作者：于佳卉

晚高峰，車機(jī)自動(dòng)調(diào)暗燈光、播放音樂(lè)——對(duì)駕駛者是瞬間的舒適，對(duì)研發(fā)者卻是一場(chǎng)牽動(dòng)座艙、車身、傳感器、數(shù)十個(gè)軟件版本的“極限協(xié)同”。今天的汽車，正從交通工具變成“移動(dòng)智能空間”，每增加一種體驗(yàn)，研發(fā)鏈條上就多出一批需求、接口、版本和測(cè)試任務(wù)。車越來(lái)越懂人，造車這件事卻變得越來(lái)越復(fù)雜。

當(dāng)產(chǎn)品開發(fā)周期從“年”壓縮到“月”甚至“周”，過(guò)去依靠會(huì)議、表格和人工確認(rèn)維持的研發(fā)方式開始承壓：客戶需求會(huì)不會(huì)在層層分解后走樣？硬件接口改變后，軟件和測(cè)試是否仍在使用舊版本？一項(xiàng)變更究竟會(huì)影響多少模塊、測(cè)試任務(wù)和供應(yīng)商？

在本期《新“智”中國(guó)行 AI會(huì)客廳》中，至頂科技CEO兼總編輯高飛與蜂巢電子科技研發(fā)副總經(jīng)理袁光、IBM中國(guó)科技事業(yè)部ELM業(yè)務(wù)總經(jīng)理王勝航展開對(duì)話，討論軟件定義汽車時(shí)代，汽車電子企業(yè)如何管理快速迭代的軟硬件產(chǎn)品，以及AI如何進(jìn)入需求、開發(fā)、測(cè)試和制造流程。

這場(chǎng)對(duì)話指向一個(gè)很具體的問(wèn)題：汽車電子企業(yè)如何在加快迭代的同時(shí)，不讓復(fù)雜度演變?yōu)橘|(zhì)量和交付風(fēng)險(xiǎn)？

當(dāng)開發(fā)周期從“年”壓縮到“周”，哪里最先承壓？

汽車電子企業(yè)最先感受到的變化，是時(shí)間。

袁光表示，過(guò)去一款全新車型的開發(fā)周期通常以年計(jì)算，如今主機(jī)廠頻繁提出三個(gè)月實(shí)現(xiàn)SOP、六個(gè)月交付新車等要求，部分功能的開發(fā)周期甚至從幾個(gè)月壓縮到一個(gè)月或一周。

產(chǎn)品迭代速度提升的同時(shí)，質(zhì)量門檻也在提高。

過(guò)去，ASPICE、功能安全和網(wǎng)絡(luò)安全等能力可能是供應(yīng)商的加分項(xiàng)，如今已逐漸成為進(jìn)入主機(jī)廠供應(yīng)體系的基本條件。企業(yè)不僅要把產(chǎn)品做出來(lái)，還要證明每項(xiàng)需求經(jīng)歷了怎樣的設(shè)計(jì)、開發(fā)和驗(yàn)證，每次變更又影響了哪些環(huán)節(jié)。

更大的挑戰(zhàn)來(lái)自協(xié)同復(fù)雜度。

傳統(tǒng)汽車電子產(chǎn)品相對(duì)獨(dú)立，儀表、收音機(jī)等模塊之間的交互有限。隨著智能座艙、智能車控、網(wǎng)聯(lián)和輔助駕駛進(jìn)入整車，不同產(chǎn)品開始與多個(gè)域交互。接口、軟硬件版本、測(cè)試環(huán)境及供應(yīng)商交付，只要有一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差，問(wèn)題就可能在聯(lián)調(diào)甚至量產(chǎn)階段集中暴露。

過(guò)去比的是能不能把產(chǎn)品做出來(lái)；今天比的是，在軟件快速迭代時(shí)，能否把硬件、軟件、測(cè)試和安全放進(jìn)同一套研發(fā)體系。

這也改變了汽車行業(yè)對(duì)“自動(dòng)化”的理解。

王勝航表示，十年前的自動(dòng)化更多集中在生產(chǎn)側(cè)，通過(guò)機(jī)器和設(shè)備代替重復(fù)勞動(dòng)。今天的智能制造，則開始把數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、算法和AI引入研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)維的全鏈路。

自動(dòng)化關(guān)注單一工序能否更快、更穩(wěn)定地運(yùn)轉(zhuǎn)，智能制造則要求整套體系能夠感知變化、判斷影響并作出反應(yīng)。汽車電子的研發(fā)過(guò)程，也因此成為智能制造的重要起點(diǎn)。

告別“重復(fù)造輪子”，研發(fā)需要一套“共同語(yǔ)言”

