传统V模型汽车开发流程被改变！AI重塑关键节点
芝能智芯芝能智芯出品
智能汽车软件定义汽车理念的深化，传统的V模型研发流程面临复杂度与质量控制的双重挑战。大陆集团工程服务部门（CES）通过引入人工智能技术，正在逐步重塑汽车开发周期中的多个关键节点。
从需求分解到架构设计，从代码生成到测试验证，AI正成为提效、控本与质量保障的核心技术杠杆。
通过系统化的工具部署和流程集成，大陆集团在这个领域的方法，值得我们看看如何构建起一套可落地、可持续、以数据驱动为核心的研发体系。
Part 1
AI介入V模型：
从需求到架构的流程再造
智能汽车的研发流程因电子电气架构的升级而愈加复杂。
系统工程（SYS）、硬件/软件开发（HW/SW）、机械工程（ME）等多个学科交错融合，使得从最初的需求分析到架构设计，每一个阶段都面临着高密度的规范和标准匹配任务。
为解决传统流程中需求分解效率低、误差传导严重的问题，大陆CES构建了一整套以AI为基础的智能流程辅助工具。
在需求分析阶段，系统通过大模型结合Prompt工程，将非结构化文本数据进行分类和结构化处理。
具体功能包括：将利益相关方提出的高阶需求（Stakeholder Requirements，STR）转化为系统需求（System Requirements，SYR），并通过分解代理（Decomposition Agent）自动完成需求的语义拆分与层级映射。
系统还能识别需求间的冗余与冲突，通过冲突检测器（Contradictions Checker）输出问题标记。
追溯代理（Traceability Agent）则进一步打通了各需求层级之间的链路关系，为后续架构设计与验证流程提供基础数据保障。
AI还可根据公司规范推荐标准化的编写语句，辅助工程师提升文档质量与合规性。
在架构设计环节，系统引入了“分析代理（Analysis Agent）”，通过性能参数与用户特性预测可能出现的架构瓶颈。
例如，系统能够对ADAS或动力域控制架构进行负载压力模拟，提前发现资源分配不足或功能冲突问题。该过程支持从多个维度（如功耗、处理延迟、用户体验等）进行综合评估，实现更早阶段的问题前置。
AI技术对传统需求-架构开发路径进行了有效渗透。通过语言理解、模式识别和规则推理等能力，辅助完成需求分类、标准校验、设计合理性分析与结构追溯，显著降低了因设计缺陷导致的后期返工风险，实现了“向左转移”问题发现的目标。
Part 2
从代码到测试：
构建智能闭环的开发与验证体系
在软件详细设计与构建阶段，大陆集团部署了多层级的AI工具集。
基础功能如自动代码生成（Coding Assistant）与代码重构，不仅提升了编码速度，更可根据历史代码库进行样式和结构优化，统一代码风格。
静态代码分析模块利用AI识别出常见警告、逻辑漏洞、潜在安全隐患，为评审环节提前去除低层级缺陷。
系统还能协助开发者生成符合文档规范的函数摘要（Documentation Assistant），自动补全接口描述，提升文档完整性。
通过集成代码可视化和抽象层级评审工具，开发者与审查人员可以在不同粒度下审视代码结构，例如通过调用图与功能依赖图快速定位风险函数或耦合冗余。
AI也被嵌入至CI/CD流水线中，在代码提交前触发自动验证流程。
通过训练模型对设计决策与当前代码状态进行比对，确保与软件架构（SWA）和需求（SWR）的一致性，从源头降低测试成本。
在验证环节，AI的介入进一步重构了测试策略制定与资源分配机制。
以往高度依赖经验的测试用例设计，如今可由AI根据软件设计文档自动生成初步测试脚本，涵盖边界值、状态转移、异常处理等场景。
系统还能对用例进行优先级排序，实现测试资源的高效配置。针对复杂功能如人机交互（HMI）测试，AI可生成覆盖更全面的状态转换路径，从而发现传统测试遗漏的边缘缺陷。
在软件单元验证与系统集成测试阶段，AI辅助工具已能对测试结果进行语义聚类与失效归因，输出更具指导意义的问题归类标签，帮助团队快速定位成因与复现路径。
AI打通了代码开发到系统验证的完整流程。从提高代码质量、降低回归测试负担，到加速用例生成、提升缺陷发现效率，AI正构建一个由开发闭环、验证前置与数据驱动组成的智能研发体系。
小结
汽车系统复杂性日益上升，仅依靠人力优化和经验传承已难以应对当前需求。而AI作为贯穿V模型全周期的技术力量，为大陆集团带来了多层次、多阶段的提效方案。
无论是前端需求分析中的语义建模与标准匹配，还是后端代码生成、测试用例管理，AI都显现出其独特的价值。
