九游会J9·(china)官方网站ღ✿◈！机械手臂ღ✿◈！九游会官方网站登陆ღ✿◈。JIUYOU九游会体育在线登录ღ✿◈，九游会体育app官网j9九游会ღ✿◈，1975年ღ✿◈，IBM工程师Fred Brooks在《人月神话》中提出软件工程的核心难题ღ✿◈：随着系统规模和团队规模增长ღ✿◈，复杂度会呈指数级上升ღ✿◈。他的结论是ღ✿◈，软件工程“没有银弹”ღ✿◈，没有单一技术能带来数量级的生产力提升ღ✿◈。

　　吉利汽车数智中心AI产品专家阮航透露了一组数字ღ✿◈：过去几年ღ✿◈，吉利内部软件开发人员占比从不到10%跃升至40%京乃ღ✿◈。当一辆智能汽车的代码量突破亿行ღ✿◈，当座舱ღ✿◈、智驾ღ✿◈、底盘等异构系统需要在不同芯片上协同工作ღ✿◈，Brooks描述的复杂度问题被放大了数百倍ღ✿◈。

　　不过这一次ღ✿◈，车企找到了不同的应对方式ღ✿◈。自2025年上半年开始ღ✿◈，短短几个月时间ღ✿◈，吉利汽车已有数千人研发使用通义灵码ღ✿◈，AI生成占比超过30%ღ✿◈，尤其在通用代码逻辑开发ღ✿◈、代码检查测试环节ღ✿◈，代码开发效率提升20%ღ✿◈。

　　“过去汽车是硬件主导ღ✿◈，软件只是辅助ღ✿◈。现在软件决定了产品的核心体验ღ✿◈。”阮航说ღ✿◈。这种转变带来的ღ✿◈，是开发模式和产品复杂度的“Double Kill”ღ✿◈。

　　首先是迭代速度的加快ღ✿◈。传统面向硬件的V模型开发周期以年计j9国际ღ✿◈，如今要支撑月级甚至周级的OTA迭代ღ✿◈，必须转向“敏捷+DevOps”模式ღ✿◈。与此同时ღ✿◈，产品复杂性也在同步增长ღ✿◈。汽车行业正经历电子电气架构从分布式ECU向中央计算和区域架构的演进ღ✿◈，面向服务架构（SOA）的引入ღ✿◈，让系统集成的复杂度呈指数级增长ღ✿◈。

　　以吉利为例ღ✿◈，研发体系需要同时应对座舱域的Linux/Androidღ✿◈、智驾域的QNXღ✿◈，以及车身控制域广泛采用的AUTOSAR平台ღ✿◈。应用层多用Java/Pythonღ✿◈，底层则依赖C/C++ღ✿◈。如何让这些异构系统在不同芯片生态上高效ღ✿◈、安全地协同工作ღ✿◈，是极其复杂的系统工程ღ✿◈。

　　更具挑战性的是守住安全底线ღ✿◈。汽车软件开发必须遵从ISO 26262功能安全ღ✿◈、ISO/SAE 21434信息安全ღ✿◈，以及ASPICE等极其严格的国际认证标准ღ✿◈。特别是在底层开发中ღ✿◈，还需要遵循MISRA C/C++等严苛的编码规范ღ✿◈。这些标准确保了汽车的极致安全ღ✿◈，但也天然地与快速迭代的敏捷开发模式存在张力ღ✿◈。

　　看清了系统性挑战的本质后ღ✿◈，吉利明确了以AI技术提升研发效率的路线j9国际ღ✿◈，与阿里云通义灵码的深度合作随即展开ღ✿◈。一系列采访之后ღ✿◈，我们得到了一个工程师变身“指挥官”的故事ღ✿◈。

　　谈AI落地j9国际ღ✿◈，首先要谈场景ღ✿◈。所以ღ✿◈，我们先呈现一个完整的场景概括ღ✿◈，吉利的研发体系涵盖应用层软件研发ღ✿◈、嵌入式开发和算法研发三大板块ღ✿◈。一言以蔽之ღ✿◈：目前通义灵码等AI手段正在全面渗透ღ✿◈。

　　其中ღ✿◈，应用层软件研发团队对通义灵码的应用最为深入ღ✿◈，覆盖了智能座舱HMI京乃ღ✿◈、车联网服务等场景的快速开发ღ✿◈。工程师们频繁使用通义灵码来生成新服务的模板代码和数据转换逻辑ღ✿◈。

