AI赋能，驱动跃升：光庭信息夯实智能化“软件开发基座”

随着汽车产业进入“软件定义汽车”（SDV）时代，车辆硬件体系日益复杂，迭代速度不断加快，同时软件功能持续丰富，开发效率和质量保障成为行业面临的核心挑战。在底层软件频繁迭代、系统架构日趋复杂、联网场景下信息安全与功能安全要求持续提升的行业背景下，传统开发模式已难以适配产业发展需求。

在此背景下，人工智能（AI）技术正逐渐成为汽车软件开发的重要驱动力。通过在需求分析、配置设计、自动化测试等环节的深度应用，行业正在探索全流程智能化开发方法，以提升效率、降低成本、保障开发质量。

在2026年第七届软件定义汽车论坛上，武汉光庭信息技术股份有限公司（以下简称“光庭信息”）首席技术官张龙分享了公司在AI驱动汽车软件开发领域的实践探索与成果。随着软件复杂度呈指数级增长，如何提升开发效率并保障质量，成为行业共同面临的核心课题。针对这一痛点，光庭信息围绕AI技术与汽车软件开发的融合创新，开展了全流程智能化实践，并在AUTOSAR等关键领域取得阶段性成果，为行业提供了可复制、可落地的经验与参考。

张龙丨光庭信息首席技术官

从人工经验到智能开发，AI工具如何破局？

在SDV体系下，硬件的多元化发展与软件功能的复杂升级，不仅提高了汽车信息安全与功能安全的要求，也对工程化能力和智能化开发工具链的效率提出了更高标准。在实际开发与量产过程中，简单问题可通过台架测试或仿真测试及时发现，但随着系统复杂性增加，各类时序差异问题因人工无法穷举排查，成为技术攻关的难点。基于此，光庭信息将AI技术聚焦于人工难以解决的问题，充分发挥AI的算力与分析能力，探索汽车软件开发的智能化转型路径。考虑到硬件多样性导致底层软件频繁变更，以及其对上层架构和接口的通用性，公司重点攻克定制化工作中高门槛、高相似性的行业痛点，并依托技术积累打造了AUTOSAR专家Agent。

在汽车软件开发中，芯片更换、新车型适配及主机厂定制需求通常需要高级工程师主导，但此类人才市场供给有限。通过将高级工程师的技术经验和行业知识图谱化，AUTOSAR专家Agent可辅助中级工程师完成复杂适配任务，项目初期便设定了开发效率提升5倍、开发周期缩短20%的目标

 图源：演讲嘉宾素材

在明确开发目标与应用场景后，光庭信息进一步完善了Agent的技术底座与知识体系，确保其在复杂开发任务中具备高效执行能力。

该款AUTOSAR专家Agent以通用大模型为技术底座，针对通用大模型缺乏AUTOSAR专业知识的短板，光庭信息将企业积累的AUTOSAR知识、硬件信息及通信网络相关内容进行系统化图谱化处理，大幅降低大模型的幻觉问题。同时，依托知识图谱对开发需求进行精细化分类与解析，Agent能够高效处理结构化信息，并突破非结构化与逻辑类信息的识别难点。在实际应用中，将开发需求导入专家Agent后，它可自动完成需求分析、配置设计、自动化测试等全过程，并最终生成项目交付成果物，实现对软件开发环节的智能化赋能。

张龙介绍，AUTOSAR专家Agent拥有标准化、智能化的工作流程，核心分为五大关键步骤：

第一，需求提取与分析，对结构化、非结构化的开发需求进行全面识别，提取核心用户需求；

第二，需求预处理，将各类需求转化为Agent可识别的统一模型，实现非结构化需求向结构化需求的转化；

第三，需求校验与纠正，通过AI技术自动识别并修正需求中不连贯、不一致、存在矛盾的内容，保障需求的准确性；

第四，任务规划与执行，Agent结合知识图谱明确工作目标，生成专属工作流，通过自主规划引擎调动并执行各环节工作流，最终汇总形成项目交付成果；

第五，反馈优化与迭代，若执行过程中出现偏差、信息遗漏或报错，可随时中断并向Agent输入新信息，Agent将自动识别问题并解决，随后继续自主规划执行后续工作。同时，该Agent还搭载了专业问答功能，可作为工程师的个人助手，针对高专业性的技术问题提供精准解答与专业建议。

