日期：2023/06/01
光庭信息超级软件工场实验室主任陈治受邀参会，在5月31日分论坛-百度智能云专场论坛上发表主题演讲《推理引擎赋能智能化软件开发——超级软件工场介绍》，并参与了“AI驱动下汽车领域在智驾、智舱的蜕变”圆桌论坛，与业内专家分享光庭信息在“AI+汽车”深度融合下如何利用大语言模型提升软件开发生产力的创新实践与探索思考。
汽车智能化时代，面对软件代码量爆发式增长、跨域复合型汽车软件人才紧缺、高品质高安全可靠的交付需求等问题，当前的车载开发体系，已无法适应新时代下软件开发效率、持续交付能力及开发周期、成本等诸多生产需求及挑战。
在此背景下，基于20余年的汽车软件开发经验积累。2021年光庭信息提出“超级软件工场概念”，在研究工业化4.0体系的基础上，吸收质量管理的“人机料法环”的思维方法，探索传统软件工程智能化改造及实施路径；2022年光庭信息组建了超级软件工场实验室，构建数字化软件开发基础平台和知识库应用基础平，随着ChatGPT这类大模型的迭代升级，让我们看到智能化软件开发加速落地成为可能；2023年，光庭信息发布《超级软件工场白皮书》，提出围绕数字化，知识化，智能化的三要素构建下一代软件开发平台，目前已开始在业务中进行智能化开发功能改造实践。
陈治在演讲中表示，光庭超级软件工场希望构建AI、人、专业知识相结合的智能化汽车软件开发流程，最终目标围绕软件开发全场景打造超级大脑（BiBrain）实现机器主导，人机协同的车载软件开发平台，助力汽车产业链伙伴建立智能化的软件开发组织。
2024年光庭超级软件工场将在已有开发平台和智能化组件的基础上，面向各类业务场景构建人机协同的半自动化软件开发流水线。
当前，人工智能已成为推动科技跨越发展、产业转型升级、生产力整体跃升的重要驱动力量。随着围绕人工智能大模型等创新研究，推动了通用人工智能技术创新场景应用。
论坛现场，陈治在演讲中分享了大模型在“以代码为中心的智能应用”、“以服务为中心的智能应用”以及“以多智能体为中心的智能应用”三个方面的实施运用。并就汽车行业传统开发流程、标准以及工具结合汽车软件开发的特点，指出：标准化的软件开发流程和技术方法，通过将不同的工作环节分离与解耦，使得软件开发的整个过程更加自动化、高效并且灵活。但通用智能 LLM还不够擅长处理软件开发过程中如此复杂且具有高可靠性、安全性的质量要求。
“大模型当前存在的四点局限性：没有记忆、被动执行、输入输出信息有限、不善于处理模糊性问题。当前的AI大模型，更准确的定义是推理引擎，一个具备逻辑推理能力的程序。所以在构建AI应用时，仅调用模型API是不够的。”陈治认为，在构建AI应用时，需要考虑整个应用开发过程中的各个环节，要为大模型提供精确的上下文数据和背景知识，确保AI应用具备出色的性能和可靠性，才能满足业务场景需求。
光庭超级软件工场：将应用人工智能的大模型技术赋能软件工程的各个环节，基于AI大模型作为智能底座，围绕数字化、知识化构建软件开发平台的基础，结合业务数据和行业知识库，形成以智能化为驱动力的软件开发体系，面向业务场景实现定制智能化应用软件开发流程。
数字化开发基础平台
超级软件工场深挖数据资产，搭建了数字化开发基础平台，通过对软件制品的多维度跟踪以及对开发过程数据和软件制品的关联图谱构建，解决汽车软件开发过程的标准化和可视化问题。
知识库基础平台
针对汽车软件开发领域运维知识建立了知识库基础平台，一方面可提供智能问答、智能推荐等基础功能；另一方面也可在软件开发流程中自动为AI模型生成具备思维链的prompt，使其输出内容更准确、更专业。
智能化开发流程
以数字化软件开发平台为基础，构建智能化开发流程，在需求、设计、测试全流程嵌入AI大模型，可实现智能化需求分解、智能化软件架构设计、智能化代码编写及评审。将人工智能的角色不仅仅局限为旁观者，而是真正实现人机协同完成软件开发任务。
围绕“以代码为中心的智能应用”，光庭在特定的汽车软件开发场景中，实现了根据设计定义进行代码自动生成，根据逻辑设计进行单元测试用例自动生成等功能，能够明显提升这类业务场景的软件开发效率。
为推动汽车软件智能化开发在汽车行业中的发展，加速技术创新和推动行业标准的制定。日前光庭信息已联合复旦大学软件工程实验室、武汉大学-智能软件工场联合实验室、百度智能云、上海智能汽车软件园成立了“超级软件工场工作小组”。
展望未来，AI领域的发展日新月异，中国智能汽车市场呈现出良好的发展态势。光庭信息将进一步联合产业链企业、研究机构和政府单位组建超级软件工场联盟，与客户共同实施构建灯塔工程，打造开放、多元的合作生态，探索汽车电子软件行业新态势，为中国智能汽车产业进程贡献力量。
演讲结束后，陈治还受邀参加了“AI驱动下汽车领域在智驾、智舱的蜕变”的圆桌论坛，与现场嘉宾进行精彩的交流与分享。
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