蜂巢電子主要從事汽車智能化相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售，產(chǎn)品覆蓋智能座艙域控制器、輔助駕駛域控制器、顯示屏、音響系統(tǒng)、T-BOX和雷達(dá)等。

隨著產(chǎn)品數(shù)量、研發(fā)團(tuán)隊(duì)和客戶范圍擴(kuò)大，蜂巢電子近幾年進(jìn)行了三次重要的研發(fā)管理調(diào)整。它們對(duì)應(yīng)著汽車電子企業(yè)規(guī)模化過(guò)程中常見的三個(gè)問(wèn)題：項(xiàng)目增多后如何減少重復(fù)開發(fā)，團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大后如何形成共同語(yǔ)言，工程數(shù)據(jù)持續(xù)積累后又如何轉(zhuǎn)化為組織能力。

首先是從項(xiàng)目制轉(zhuǎn)向平臺(tái)化。

早期的軟件、硬件和結(jié)構(gòu)開發(fā)主要圍繞單個(gè)車型項(xiàng)目展開。這種方式能夠快速響應(yīng)客戶，但項(xiàng)目越多，重復(fù)開發(fā)越明顯。同樣的基礎(chǔ)功能可能被多個(gè)團(tuán)隊(duì)反復(fù)實(shí)現(xiàn)，已有工程資產(chǎn)也難以復(fù)用。

蜂巢電子隨后開始推進(jìn)平臺(tái)化研發(fā)，讓不同車型項(xiàng)目共享基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，并在需求、結(jié)構(gòu)和軟件模塊等方面提高復(fù)用率。

平臺(tái)化的價(jià)值不只是少寫一遍代碼。車型項(xiàng)目越多，復(fù)用已有模塊帶來(lái)的時(shí)間和成本優(yōu)勢(shì)越明顯，也更有利于團(tuán)隊(duì)將精力集中在真正具有差異化的功能上。

第二次調(diào)整是統(tǒng)一研發(fā)體系和工具鏈。

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自不同企業(yè)，研發(fā)習(xí)慣和流程認(rèn)知存在差異。如果缺少統(tǒng)一的研發(fā)語(yǔ)言和標(biāo)準(zhǔn)，同一個(gè)需求、版本或測(cè)試狀態(tài)，很容易在不同團(tuán)隊(duì)之間產(chǎn)生不同理解，跨部門協(xié)作也會(huì)因此依賴大量溝通和人工確認(rèn)，協(xié)作效率難以提升。

蜂巢電子先將流程體系化，再把流程固化到研發(fā)工具中，引入包括IBM ELM在內(nèi)的工程管理系統(tǒng)，讓團(tuán)隊(duì)盡可能在統(tǒng)一的流程、數(shù)據(jù)和工具環(huán)境中工作。

第三次調(diào)整指向技術(shù)知識(shí)管理。

一家企業(yè)運(yùn)營(yíng)多年后，會(huì)沉淀大量問(wèn)題分析、設(shè)計(jì)規(guī)范和工程經(jīng)驗(yàn)。但這些知識(shí)往往分散在文檔、系統(tǒng)和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)中，工程師真正需要時(shí)未必能找到。

在袁光看來(lái)，AI提供了一種新的可能：讓模型學(xué)習(xí)企業(yè)內(nèi)部積累的工程數(shù)據(jù)，把過(guò)去“沉默”的知識(shí)重新呈現(xiàn)在工程師面前。

三次調(diào)整指向一個(gè)變化：當(dāng)產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)規(guī)模擴(kuò)大，研發(fā)不能再只依賴項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人能力，而需要形成可復(fù)用的平臺(tái)、統(tǒng)一的協(xié)作規(guī)則和能夠持續(xù)調(diào)用的知識(shí)資產(chǎn)。

最昂貴的錯(cuò)誤，為什么總在最后才被發(fā)現(xiàn)？

研發(fā)周期越短，質(zhì)量問(wèn)題越不能留到最后。

袁光表示，當(dāng)產(chǎn)品進(jìn)入最終測(cè)試階段才暴露問(wèn)題，時(shí)間和成本往往已經(jīng)難以挽回。汽車電子研發(fā)需要將測(cè)試驗(yàn)證前移，在需求、設(shè)計(jì)和開發(fā)過(guò)程中持續(xù)檢查產(chǎn)品狀態(tài)。

傳統(tǒng)V字研發(fā)模型的一側(cè)是需求分解和產(chǎn)品開發(fā)，另一側(cè)是對(duì)應(yīng)層級(jí)的測(cè)試與驗(yàn)證。面對(duì)快速迭代，蜂巢電子開始在大的V字模型中加入多個(gè)小型敏捷循環(huán)，讓需求、開發(fā)和測(cè)試以更短周期反復(fù)迭代。

