arXiv cs.AI· Nenad Petrovic, Alois Knoll·· 12 小时前AI 评分34
基于 AI 的 SDV 端到端汽车设计与软件开发工具链
AI-Based End-to-End Automotive Design and Software Development for SDVs
AI 导读
一项研究提出将 LLM 与模型驱动工程（MDE）结合的 AI 工具链，可把自然语言需求自动转换为系统架构、可执行软件和验证产物，面向软件定义汽车（SDV）的端到端开发。该方法强调可追溯性、一致性与安全关键汽车开发合规性，并在支持自适应巡航和紧急制动的集中式车载计算平台上通过 HiL 与 SiL 环境完成验证。研究同时讨论了当前能力、实际限制及未来方向。
正文 · AI 翻译
摘要：本文探讨了人工智能（AI）在实现软件定义汽车（SDV）端到端汽车设计与软件开发方面的潜力。基于我们在中央汽车服务器（CeCaS）及后续欧盟资助项目中的贡献，我们提出了一种由 AI 驱动的工具链，将大语言模型（LLM）与模型驱动工程（MDE）相结合，以自动化地将自然语言需求转换为系统架构、可执行软件和验证工件。该方法强调可追溯性、一致性以及对安全关键型汽车开发要求的合规性。验证在支持自适应巡航控制和紧急制动的集中式车载计算平台上进行，并在硬件在环（HiL）和软件在环（SiL）环境中测试。我们讨论了当前能力、实际限制以及未来方向，即朝着以最少人工干预实现日益自动化、可靠且质量有保证的汽车软件开发迈进。
| 学科： | 软件工程（cs.SE）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.29160 [cs.SE] |
| （或 arXiv:2610.29160v1 [cs.SE] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.29160 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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| 期刊 参考： | ELIV Conference 2026，德国巴登-巴登 |
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来自：Nenad Petrovic [查看电子邮件]
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2026年10月21日星期三 03:51:37 UTC（828 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org