　　嵌入式开发是汽车软件的“深水区”ღ✿◈，以C/C++为主ღ✿◈，对实时性ღ✿◈、内存管理要求极高京乃ღ✿◈。在这一板块ღ✿◈，吉利正探索将AI能力引入底层开发场景ღ✿◈，重点在于提升代码质量和合规性ღ✿◈。

　　算法研发领域ღ✿◈，通义灵码正在协助团队处理PB级的雷达点云数据和视频数据清洗工作ღ✿◈。工程师可以通过自然语言描述数据清洗规则ღ✿◈，AI自动生成对应的复杂数据处理脚本ღ✿◈。

　　对于最受关注的提效指标ღ✿◈，阮航给我们讲了一个项目案例ღ✿◈。一个原本30天的项目ღ✿◈，通过通义灵码加成ღ✿◈，原本耗时10天的“编码实现”环节ღ✿◈，编写代码从5人天缩减为4人天ღ✿◈，注释补全从1.5人天缩减为0.5人天ღ✿◈，单元测试从2.5人天缩减为2人天ღ✿◈，代码优化从1人天缩减为0.5人天ღ✿◈。编码阶段效率提升30%ღ✿◈，带动项目整体提效10%ღ✿◈。考虑到吉利汽车是一个相当庞大的组织ღ✿◈，众多项目累加可得的收益是相当可观的ღ✿◈。

　　每个深度使用AI的工作者讲到大模型的痛点ღ✿◈，一定会谈的必然包括“幻觉”ღ✿◈。其实用幻觉描述也不一定准确ღ✿◈，讲“模型对不了解的事情容易胡说八道”更能让人感同身受ღ✿◈。

　　所以ღ✿◈，规模化应用也很快引出了另一个关键问题ღ✿◈：通用大模型需要精准理解吉利的技术栈和业务逻辑ღ✿◈。如果AI生成的代码不符合企业规范或者无法调用内部APIღ✿◈，它的价值将大打折扣京乃ღ✿◈。“我们需要AI能理解吉利的业务上下文ღ✿◈，而不仅仅是通用代码ღ✿◈。”阮航说ღ✿◈。

　　阿里云通义灵码解决方案专家贾彬介绍了通义灵码的特点ღ✿◈：它本质上是一个高级的编码智能体（Coding Agent）ღ✿◈，结合 RAG（检索增强生成）和MCP（模型上下文协议）等技术ღ✿◈，能够深度融合企业的私有知识库ღ✿◈。

　　吉利的工作ღ✿◈，则是构建一个高质量的ღ✿◈，包含了私有代码库ღ✿◈、API文档和技术规范的“专有知识库”提供给大模型ღ✿◈。这样就能构建起一个高度精准的上下文环境ღ✿◈，能更好利用大模型的推理能力解决研发问题ღ✿◈。

　　这种配合机制ღ✿◈，确保了AI不仅“会写代码”ღ✿◈，还“会写吉利的代码”ღ✿◈。例如ღ✿◈，当工程师需要调用吉利内部的车控服务API时ღ✿◈，通义灵码能够准确提示API的调用方式和参数规范ღ✿◈，并遵循统一的错误处理机制ღ✿◈。

　　当然ღ✿◈，为了适应吉利复杂的开发环境和极高的安全要求ღ✿◈，通义灵码支持企业专属版部署ღ✿◈，确保核心代码资产不出企业内网ღ✿◈。双方通过VPC专线等方式实现了网络隔离与安全接入ღ✿◈。

　　最直观的是效率提升ღ✿◈。大量模板化ღ✿◈、重复性工作被交给AIღ✿◈，工程师可以聚焦于系统架构设计和核心业务逻辑的创新ღ✿◈。质量维度的改善同样明显ღ✿◈，通过与CI/CD流水线等研发工具链的集成ღ✿◈，通义灵码可以在编码阶段就进行逻辑预检ღ✿◈，提升代码的规范性和健壮性ღ✿◈。

　　软件工程领域有一个著名概念叫“技术债”因过去妥协而积累的ღ✿◈、需要未来偿还的维护成本ღ✿◈。对于汽车这样长生命周期的产品ღ✿◈，庞大的遗留系统就是最主要的“债务”来源ღ✿◈。维护和迭代这些遗留代码的挑战尤为严峻ღ✿◈，很多代码之所以存在ღ✿◈，可能是为了绕过特定的硬件约束ღ✿◈，或者是为了处理某些复杂的工况ღ✿◈。