用袁光的話說(shuō)，測(cè)試不應(yīng)是最后一步，而要為全過(guò)程“量體溫”。

測(cè)試前移之后，一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題變得更加重要：每一項(xiàng)測(cè)試，究竟對(duì)應(yīng)哪一條需求？

一項(xiàng)客戶需求可能經(jīng)過(guò)系統(tǒng)需求、軟件需求和硬件需求多層分解，最終轉(zhuǎn)化為不同的測(cè)試用例。只要其中一次傳遞發(fā)生偏差，最終實(shí)現(xiàn)的功能就可能偏離原始意圖。

版本管理同樣復(fù)雜。硬件接口已經(jīng)調(diào)整，軟件和測(cè)試環(huán)境仍然沿用舊版本，問(wèn)題通常要等到聯(lián)調(diào)時(shí)才會(huì)暴露。一旦需求發(fā)生變化，受到影響的設(shè)計(jì)、測(cè)試、缺陷和交付物，也很難單靠人工迅速判斷。

因此，工程生命周期管理在這里就變得很重要，它承擔(dān)著建立關(guān)系鏈的角色。

王勝航表示，通過(guò)IBM ELM，客戶需求如何被分解，最終由哪些測(cè)試驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)缺陷后如何關(guān)閉，都可以沿著同一條工程鏈路被查詢。需求發(fā)生變化后，團(tuán)隊(duì)也能據(jù)此判斷哪些模塊、版本和測(cè)試任務(wù)需要重新關(guān)注。

這種追溯關(guān)系同時(shí)支撐著汽車企業(yè)的合規(guī)管理。

在ASPICE、功能安全等審核過(guò)程中，企業(yè)需要提供研發(fā)活動(dòng)的過(guò)程證據(jù)。如果日常工作沒(méi)有留下完整記錄，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)只能在審核前翻找文檔、補(bǔ)充表格。通過(guò)工程系統(tǒng)持續(xù)記錄需求、測(cè)試和變更，證明材料可以在正常研發(fā)過(guò)程中同步形成。

工程師不必額外完成一份“證明自己工作過(guò)”的工作。質(zhì)量與合規(guī)也由項(xiàng)目結(jié)束前的集中補(bǔ)課，轉(zhuǎn)變?yōu)檠邪l(fā)流程本身的一部分。

系統(tǒng)接口通了，但業(yè)務(wù)真的“通”了嗎？

從研發(fā)樣件走向量產(chǎn)，企業(yè)還要跨越研發(fā)、測(cè)試、制造和供應(yīng)鏈之間的邊界。

蜂巢電子在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，最容易出現(xiàn)問(wèn)題的地方首先是上下游需求不一致。信息經(jīng)過(guò)多個(gè)團(tuán)隊(duì)傳遞后發(fā)生變化，上游已經(jīng)調(diào)整，下游仍然沿用原來(lái)的要求。

另一個(gè)問(wèn)題來(lái)自流程中的灰色地帶。企業(yè)流程不可能一次設(shè)計(jì)完成，隨著產(chǎn)品、客戶和組織發(fā)生變化，總會(huì)出現(xiàn)原有流程沒(méi)有覆蓋的新情況。

此外，系統(tǒng)很多，數(shù)據(jù)知識(shí)也很多，但是系統(tǒng)和系統(tǒng)之間到底哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該互通，要挖掘哪些數(shù)據(jù)及報(bào)表展示，沒(méi)有統(tǒng)一的說(shuō)法，這樣就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)孤島及系統(tǒng)孤島。

王勝航進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，不同系統(tǒng)可能采用不同的數(shù)據(jù)格式、版本規(guī)則和業(yè)務(wù)語(yǔ)義。同一個(gè)零件、需求或測(cè)試狀態(tài)，在不同供應(yīng)商和業(yè)務(wù)部門眼中，含義可能也不一致。即使建立了接口，數(shù)據(jù)也可能無(wú)法被對(duì)方理解和信任。

因此，從研發(fā)成果真正落到制造交付，重要的一點(diǎn)是，要做好系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)的活用。

袁光認(rèn)為，引入多個(gè)系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)。系統(tǒng)展示什么、連接什么，由真實(shí)業(yè)務(wù)需求定義，再通過(guò)持續(xù)的PDCA循環(huán)補(bǔ)齊，才能發(fā)揮出流程和工具的最大價(jià)值。

在蜂巢電子的實(shí)踐中，當(dāng)需求發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)可以主動(dòng)提示工程師哪些測(cè)試用例需要重新執(zhí)行，哪些任務(wù)和版本可能受到影響。工程師減少了充當(dāng)“傳話筒”的時(shí)間，才能將更多精力投入分析和創(chuàng)新。