AUTOSAR专家Agent：应用进展与实践探索

在建立了完善的知识图谱体系和标准化流程后，光庭信息将AUTOSAR专家Agent投入实际开发与量产项目中进行验证，以评估其在真实场景下的应用效果。

为保障开发成果的质量，该Agent实现了实体测试台架与虚拟测试环境的同步生成与适配，由Agent驱动双环境互联互通，完成全流程自动化测试。公司联合客户在量产项目的区域控制器BSW配置工作中开展试点，同时适配EB与Vector两大协议栈，对智能需求分析、自动化配置、测试执行及专家问答等核心功能进行实战验证，取得了显著成效。

 图源：演讲嘉宾素材

在应用中，AUTOSAR专家Agent在需求转化环节表现出色。非结构化需求向结构化需求的转化准确率接近100%，充分体现了知识图谱在各类需求精准识别与解析中的关键作用。在响应效率方面，Agent可在3秒内完成问题应答，输出结果不超过1分钟，大幅缩短了开发团队的沟通与决策时间。自动化测试环节中，Agent能够自主完成绝大多数测试识别与问题纠正，对于仍未解决的复杂问题，则会及时反馈给工程师，由人工介入一线排查，从而实现人机协作的最优结合。

从实际工作量和效率来看，专家Agent为项目带来了显著的降本增效成果。以全新MCU项目配置为例，原本需要20到30名工程师花费一个月左右才能完成的任务，通过Agent赋能后，仅需约一半的人力和时间即可完成，整体工作效率大幅提升。这不仅降低了人力成本，也让团队在应对多车型、多芯片及多主机厂需求时更加灵活、反应更快。

该AUTOSAR专家Agent的成功落地，依托于光庭信息自研的Agent技术平台。该平台具备通用Agent框架、大模型底座、工具链及规划记忆系统等核心能力，为各类专业Agent的开发提供了坚实支撑，并形成了可复用、可扩展的技术基础，为未来AI驱动的软件开发模式奠定了长远保障。

固定工作流走向自主规划，开发体系加速演进

随着AUTOSAR专家Agent在项目中的不断应用，光庭信息开始着眼于下一阶段的技术突破——从标准化工作流向更智能的自主规划迈进。

目前，第一阶段的Agent以AI技术串联人工开发的标准化流程，实现自动化执行并便于人工校验中间成果。为满足不同客户、车型和芯片的多样化需求，企业已启动第二阶段研发，核心目标是实现AI自主规划，使Agent能够根据项目特点自动识别需求、规划工作流，并支持任务的并行执行与顺序优化。预计该阶段功能落地后，软件开发效率将进一步提升50%以上。

在自主规划阶段之后，公司还将推进全流程端到端自动化，实现从需求输入到成果输出的全环节AI自动化处理，仅在关键节点保留人机配合环节，全面加速汽车软件开发的智能化演进。

图源：演讲嘉宾素材

在AI驱动的汽车软件开发体系中，光庭信息已构建起完整的技术平台与产品矩阵。底层为企业自研的大模型适配底座，可无缝接入千问、ChatGPT等通用大模型，同时集成通用工具链、存储记忆系统等核心能力；在此之上，企业将Agent划分为两大层级：第一层级为专家Agent，聚焦各类专业化开发场景，依托知识图谱和标准化流程，实现需求分析、代码生成、自动化测试及项目管理等环节的AI赋能，并已在多个项目中落地应用；第二层级为自主规划型Agent，可根据不同客户与项目需求，智能识别任务、组装专属专家Agent并驱动执行，实现个性化、全流程的智能开发，目前该技术仍在稳步推进。

展望未来，光庭信息计划进一步完善自主规划与全流程端到端自动化能力，使AI在汽车软件开发中的角色从辅助升级为核心驱动力，实现从需求输入到成果输出的全链条智能化处理，助力行业开发效率持续提升，推动汽车软件开发向更高水平的智能化和创新化迈进。