　　如果不理解其原始的设计意图就盲目修改ღ✿◈，极有可能引入安全隐患ღ✿◈。所以开发者之间常半开玩笑地说ღ✿◈：“能跑就别动ღ✿◈，动了就出事ღ✿◈。”

　　知识传递需要借助于人ღ✿◈，但人会流动ღ✿◈，这使得“偿还技术债”变得更加困难ღ✿◈，形成了所谓的“代码考古”困境ღ✿◈。

　　“但这对AI不是问题ღ✿◈，因为它能快速读取代码ღ✿◈，能帮你解释遗留系统的复杂逻辑ღ✿◈，看懂他人的开发逻辑ღ✿◈。”贾彬说ღ✿◈。

　　阮航分享了一个实例ღ✿◈：一位新入职的工程师需要修改一个有着数年历史的核心模块ღ✿◈，通过通义灵码的代码解释功能ღ✿◈，他得以快速理解原作者的设计意图和复杂的依赖关系ღ✿◈，将原本预估需要一周的熟悉过程缩短到了两天ღ✿◈。AI在这里扮演了“知识管家”ღ✿◈，甚至“任意门”的角色ღ✿◈，让经验得以沉淀和复用ღ✿◈，让沉寂中的代码得以换一种方式新生ღ✿◈。

　　这种传送能力ღ✿◈，在吉利的全球化协同中体现得更为明显ღ✿◈。作为一家在瑞典ღ✿◈、德国ღ✿◈、意大利等地均设有研发中心的全球化企业ღ✿◈，吉利通过推进统一代码仓ღ✿◈、统一研发工具ღ✿◈、统一协同平台来解决跨地域协同的问题ღ✿◈。AI在其中扮演了越来越不可或缺的作用ღ✿◈，促进了全球团队在统一的AI辅助环境下工作ღ✿◈，客观上推动了编码规范和研发流程的标准化ღ✿◈。

　　依托阿里云的全球基础设施ღ✿◈，通义灵码支持吉利在多个研发中心实现“多地部署ღ✿◈、就近接入”ღ✿◈，确保全球开发者都能获得低延迟体验ღ✿◈，同时满足各地的数据合规要求ღ✿◈。

　　我们就用开始提过的一个质量保障为例具体展开ღ✿◈。传统的代码评审是在提交后进行ღ✿◈，由技术负责人手动审核ღ✿◈。这种模式的问题在于ღ✿◈：问题被发现时ღ✿◈，代码已经写完ღ✿◈，修复成本高ღ✿◈，还可能影响进度ღ✿◈。阮航介绍ღ✿◈，吉利正在推动质量“左移”（Shift Left）ღ✿◈，在开发的早期阶段就发现并修复问题ღ✿◈。

　　具体做法是ღ✿◈：工程师在提交代码合并请求时ღ✿◈，系统会自动触发调用通义灵码的APIღ✿◈，让AI代替技术负责人完成初步的ღ✿◈、高频的审核工作ღ✿◈。例如检查变量命名是否规范ღ✿◈、是否有充分的异常处理ღ✿◈、是否符合既定的安全编码要求等ღ✿◈。

　　这一转变使得资深工程师的角色发生了变化ღ✿◈，他们从“执行者”转变为“规则制定者”ღ✿◈，负责定义审核的标准ღ✿◈，再交由AI去高效执行ღ✿◈。而他们自己则可以聚焦于更复杂的系统架构和业务逻辑审核ღ✿◈。

　　所以ღ✿◈，AI对于开发场景的影响是全方位的ღ✿◈，AI对“人与代码”ღ✿◈、“人与人”ღ✿◈、“人与组织”的关系的影响也是全方位的ღ✿◈。

　　这甚至涉及了一个业内广泛关注的讨论ღ✿◈：“AI是否会进一步取代人类程序员？”阮航在采访中分享了他的洞察ღ✿◈。他认为ღ✿◈，未来职业生涯受到挑战的ღ✿◈，其实是不使用AI的工程师ღ✿◈。

　　“在我们内部ღ✿◈，一直在推的一个思维就是ღ✿◈：以后我们所有的员工都是Leaderღ✿◈。我们要Lead谁？就是AIღ✿◈。我们要指挥AIღ✿◈，把原先我们自己在做的工作做得越来越好ღ✿◈。”

