【AI+ALM】从汽车软件开发合规走向具身智能低空经济,ALM+进展如何

在前面相继盘点了AI+CAD、AI+CAE、AI+CAM和AI+PLM的基础上，本文将梳理研发领域最后一个方向：AI+ALM的一些发展情况。

相比于其它几种软件，很多人可能对于ALM比较陌生。ALM（Application Lifecycle Management）是起源于汽车行业，面向软件开发项目流程管理的软件，相比于PLM管理硬件研发，ALM主要管理软件研发。

随着软件定义硬件时代的来临，越来越多的硬件产品，如具身智能机器人、低空飞行器等，都涉及到了复杂软件的开发，ALM也正在从汽车行业走向工业机器人、轨道交通、航空航天、半导体、医疗设备等更多行业。大模型冲击软件开发的时代，ALM显然也将在AI加持下变化。

本文就将从ALM是什么，ALM有哪些产品，ALM+AI的具体场景等方面，对AI+ALM做个相对系统的盘点和分析。

ALM是什么

ALM是面向工业设备上运行的软件（如嵌入式软件开发）的全流程管理的业务系统，核心功能包括：需求管理、验证与确认管理、代码与版本管理、测试管理、风险管理、质量与合规管理等方面。

笼统的讲，ALM相当于面向软件开发的PLM。PLM管理的是硬件产品的设计、仿真、制造、维护等过程的全生命周期，而ALM管理的则是软件开发需求、开发、测试、发布、运维等全生命周期。不过，因为软件开发和硬件开发过程天然存在巨大差异，所以ALM和PLM在具体功能上也存在巨大差异，发展成了两个方向的产品。对很多软硬件开发都涉及的制造企业来说，两者都需要应用。

不同于各类制造企业都在用PLM，ALM起源于汽车行业，过去也主要是在汽车行业应用，近些年开始拓展到其它行业。

ALM概念源起于20世纪90年代，到2005年左右，德国的大众、宝马、戴姆勒等十几家汽车主机厂和博世等供应商联合德国汽车工业协会共同制定发布了一套框架（类似于ISO 9001管质量体系这种概念）——ASPICE（Automotive SPICE），通过制定一套严谨的V流程及对应的评分体系，用来评价汽车的软件开发是否合格。供应商只有通过ASPICE评估的一定等级，才能拿到车企定点项目。

为了帮助车企和供应商证明其软件开发符合复杂的ASPICE标准规范，ALM软件应运而生。ALM提供了ASPICE标准的支持，按照其V模型规范了开发流程，并可以对应性的提供满足ASPICE标准的各种材料、证据，对于帮助企业证明合规有重要作用，很快在汽车行业普及应用。

除了直观的提供ASPICE标准的证据，ALM软件区别于Jira等通用软件工程工具的核心价值，是通过V模型保障软件开发过程高可靠和高可追溯，并匹配行业合规标准。这一特点不仅汽车行业有要求，很多其他工业装备行业也有要求，如芯片/半导体，电子通讯，医疗设备，工业机器人，无人机等。也是因此，ALM逐步从汽车行业走向了更多的工业行业。

当然，在软硬件开发迭代速度日趋加快的背景下，Jira等敏捷开发管理工具也在被越来越多的企业采用。也有车企目前两者同步使用，通过接口同步数据，Jira做项目管理，ALM提供满足ASPICE标准的证据。

ALM产品有哪些

相比于其它工业软件供应商较多较分散，ALM软件市场集中度较高，占据国内市场主流的基本就是2大外企产品：西门子Polarion，PTC Codebeamer，以及一些国内外其它方案。

西门子的Polarion来源于2016年收购的原Serano Systems的Polarion产品。是基于浏览器的企业级ALM平台，与Teamcenter PLM集成、预置ASPICE/ISO 26262/ISO 21434模板，德系车企及Tier1广泛应用。

PTC的Codebeamer来源于2022年收购的原Intland Software的Codebeamer产品。Codebeamer与PTC Windchill PLM打通形成数字主线，内置ISO 26262、Automotive SPICE、Scrum、SAFe等法规与敏捷开发相关的功能模块，汽车行业的客户包括宝马、大众、Navya、吉利等主机厂，以及Leddartech、Veoneer等供应链企业。

Codebeamer还提供医疗软件工程模板，支持欧盟MDR、美国FDA以及IEC 82304-1、IEC 62304、ISO 14971和FDA T21 CFR Part 11&820等相关医疗健康行业标准，在医疗行业的客户有美敦力等。

以上两大产品之外，国外相关产品还有IBM DOORS，以及达索系统2026年收购的法国Enalean公司开发的企业级开源ALM平台Tuleap。

国内则是涌现了几家做ALM的供应商

深圳复临科技的ONES，一体化研发管理平台，对标Jira/Confluence等软件行业工具，偏通用软件研发敏捷管理，并非专为汽车ASPICE合规设计。客户包括诺瓦科技、东风汽车、埃斯顿、凌云光、瑞纳智能、四维智联、维科精密、鑫飞宏电子、科思科技等。

