希望 AI 編程能應用于更加高階的場景。我對 AI 自動化編程最大的希望是它能夠把整個研發過程，變成一個流水線制造的過程，把我們的整個研發流程規范化起來，并且在每一步都能夠對人進行一個指引，類似自動駕駛一樣。

不久前，通義靈碼正式入職蔚來汽車，并率先在智能座艙部門落地。

目前在蔚來汽車智能座艙研發團隊，已有近 400 名成員在工作中使用通義靈碼，在業務邏輯、輔助編碼、單元測試等日常開發環節中，由 AI 生成的代碼占比達 30% 以上。對安全和質量敏感的模塊則強化審核和深度測試，確保質量與安全。特別是在進行「天探」項目開發時，業務增量代碼 AI 生成占比最高可達 70% 以上。

對此，我們邀請到了蔚來汽車資深工程師、智能座艙團隊研發效率質量負責人揭曉一起聊聊為什么會選擇通義靈碼，以及通義靈碼如何具體地助力汽車行業的研發。

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在研發場景中，通義靈碼帶來了什么改變嗎？

目前，蔚來汽車智能座艙團隊中大概有 40% 的人已經主動申請了通義靈碼的使用。在日常研發中，通義靈碼主要應用在代碼開發、代碼維護、單元測試生成以及問題排查等場景中。

• 提升代碼開發效率：智能代碼補全和代碼生成功能可幫助開發者快速完成代碼編寫，減少重復性工作。當開發人員需要調用一些不常用的接口時，可通過自然語言描述需求，由通義靈碼生成相應接口代碼示例，或輔助解析現有接口結構生成查詢代碼，提升開發效率。

• 降低代碼維護成本：通義靈碼可自動為復雜邏輯添加注釋、解釋代碼意圖，提升代碼可讀性。通過使用通義靈碼企業版的知識管理能力，企業還可將高頻維護場景的最佳實踐固化為團隊代碼模板，減少因個人編碼風格差異導致的維護成本。

• 智能單元測試生成：通義靈碼特有單元測試智能體可根據當前代碼變更、單個或多個代碼文件等批量進行單元測試生成，并自動進行編譯、運行和報錯修復，更好地覆蓋邊界場景，大幅提升測試覆蓋率。

• 智能問題排查保證代碼質量：通過將團隊編程規范、過往經常出現的 Bug 等數據以 Prompt、RAG 方式托管至通義靈碼企業后臺，研發人員在提交代碼可通過企業自定義能力進行檢查，獲得相似風險提示，攔截可能出現的線上 Bug，避免嚴重資損產生。

具體來說，前段時間我們在“天探”項目中已經有了很好的實踐。“天探”是蔚來推出的新車 AI 全身自檢系統開發，可在 3 分鐘內完成對 1000 多項車輛功能進行全面檢測。在這個工程里，通義靈碼生成的代碼占全量代碼約 30% 以上，但在支持業務擴展、業務邏輯增加的增量代碼部分，通義靈碼生成代碼占比可達 70% 甚至 80%，AI 代碼生成占比非常高。

AI 研發提效對于汽車行業有什么價值？

大家都知道汽車行業競爭非常激烈，我們對研發質量和研發效率都不能妥協。因此我們希望通過使用通義靈碼，打破過去軟件研發同時滿足質量、效率和成本要求的“不可能三角”。

這兩年在 AI 大幅發展的情況下，我們希望 AI 能夠快速在其中某一個領域應用，比如在模板代碼生成環節承擔“機械臂”的職責，提升我們整個研發的效率和質量。

為什么蔚來汽車會選擇通義靈碼？

通義靈碼企業專屬版的安全能力是蔚來選擇通義靈碼最重要的原因。作為在新能源汽車賽道持續領跑企業，蔚來的每一行代碼都是安全駕駛的“數字基石”。通義靈碼企業專屬版提供獨立部署 VPC 實例、安全保障、數據審計、模型個性化等能力，全面滿足企業安全合規要求。

另外，通義靈碼能夠在后臺管理我們的 Prompt 和一些 RAG，這也是一個十分重要的原因，這樣能夠有效地把企業內的一些核心資產沉淀下來。

利用自定義擴展指令，企業可實現代碼規范檢查、代碼變量命名以及 API 開發文檔自動生成等，擴展個性化能力寬度，簡化研發團隊使用復雜度。此外，通義靈碼的知識管理功能能夠基于企業知識庫進行自由問答、代碼優化與生成，廣泛應用于企業規范檢查、技術支持等多個場景。

AI 寫出來的代碼具有很強的一致性，但是人不一樣，如果有一些很好的代碼模板，或者說一些技術實現，把它沉淀成模板代碼之后，我們就可以托管到后臺的 RAG 和 Prompt 里面去，讓大家在實踐的時候有可參考的標準，從而提升代碼的一致性，由此提高代碼的質量并降低維護成本。

團隊在生產場景中如何有效地推動通義靈碼規模化落地？

AI 編程最大的特點是在團隊中覆蓋率越高，產生的效果就越好。比如覆蓋率達到 80%、90% 甚至 100% 的時候，整個項目中代碼的一致性也就能達到非常高的指標，此時才能極大地反映出 AI 編程器的效果。然而推動 AI 編程的難度是非常大的，不過我們可以提供一些具體的場景，讓團隊成員在實用的場景中感受到 AI 編程帶來的收益，從而逐步主動地去應用 AI。

例如，我們將團隊里經常出現的 bug，或者是一些編程規范做成一個 Prompt 或者是 RAG，團隊成員在提交代碼之前，可以先用通義靈碼的自定義能力去檢查一下是否符合我們團隊的編程規范，或是有無出現一些以往出現過的 BUG。

這些對于大家而言不需要太高的學習成本，投入少但收益明顯，一旦十次提交里面有一次發現了問題，攔截住了一個線上 Bug，對車企而言是十分寶貴的。正是通過這種投入產出比極高的小案例，大家直觀地感受到通義靈碼很好用，那么大家就會主動地去嘗試。

如何評價通義靈碼“入職”蔚來汽車后的工作表現？

首先是穩定，通義靈碼在不同的 IDE 上的適配性、響應速度以及模型產出的穩定程度上都做得非常好；第二個是潛力，通義靈碼在需求迭代的效率上是非常高的；第三個是變革，通義靈碼可能會對我們研發的整個流程會產生一個變革。

對 AI 編程的未來有什么期待嗎？

希望 AI 編程能應用于更加高階的場景。我對 AI 自動化編程最大的希望是它能夠把整個研發過程，變成一個流水線制造的過程，把我們的整個研發流程規范化起來，并且在每一步都能夠對人進行一個指引，類似自動駕駛一樣。

阿里云在 AI 編程這塊現在愿意大力投入，并保持著投入，直到它達到最終的彼岸，我對阿里云是比較有信心的。