AI可以放大成熟體系，也會(huì)放大混亂

如今，蜂巢電子已經(jīng)在多個(gè)方向探索AI應(yīng)用。企業(yè)內(nèi)部搭建了虛擬導(dǎo)師，將工程數(shù)據(jù)和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)提供給員工；在代碼開發(fā)環(huán)節(jié)引入AI IDE，用于輔助代碼生成、低級(jí)錯(cuò)誤檢測(cè)和軟件單元測(cè)試生成；通過(guò)自研AI Agent，對(duì)軟件缺陷進(jìn)行分析和自動(dòng)流轉(zhuǎn)。

王勝航表示，AI在研發(fā)場(chǎng)景中更像一個(gè)放大器。企業(yè)要先把需求、設(shè)計(jì)、測(cè)試和缺陷之間的關(guān)系管理清楚，再利用AI提升分析和執(zhí)行效率。如果研發(fā)流程本身沒(méi)有被結(jié)構(gòu)化，灰色地帶仍然大量存在，AI獲得的上下文就不會(huì)完整。它可以放大一套成熟體系，也可能放大數(shù)據(jù)缺失、版本混亂和流程不一致。

關(guān)鍵還在于，AI需要嵌入工程師日常使用的系統(tǒng)和流程，而不是成為研發(fā)鏈條外的又一個(gè)孤島。

如果工程師完成一項(xiàng)工作后，還要把數(shù)據(jù)手動(dòng)復(fù)制到另一個(gè)AI系統(tǒng)中重新處理，AI不僅沒(méi)有減負(fù)，反而增加了一道流程。真正的智慧研發(fā)，應(yīng)當(dāng)讓AI“長(zhǎng)”在研發(fā)數(shù)字主線上，在工程師工作的同時(shí)理解項(xiàng)目背景。

同時(shí)，企業(yè)數(shù)據(jù)也決定了AI能力的差異。通用大模型可以提供廣泛知識(shí)，卻不了解一家企業(yè)多年積累的設(shè)計(jì)規(guī)范、問(wèn)題記錄乃至客戶要求。模型基礎(chǔ)能力逐漸趨同后，企業(yè)自身的工程上下文，將成為決定AI應(yīng)用效果的重要變量。

從“被動(dòng)響應(yīng)”到“提前預(yù)判”，還有多遠(yuǎn)？

站在未來(lái)三年的尺度上，袁光認(rèn)為，汽車電子研發(fā)可能從被動(dòng)響應(yīng)需求，逐漸轉(zhuǎn)向提前預(yù)判。

企業(yè)可以基于已有產(chǎn)品平臺(tái)、用戶反饋和市場(chǎng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶需求，提前完成一部分技術(shù)預(yù)研。工程師和專家積累的排故經(jīng)驗(yàn)、設(shè)計(jì)規(guī)范和項(xiàng)目知識(shí)，也將進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可調(diào)用、AI可學(xué)習(xí)的企業(yè)資產(chǎn)。

AI則會(huì)批量處理更多規(guī)則明確的常規(guī)任務(wù)，工程師將精力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)架構(gòu)、產(chǎn)品判斷和創(chuàng)新。

研發(fā)與制造之間的邊界也會(huì)繼續(xù)被打通。研發(fā)端的軟件版本、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)和工藝參數(shù)更快地傳遞到生產(chǎn)線，制造端的設(shè)備和質(zhì)量數(shù)據(jù)再反向進(jìn)入研發(fā)流程。

類似的邏輯也可以延伸到生產(chǎn)運(yùn)維環(huán)節(jié)。比如先通過(guò)Maximo等軟件連接設(shè)備數(shù)據(jù)和維護(hù)流程，再利用AI識(shí)別異常、輔助質(zhì)量檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

但這一轉(zhuǎn)變不會(huì)通過(guò)一次性建設(shè)一個(gè)龐大的AI平臺(tái)完成。

王勝航建議，企業(yè)首先應(yīng)選擇痛點(diǎn)明確、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)相對(duì)成熟的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如需求歧義檢查、測(cè)試用例輔助生成或生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)。場(chǎng)景跑通后，再用效率、質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)等業(yè)務(wù)指標(biāo)驗(yàn)證價(jià)值，逐步復(fù)制到更多環(huán)節(jié)。

軟件定義汽車，把汽車變成了持續(xù)更新的產(chǎn)品，也把研發(fā)變成了一場(chǎng)永不停歇的系統(tǒng)工程。未來(lái)企業(yè)間的差距，不只在于誰(shuí)先做出新功能，更在于誰(shuí)能讓一項(xiàng)需求，在成百上千個(gè)版本、團(tuán)隊(duì)和供應(yīng)商之間，始終不失真、不走樣。當(dāng)速度成為常態(tài)，支撐速度的體系能力，才是最深的護(hù)城河。