苏州云体科技的MappingSpace，创始团队来自新能源汽车行业，针对汽车行业应用ALM的实际问题做了针对性产品设计，专门面向制造行业，内置ASPICE/ISO 26262合规模板，主打替代Polarion/CodeBeamer，客户包括拓普集团、福尔达、广汽部件、黑芝麻芯片、埃泰克等

上海繁森科技FT ALM，创始人曾在西门子、PTC、Mentor任职，公司产品线包含线束设计、电子电气架构以及ALM 3个方向，ALM支持ASPICE/ISO 26262追溯与基线管理。

AI+ALM场景与方向

目前主流ALM提供的AI功能还不多，也都属于比较初级的AI应用，主要集中在几个方向上：

1.提炼需求：从需求文档中提炼要点，形成结构化内容

2.文件验证：验证文件内是否有矛盾，验证文件的描述是否符合 INCOSE、ASPICE等标准要求

3.内容生成：自动生成测试用例，详细文档等

4.多语言互译

5.进度跟踪：自动生成项目计划，跟进项目进度，预测可能的风险等

其中国内几家供应商在AI的功能丰富度上看起来比国外大厂更多，在Skills等新技术跟进上也更快，但不确定各家产品的成熟度如何。

PTC Codebeamer

在2026年1月发布的Codebeamer3.2版本，同步发布了Codebeamer AI 1.0 ，引入了两个新的 AI 助手：需求助手（Requirements Assistant）和测试用例助手（Test Case Assistant）。

需求助手与 INCOSE 和 ISTQB 指导原则保持一致，可自动检测需求质量问题，使团队能够在更少依赖专家评审的情况下，更快地创建更清晰、更符合标准的需求。

测试用例助手可直接从需求中生成并优化测试用例，从而提升准确性和一致性，强化可追溯性，并加快验证活动。

西门子Polarion

2026年3月发布的Polarion 2512版本同步发布了Polarion Copilot，提供3个核心功能

1.相似性分析：对需求、设计、测试用例等进行基于智能语义理解的搜索，相比普通搜索能够找到更多措辞不同但含义相同的情况。

2.一致性检查：自动遍历所有链接的工件项目，检查可能相互矛盾的要求（例如一个要求规定输入电压为5V，另一个却规定输出为24V），根据角色和级别深度配置，检测描述、类型及链接工件中的任何不一致之处，一旦发现矛盾，立即列出所有不一致点，并提供直达相关工作项的链接，方便迅速修正

3.内容验证：将需求描述直接与INCOSE标准进行比对，指出哪些规则未被满足、问题出在哪里，并提供符合标准的建议文本，可以直接复制到剪贴板替换原始内容，轻松提升文档质量

复临科技ONES

推出了ONES Assistant，封装了AI功能，功能包括：

1.用户反馈直达需求

围绕客户会议中的零散反馈，ONES Assistant 能结构化提炼需求与工单，帮助团队加快整理、拆解与录入。

2.快速构建项目计划

基于项目目标、范围和关键交付物等信息，ONES Assistant 能快速生成项目计划，帮助团队更快从“项目启动”进入“项目推进”，形成项目任务结构、阶段安排与责任分工

3.提前识别项目风险

ONES Assistant 能基于项目已有数据识别项目异常趋势，发现关键瓶颈和延期风险，帮助团队更早预警、更快纠偏

4.智能推进团队协同

在任务进度跟踪方面，ONES Assistant 能帮助用户随时掌握自己的任务进展，并通过合理分配负责人、及时通知相关人员，确保团队始终保持协同一致

5.知识检索与经验复用

围绕 ONES Wiki 文档、附件与项目上下文，ONES Assistant 能帮助团队快速定位相关信息和历史解决方案，让已有经验更容易被复用。

云体科技MappingSpace

目前的AI功能：

1.AI概括上百页客户需求PDF要点，一键导入MappingSpace中，形成结构化、条目化思维导图

2.一键评审需求文档是否符合 ASPICE、ISO 26262 标准；

3.中文架构文档 自动翻译为英语、德语等

4.AI基于代码自动生成详细设计文档，并建立测试用例或软件需求追溯

5.自动对任务进行分解，智能识别并生成报表

5.在对话窗口及核心工作区集成了多项开箱即用的内置技能（Built-in Skills），并支持用户自定义技能（Custom Skills），使用@命令，即可快速唤出所有skills. 基于skills与agent进行对话。

未来5年，云体科技计划将ALM上的任务，都交给AI处理

繁森科技FT ALM

目前的AI功能包括 多语言翻译、AI自动校验流程与文档是否符合标准，未来将推出需求智能分析、缺陷预测模型等功能。

总结与展望

当前ALM在AI功能上还都是一些相对简单的点状功能，用于在一些细节操作上节约人的时间。未来伴随着AI在软件工程的深入应用，ALM的AI应用可能会从单点逐步走向整条链路的打通和自动化。

除了AI功能的提升，在几大巨头持续推动下，PLM和ALM也将持续深度整合，并进一步增强和融入敏捷开发的相关理念和功能。