在汽车产业向软件定义加速演进的时代，人工智能技术正以前所未有的深度融入研发流程，重塑着传统的工程方法论。面对AI编码带来的效率革命与质量挑战，如何构建一个能够有效训练、验证AI代理，并确保其输出符合汽车产业高安全、高可靠要求的工程环境，成为行业亟待探索的前沿课题。

2026年3月18日，KPIT中国区CTO陈毅驰在第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上表示，AI正在深刻冲击传统的工程服务模式，为应对这一变局，KPIT正在超越单纯的软件集成商角色，致力于构建一个开放、高效的“工程练习场”，旨在为AI代理理解和优化汽车电子电气架构提供一个接近真实的、可迭代验证的沙盒环境，助力行业在拥抱AI加速的同时，守住质量与成本的平衡。

陈毅驰认为AI将重塑汽车工程服务组织形态。随着大语言模型能力提升，工程师角色正从“执行者”转向“审阅者”与“决策者”，企业内部的组织效率和认知带宽成为新瓶颈。KPIT将继续以开源为基础，携手行业客户探索AI在EEA开发中的实际应用，助力中国汽车产业实现“降本增效、保质保量”的可持续发展目标。

陈毅驰 | KPIT中国区CTO

以下为演讲内容整理：

战略转型：从集成到解决方案伙伴

KPIT正经历一次深刻的品牌与战略重新定位，其核心目标是从传统的软件与系统集成合作伙伴，全面升级为深度整合人工智能的解决方案伙伴。这一转型并非孤立之举，而是深刻回应了汽车产业变革的多重驱动力：日益个性化和快速迭代的消费端创新需求，对解决方案与核心软件栈拥有更好控制权与所有权的行业共识，以及向新出行生态和相邻高价值市场拓展的必然趋势。为此，KPIT在全球范围内进行了一系列具有战略协同性的投资与布局，例如收购Technica Engineering以增强在车载网络、原型开发及安全测试领域的实力，从而加速客户向软件定义汽车的转型；与采埃孚集团合资成立QORIX，专注于开发开放、可靠且符合车规的世界级中间件基础软件栈。

同时，KPIT也战略性地投资于舱内游戏与沉浸式体验、汽车底层操作系统软件以及基于云的远程诊断与服务等关键增长领域。这些举措相互关联，共同构成了一个从底层硬件参考设计、基础软件到上层应用服务的增强型能力矩阵。所有行动都紧密对齐并前瞻于客户的技术发展路线图，其根本目的在于综合利用包括生成式人工智能在内的前沿技术，系统性应对研发成本飙升、软件复杂度激增与开发周期漫长的核心挑战，最终实现研发成本显著优化、产品上市周期实质性缩短以及开发流程根本性精简的战略目标。这一从“交付执行”到“联合创新”的全新定位，为KPIT构思并构建面向未来的、赋能人工智能的工程环境奠定了坚实的战略与能力基础。

图源：演讲嘉宾素材

构建工程练习场：开源软硬件与数据模型

承接从解决方案伙伴的定位出发，为具体应对人工智能对传统工程服务模式与成本的冲击，KPIT创新性地提出并构建了一个名为“工程练习场”的综合性沙盒环境。其核心立意在于超越单纯提供工具，转而打造一个高度仿真的、对AI代理友好的工作与验证平台，类似于整车测试所需的物理场地，旨在将友好的上下文和环境设计深度融入工程实践的每个环节，最终目标是在整个车辆项目生命周期内降低长期的综合成本与工程精力投入高达百分之三十至四十。这一环境并非封闭的专有系统，其强大之处与开放性正源于主要建立在开源与模块化组件的基础之上。

在硬件与系统平台层面，KPIT打造了名为“Automotive Smart Core”的实体参考平台，并已在CES等国际展会上进行展示。该平台集成了NVIDIA Jetson系列的高性能计算单元与NXP S32G系列区域控制器，形成了覆盖中央计算与区域控制的硬件骨架，同时集成了车载以太网10BASE-T1S和智能电子保险丝等关键部件。

其设计目标是构建一个成熟、可裁剪的模块化参考架构，使OEM和供应商能够在此平台上提前验证整体的电子电气架构设计、网络拓扑及技术选型，从而基于真实的测量数据与性能表现提前发现并消除架构风险，从根本上削减后期变更导致的昂贵研发成本。此平台重点集成了KPIT在车载通讯与时间敏感网络等领域的先进技术，为上层软件与AI代理提供了稳定可靠的底层硬件载体。

