Valeo，汽车行业的创新支柱，通过人工智能革新其生产。面对对其嵌入式系统所需的*代码的指数级增加*，该公司配备了如Gemini等高效工具。减少开发周期和加速更新成为了迫切需要解决的任务。这一效率的追求集中于优化人力资源，而不是取代开发人员的宝贵专业知识。因此，人工智能的结合改变了Valeo的数字化格局，带来了大胆且适应当代挑战的解决方案。
通过生成式AI提高生产力
Valeo，汽车设备行业的主要参与者，大规模整合生成式人工智能以优化其代码生产。对汽车嵌入式软件日益增长的需求，使得每天所需生成的代码的数量和质量必须增加。
Valeo的人工智能总监Cédric Merlin指出，汽车软件的增加，以及其能够持续接受更新的能力，已彻底改变了该行业。这一日益增长的压力转化为对代码行数的指数需求。同时，开发周期缩短至两年，这对代码生产提出了挑战。
与Gemini的战略合作
这家法国设备供应商坚定地选择了谷歌的Gemini作为其技术挑战的主要平台。Valeo为其9 000名系统和软件工程师中的约5 000人配备了革命性的代码助手Code Assist。该战略旨在提高开发人员的效率，而不是替代他们。
Code Assist的功能是提高开发人员的生产力，使他们能够专注于战略性任务。其结果是代码生产的增加，同时保持团队的稳定，使人工智能成为专家们不可或缺的辅助工具。
缩短开发周期
Valeo利用生成式AI简化整个软件开发过程。通过半自动化的工作流程，该公司增强了其流程，显著减少了产品的上市时间。AI代理特别在生成单元测试和检测异常方面发挥作用。
Cédric Merlin强调，人工智能不仅用于生成代码，还用于确保其稳健性。AI提供的自动修正代表了重要进展。开发人员可以接受或拒绝这些建议，从而改善验证过程。
这一模型提供了缩短的开发周期，并且能够处理越来越复杂的项目，同时符合安全和质量标准。
与底层代码相关的挑战
尽管取得了进展，但仍面临一个挑战：开发底层代码，这对于汽车行业至关重要。生成模型在Python等语言中表现出色，但在专用嵌入式代码上存在局限性。此挑战需要一种主动的方式来规避限制。
Valeo与谷歌紧密合作，细化AI模型，尤其是Gemini，以适应汽车代码的特定要求。这种微调使得AI能够在底层代码的语料库上进行训练，从而提高其效率。
战略合作伙伴关系与技术创新
Valeo还受益于与谷歌云的密切合作伙伴关系。这一联系使他们能够在技术正式上市前获取新技术。提前预测特定需求，并将解决方案调整到公司的要求，是其显著的竞争优势。
此举体现了更广泛的视角，将AI整合到各个职能中，旨在提高整体生产力。自动化与人类专业知识之间的协同，预示着将重新定义汽车行业软件开发的轮廓。
关于Valeo通过人工智能提高生产力的常见问题
Valeo如何利用生成式AI来提高其代码生产？
Valeo通过基于谷歌Gemini的Code Assist工具，主要运用生成式AI，以提高开发者的效率，并在遵守安全标准的同时生成更多的代码。
Valeo采用AI的主要好处是什么？
采用AI使得Valeo能够缩短开发周期，产生更为稳健的代码，并更快速地适应汽车行业对复杂代码日益增长的需求。
Gemini在Valeo的发展战略中扮演什么角色？
Gemini是Valeo用来应对各类使用案例的主要生成式AI模型。它有助于提升工程师的生产力，并自动生成测试及代码修正。
Valeo如何利用AI来管理底层代码的开发？
Valeo在底层代码开发方面面临挑战，这对于汽车行业至关重要。Valeo与谷歌合作，致力于对模型进行微调，以使Gemini适应汽车代码的特定需求。
Valeo现在将哪些任务委托给AI？
Valeo的AI用于生成单元测试、代码审查和异常检测，从而使开发者能专注于更具价值的任务，如设计和验证。
Valeo是否观察到AI对其生产力的可衡量影响？
尽管Valeo没有分享具体的生产力KPI，但公司表示，利用AI使得开发周期更快，并增强了管理复杂项目的能力。
AI如何帮助Valeo维持安全和质量标准？
通过加强半自动化的工作流程，AI使Valeo能够生成符合安全和质量标准的代码，并通过自动干预帮助识别潜在错误。
Valeo除了Gemini还使用哪些其他AI模型？
Valeo还在不同领域使用了Claude、Llama和Mistral等模型，总是根据在Vertex AI上可用的选择，选取最适合的模型应对每一个需求。
