人工智能（AI）是許多行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的熱門話題。但對(duì)于汽車行業(yè)而言，這并非一個(gè)新概念。人工智能，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)——即通過(guò)數(shù)據(jù)讓機(jī)器學(xué)習(xí)并隨著時(shí)間推移不斷改進(jìn)的過(guò)程——早已被廣泛應(yīng)用，最初主要用于提升開發(fā)過(guò)程中的物理模擬方法。

然而，聯(lián)網(wǎng)車輛的出現(xiàn)以及來(lái)自多種來(lái)源的數(shù)據(jù)（如客戶使用數(shù)據(jù)和車隊(duì)數(shù)據(jù)）的產(chǎn)生，已顯著改變了行業(yè)格局。過(guò)去，數(shù)據(jù)需要被主動(dòng)生成，而如今，行業(yè)借助這些來(lái)源產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，在實(shí)時(shí)環(huán)境中訓(xùn)練人工智能模型，從而提升開發(fā)流程的效率。

人工智能在汽車行業(yè)中的應(yīng)用

人工智能對(duì)汽車行業(yè)的影響是復(fù)雜的。區(qū)分不同的人工智能應(yīng)用至關(guān)重要，例如用于增強(qiáng)物理模型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、提升軟件開發(fā)效率的大型語(yǔ)言模型，以及輔助理解和處理文檔的人工智能工具。這些應(yīng)用在汽車開發(fā)的各個(gè)方面都發(fā)揮著關(guān)鍵作用，從提升用戶界面到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

將人工智能（AI）集成到汽車開發(fā)中的主要挑戰(zhàn)之一是管理海量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和處理方法已不再足夠。相反，需要先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)來(lái)有效處理和過(guò)濾這些數(shù)據(jù)。盡管存在這些挑戰(zhàn)，人工智能的優(yōu)勢(shì)是顯而易見的，可以顯著減少與手動(dòng)流程相關(guān)的時(shí)間和成本。例如：

來(lái)自單一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)可以被不同團(tuán)隊(duì)以多種方式使用（例如校準(zhǔn)和軟件開發(fā)）。

測(cè)試流程可以優(yōu)化。

開發(fā)活動(dòng)可以得到優(yōu)化并持續(xù)運(yùn)行。

人工智能在軟件開發(fā)與測(cè)試中的應(yīng)用

在軟件開發(fā)和測(cè)試領(lǐng)域，人工智能工具多年來(lái)一直是提升效率和可靠性的關(guān)鍵工具。例如，人工智能能夠根據(jù)需求自動(dòng)生成測(cè)試用例，從而減少手動(dòng)流程所需的時(shí)間并降低潛在錯(cuò)誤。畢竟，人工智能可以全天候運(yùn)行，但與任何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)一樣，其結(jié)果和分析的質(zhì)量取決于所使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

此外，人工智能可以分析視頻并從無(wú)法通過(guò)物理手段測(cè)量且成本過(guò)高的真實(shí)世界場(chǎng)景中生成合成數(shù)據(jù)，從而提升測(cè)試覆蓋率并增強(qiáng)測(cè)試結(jié)果的可靠性。它在利用需求生成測(cè)試用例方面也具有重要價(jià)值。過(guò)去，這是一個(gè)手動(dòng)過(guò)程，工程師需要閱讀并解讀需求，然后手動(dòng)創(chuàng)建測(cè)試用例。借助人工智能，整個(gè)過(guò)程可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，顯著減少所需時(shí)間并降低錯(cuò)誤或誤解的風(fēng)險(xiǎn)。

然而，在軟件開發(fā)和測(cè)試中，我們不能走捷徑。人工智能在安全關(guān)鍵領(lǐng)域（如自動(dòng)駕駛）的集成，需要嚴(yán)格的驗(yàn)證和測(cè)試，以確保可靠性和安全性。因此，目前人工智能只是一個(gè)工具，用于縮短開發(fā)時(shí)間并增強(qiáng)對(duì)測(cè)試結(jié)果的信心。

人工智能在汽車行業(yè)的未來(lái)

