夜雨聆风
AI Agent
当“软件定义汽车”成为行业共识，AI正以前所未有的速度重构汽车产品研发新范式。从代码生成到技术评审，从软件测试到全流程协同——AI Agent能否成为汽车智能研发的“超级助手”？
近日，研究总院智舱中间件开发工程师郝荣受邀出席由中国汽车工程学会主办的“AI驱动的智能研发——共探汽车科技创新数智化引擎”专题研讨会，与70余位产学研专家共话AI Agent在汽车软件研发中的实践落地路径。会上，郝荣分享了北汽的前沿探索和实践成果，带来一场关于“研发新范式”的思想碰撞。
四大高阶能力
定义AI Agent新高度
郝荣在研讨中指出，当前AI已从“被动对话”演进为“自主执行”的高阶智能体形态，其核心能力实现“四大跃迁”，为汽车软件研发变革提供关键支撑：
自主性：无需人工干预，依托既定目标即可独立完成决策与全流程执行。
交互性：打通人、系统与Agent之间的协同链路，实现多维互动与信息闭环。
目标导向：聚焦明确任务，具备清晰的路径规划与动态调整能力。
持续学习：通过数据与经验反馈持续进化，实现自身能力的持续增强。
三大领域突破
重构研发全流程
面对传统线性研发模式的瓶颈，北汽研发依托AI Agent在三大核心领域实现从“人治”到“人机协同”的范式跃迁：
01
软件开发：从“代码生产者”到“价值创造者”
传统人工编码模式正被AI协同开发全面替代。AI编程智能体，已不再局限于简单的代码补全，而是进化为能读懂工程上下文（感知）、拆解复杂任务（规划）、自主编码并持续验证优化（行动）的“超级助手”，重塑了软件开发方式。
北汽已自主搭建覆盖软件开发全链路的AI Agent，让每一个研发环节都拥有专属“智能搭档”。工程师从基础编码中解放，聚焦需求定义、架构设计、技术边界判断及AI成果质量审核。工程师角色升级为需求定义者与质量预防者，实现研发“左移”与效率、质量双提升。
02
技术评审：从“被动审核”到“体系设计”
传统评审耗时费力、标准不一。北汽自主构建“AI预审+专家终审”高效范式：AI负责通用规则校验与标准化内容初筛等基础性工作，专家聚焦高专业性、高价值、高风险内容终审决策。专家从海量文档的审核者，升级为“评审体系架构师与安全合规决策人”，集中力量把控核心技术风险。
03
软件测试：从“机械执行”到“质量守门”
北汽自主搭建测试用例设计、自动化执行等专项Agent，推动软件测试范式从“依赖人工+脚本驱动”升级转向为“人机协同+数据驱动”新范式。
AI承接大量重复性、标准化的测试分析与执行工作，测试工程师则转型为“质量守门人”，专注测试规格设计、用例验证、质量标准制定与风险管控，全面强化软件质量保障能力。
三大原则
护航规模化落地
汽车软件研发兼具安全性与实时性特点，AI Agent的规模化应用落地，需突破技术、法规、安全等多重挑战，稳健前行。郝荣提出“价值优先、知识驱动、安全先行”的实施建议：
01
价值优先
从高价值单点场景切入，以可量化效果验证AI能力边界，再通过工具链整合与流程自动化逐步扩展至全流程。
02
知识驱动
构建企业级知识库约束大模型输出，确保结果权威、可控、可追溯。
03
安全先行
明确AI决策边界——高安全等级（ASIL-C/D）功能坚持人工闭环，AI仅提供建议；QM级低风险场景逐步释放AI自主能力，并建立AI代码审查制度，明确变更人工批准节点。
未来，随着AI Agent技术持续成熟与深度应用，北汽将继续以数智化技术为引擎，深化AI与汽车软件研发的深度融合，不断优化研发范式、提升研发效能，为打造更智能、更安全、更具竞争力的汽车产品注入新动能。
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图、文 / 杨普
编辑 / 刘永亮
视觉 / 涂云韬
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