图源：演讲嘉宾素材

在软件中间件层面，KPIT依托其与采埃孚集团合资成立的QORIX公司，深度集成并贡献于开源的Eclipse S-CORE解决方案。该方案提供了从经典平台到自适应平台的全面中间件栈，包括通信中间件、持久化、安全与诊断等核心服务，其优势在于企业可获得完整的源代码所有权，从而避免了从零开始构建内部中间件系统所需承受的巨额初始投入与长期维护负担，同时能借助活跃的全球开源社区力量持续获得功能增强、安全修复与性能优化，显著加速了创新迭代的进程。这一坚定选择开源基础软件的策略，源于KPIT对当前软件定义汽车时代代码高速迭代趋势的深刻洞察，即重新审视企业内部私有代码库在不断变化的开源生态中的核心价值与持续维护的成本效益，旨在构建一个更加开放、灵活的基座，以便更敏捷地整合与适配业界广泛认可的最佳实践和标准。

在此坚实的基础上，KPIT进一步注入了自身在二十余年工程服务中积累的独特知识产权，构建了名为“Aurora”的测试调度与管理系统。该系统深度融合了KPIT在为全球众多主机厂提供高级辅助驾驶、智能座舱及三电系统等服务过程中所沉淀的海量电子电气架构认证用例库，全面覆盖了上电时序、功能安全、网络安全等关键验证领域，并承载了公司推动测试向“百分百可追溯、百分百覆盖、百分百自动化”愿景迈进的内部目标。

然而，面对AI代理如何理解复杂车辆架构这一核心挑战，KPIT创新性地引入了FLYNC数据模型。该模型旨在破解一个关键工程难题：当将包含ARXML、DBC、各类测试矩阵、JSON文件以及可视化架构图等多种异构格式的庞杂EEA设计知识库直接提交给大语言模型时，其有限的上下文窗口难以有效消化和处理如此复杂且非结构化的信息。FLYNC通过一种“配置即代码”的工程化方法，将这些多源异构的设计数据转换并组织为对AI代理而言清晰、一致且易于理解的上下文语义，从而极大地提升了AI在针对特定车型电子电气架构进行设计生成、代码编写或问题诊断时的输出相关性与任务成功率，使得AI代理能够在接近真实的工程上下文中进行有效“练习”。

图源：演讲嘉宾素材

未来挑战与展望：与AI协作的困境与平衡

尽管AI代理带来了前所未有的自由度与执行速度，但其深度融入工程流程也引发了新的组织与管理困境。KPIT在实践中观察到三大核心挑战。首先是认知带宽的挑战。当大语言模型能够快速产生海量、详尽、启发性的方案与代码时，研发团队是否具备足够的认知带宽去消化、评估这些数字资产，成为了新的瓶颈。在追求质量与安全的汽车行业，即便是经验丰富的工程师，面对AI高速生成的代码进行评审也感到压力巨大。其次是决策成本的挑战。当迭代效率倍增、迭代范围扩大时，决策的频率和速度也必须跟上。

然而，传统的决策流程可能无法匹配这种高速迭代，导致“执行非瓶颈，决策成瓶颈”的局面，并可能在频繁尝试中消耗大量资源。最后是组织效率的挑战。当上游的智能革命已经启动，下游的执行效率被最大化，处于中游的组织管理流程是否能与之匹配，成为价值实现的关键。

KPIT认为，当前与AI协作的核心矛盾，在于自由度与边界、执行速度与认知负荷、开发效率与质量保障之间的平衡。为此，KPIT将其角色定位为行业的共同探索者与赋能者。其构建的“工程练习场”，正是这样一个以开源为基础的平台，它可能短期内无法直接产出符合车规要求的解决方案，但却为行业提供了一个低成本、高效率的试验场，让企业与工程师能够在此安全地探索AI在EEA设计等工程领域的应用边界、有效方法和潜在风险。KPIT希望通过分享其在利用AI降本增效、保质保量方面的经验，特别是结合其在服务海外客户过程中积累的工程与资源整合能力，助力更多中国汽车企业在智能化与全球化的浪潮中，稳健前行。

（以上内容来自KPIT中国区CTO陈毅驰于3月18日在第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日发表的《EEA Design Agent的工程练习场》主题演讲。）