　　从“一线执行者”到“AI指挥官”ღ✿◈，人与AI显然并非取代关系ღ✿◈。但这意味着工程师的核心能力要求正在从“实现能力”转向“定义问题ღ✿◈、拆解任务和评估结果”的能力ღ✿◈。在这个模式下ღ✿◈，工程师更多是从设计ღ✿◈、架构ღ✿◈、验收的视角去定义需求ღ✿◈，真正的执行和操作交给AIღ✿◈。

　　“当前工程师和AI可能各占一半ღ✿◈，”阮航说ღ✿◈，“但未来ღ✿◈，我们希望工程师主导规则制定ღ✿◈，AI承担更多执行工作ღ✿◈。”

　　吉利的终极愿景是实现“黑灯研究院”ღ✿◈：一个高度自动化的研发环境ღ✿◈，从需求提出到部署交付的全流程ღ✿◈，由AI与人类工程师协同完成ღ✿◈。“当前我们已经搭建起智能化软件平台ღ✿◈，实现了从需求到交付链路的点状能力闭环ღ✿◈，”阮航说j9国际ღ✿◈，“接下来希望将点状能力连接成线状能力ღ✿◈，即实现从需求分析ღ✿◈、代码生成到测试部署的自动化工作流ღ✿◈，最终实现端到端的自动化交付ღ✿◈。”

　　贾彬观察到ღ✿◈：AI正在向“自主智能体”演进ღ✿◈。随着模型在长期记忆ღ✿◈、规划与决策上的能力提升ღ✿◈，未来的智能体将能够承担长时程任务ღ✿◈，自动进行复杂的任务分解ღ✿◈、资源调度与工作流编排ღ✿◈。与此同时ღ✿◈，异步编程与云端Agent的兴起允许将子任务委派到云端并行执行ღ✿◈，工程师负责高层目标与策略制定ღ✿◈，可以同时指挥多个Agentღ✿◈，实现更高的并行性与可扩展性ღ✿◈，同时通过人类监督与回滚机制保证可控性与安全性ღ✿◈。

　　阮航在云栖大会的公开发言中就提出了一个呼吁ღ✿◈：要共建AI编程的安全标准ღ✿◈，共享软件研发的优质实践ღ✿◈，共育新型人才ღ✿◈。

　　这背后是对行业共同挑战的洞察ღ✿◈。对汽车行业来说ღ✿◈，既懂机械硬件又精通软件系统工程的交叉人才ღ✿◈，是当前最急迫的需求ღ✿◈。这个人才缺口不是个别企业能解决的ღ✿◈。

　　不过ღ✿◈，跨界对AI来说ღ✿◈，从来都不是问题ღ✿◈。或许ღ✿◈，在AI降低了软件开发的技术门槛后ღ✿◈，更多机械背景的工程师也能参与到软件开发中来ღ✿◈。

　　吉利与阿里云的合作ღ✿◈，正在验证这种可能性ღ✿◈。当车企开始用软件的方式思考问题j9国际ღ✿◈，当云厂商深入到制造业的具体场景ღ✿◈，产业边界的模糊或许正是创新发生的地方ღ✿◈。

　　50年前ღ✿◈，Brooks说软件工程没有银弹ღ✿◈。今天ღ✿◈，AI或许不是那颗银弹ღ✿◈，但它正在改变我们寻找答案的方式ღ✿◈。

　　魅族能带给吉利的ღ✿◈，无非是现有营销渠道ღ✿◈、软硬件开发团队ღ✿◈。如若最终完成收购ღ✿◈，决定魅族走向的ღ✿◈，仍然在于吉利究竟要怎样构筑自己的车机协同体系ღ✿◈。

　　前些日子传出吉利要造手机ღ✿◈，近日ღ✿◈，有报道称吉利方面一直在积极布局ღ✿◈，目前已经选定了研发中心和自建工厂的位置ღ✿◈。

　　据财经汽车报道ღ✿◈，消息人士透露ღ✿◈，吉利控股董事长李书福正在筹备造手机ღ✿◈，项目进展十分迅速ღ✿◈，已开始在业内寻觅人才ღ✿◈，公司将在湖北武汉ღ✿◈、上海等多地ღ✿◈，乃至海外设置办公地点ღ✿◈。对此ღ✿◈，吉利方面相关人士表示ღ✿◈，有待更多消息发布ღ✿◈。

　　可以说ღ✿◈，吉利在新能源汽车的销售方向上ღ✿◈，未来胜算并不明朗ღ✿◈。而如今寄希望于极氪的独立融资上市ღ✿◈，或许是李书福想要在二级市场上实现1+1>

　　2的真实原因ღ✿◈。

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