展望未來(lái)，人工智能在汽車行業(yè)中的潛在應(yīng)用極為廣泛。隨著計(jì)算能力的不斷提升和成本的降低，人工智能在汽車研發(fā)和測(cè)試中的作用將進(jìn)一步擴(kuò)大。例如，由于車輛內(nèi)部的計(jì)算能力有限，企業(yè)正探索將計(jì)算能力擴(kuò)展至云端。

然而，該行業(yè)必須解決監(jiān)管和責(zé)任問(wèn)題，特別是涉及自動(dòng)駕駛車輛的問(wèn)題。如果發(fā)生錯(cuò)誤導(dǎo)致事故，責(zé)任應(yīng)由誰(shuí)承擔(dān)？是車輛制造商（OEM）、軟件供應(yīng)商還是其他方？這是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)必須逐步解決。

這引發(fā)了一個(gè)問(wèn)題：我們前進(jìn)的速度有多快？沒(méi)有人希望落在最后，但前進(jìn)得太快可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)正在發(fā)生的事情失去部分控制，而涉及安全時(shí)，這是不可接受的。由于ETAS的工作涉及車輛安全，我們專注于如何使車輛安全可靠，因此我們需要對(duì)AI工具的輸出保持控制并依賴其結(jié)果。我們展望未來(lái)，認(rèn)為在利用人工智能提升效率與通過(guò)嚴(yán)格驗(yàn)證流程確保安全可靠性之間，將實(shí)現(xiàn)一種平衡。

ETAS的人工智能解決方案

ETAS 處于將人工智能（AI）融入汽車開發(fā)的前沿，我們對(duì)創(chuàng)新的承諾確保我們?cè)诓粩喟l(fā)展的汽車 AI 領(lǐng)域中將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用。我們的方法包括利用 AI 處理和優(yōu)化數(shù)據(jù)、生成測(cè)試用例以及提升模型可靠性。例如，我們?cè)陂_發(fā)鏈的兩端都應(yīng)用了 AI 工具：

左側(cè)/編碼：生成式 人工智能與聊天機(jī)器人工具可協(xié)助開發(fā)人員在使用ETAS工具鏈時(shí)解決AUTOSAR、C代碼生成、ARXML文件及基礎(chǔ)軟件配置等常見問(wèn)題。在此過(guò)程中，人工智能工具會(huì)學(xué)習(xí)常見問(wèn)題，對(duì)于已知問(wèn)題直接提供答案，或在遇到未記錄問(wèn)題時(shí)，幫助人類開發(fā)者更輕松地接手處理。

右側(cè)/驗(yàn)證：在 AI校準(zhǔn)套件中， 通過(guò)利用大量數(shù)據(jù)并結(jié)合實(shí)際世界信息來(lái)優(yōu)化校準(zhǔn)過(guò)程。傳統(tǒng)上，這是一個(gè)耗時(shí)且需要人工操作的流程。通過(guò)引入AI技術(shù)，不僅顯著提升了效率，而且確保了知識(shí)的傳承，避免了因關(guān)鍵人員離職而導(dǎo)致的知識(shí)流失。

另一個(gè)例子是ETAS嵌入式AI編碼器，它能夠安全、快速且高效地在電子控制單元（ECU）上部署AI功能。通過(guò)利用該工具的先進(jìn)性能，開發(fā)時(shí)間顯著縮短，從而釋放出原本用于生成C代碼的傳統(tǒng)資源。此外，當(dāng)集成ETAS的ASCMO時(shí)，可生成適用于多個(gè)領(lǐng)域的AI模型，為模型開發(fā)和C代碼生成提供一站式解決方案。通過(guò)協(xié)同工作，這些工具擴(kuò)展了嵌入式編碼器生態(tài)系統(tǒng)，使非AI專家也能進(jìn)行模型生成。

人工智能（AI）及其工具正在深刻變革汽車行業(yè)，為效率提升和創(chuàng)新帶來(lái)前所未有的機(jī)遇。隨著行業(yè)持續(xù)發(fā)展，人工智能的深度融合將在塑造汽車研發(fā)與測(cè)試的未來(lái)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。ETAS通過(guò)積極擁抱人工智能技術(shù)，充分展現(xiàn)了這些技術(shù)在打造更安全、更高效車輛方面的變革潛力。