件開(kāi)發(fā)生命周期的早期發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。

Perforce靜態(tài)分析工具能夠在代碼進(jìn)入測(cè)試或部署階段之前識(shí)別缺陷、漏洞以及合規(guī)性問(wèn)題。靜態(tài)分析作為一種獨(dú)立的安全保障和合規(guī)檢查機(jī)制,可幫助開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)維護(hù)代碼質(zhì)量,確保軟件符合功能安全要求。

結(jié)語(yǔ)

汽車(chē)行業(yè)已邁入“軟件優(yōu)先”的時(shí)代,AI正在改變開(kāi)發(fā)者思考和實(shí)現(xiàn)新功能的方式。從車(chē)輛設(shè)計(jì)、個(gè)性化駕駛體驗(yàn)到持續(xù)的維護(hù)更新,AI正在助力團(tuán)隊(duì)打造更智能、更安全、更具市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的汽車(chē)產(chǎn)品。

調(diào)研結(jié)果顯示,制造商普遍意識(shí)到,在擁抱AI創(chuàng)新的同時(shí),也必須加強(qiáng)對(duì)安全性、可預(yù)測(cè)性和合規(guī)性的重視。采用如Perforce QAC 和 Klocwork 等專業(yè)級(jí)的靜態(tài)分析工具,正成為領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)、加速滿足功能安全標(biāo)準(zhǔn)(如MISRA?與ISO 26262)要求的重要策略。

Perforce中國(guó)授權(quán)合作伙伴——龍智,致力于為國(guó)內(nèi)車(chē)企提供全方位的一站式服務(wù),幫助團(tuán)隊(duì)以更高效、安全的方式在AI浪潮中把握先機(jī)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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