如何利用人工智能提高Valeo的生产力

Publié le 12 4 月 2025 à 09h57
modifié le 12 4 月 2025 à 09h57

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。

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