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AI时代,嵌入式的卡点早就不在编码,而在闭环

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因为 AI 大模型的出现,软件行业的开发范式经过了几轮迭代,我们嵌入式的研发样式也在进行迭代,只是比互联网慢半拍。

1. 传统开发

传统开发是过去几十年的标准范式,瀑布或敏捷,需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 上线,每个节点由不同角色承担:项目经理、产品经理、SE、测试工程师。这个阶段的编程就是现在说的古法编程。

除了航空航天、轨道交通这类有强合规要求的领域,还在坚持古法的公司应该不多了。还有没有还在坚持古法的公司?

2. AI 辅助开发

AI 辅助开发是大部分公司正在经历的阶段:把大模型插进传统流程的各个环节提效。产品经理用它写需求文档,工程师用它出设计、写代码、写单元测试,测试工程师用它生成用例和自动化脚本。

这就是我们常说的 +AI。人仍是主体,人守每个关卡,AI 只做明确模块和重复劳动。

今年(2026年),coding的各主流模型的Coding能力已经很强了,Coding Benchmark综合成绩:



分数60分已是顶尖水平。而两年前的2024 年各大模型的还是仅仅徘徊在30分左右的水平:



大模型能力越来越强。意味着,在AI辅助开发这个研发范式阶段,各个工程师的开发效率这在慢慢拉平,无论是初级工程师,还是高级工程师。但是是否能生产更容易维护的代码,看看大家各显神通了。但大家慢慢地也不在关心容易不容易维护了,因为还是由AI维护,由AI分析问题解决问题。

所以,当下有些公司开始卷工时:嵌入式工程师的评优现状?卷工时?。我们也不要安于现状,多思考一些可以突破的点:随笔 | 会调 AI 之后,嵌入式工程师还剩什么?,不要总沉浸在AI能帮我们干了多少活,大家的AI都能干~

总的来说,当前的瓶颈早已不是生成代码,而是环境、验证、上下文、安全、组织协同等方面做到闭环。即下一个研发范式阶段:AI-Native研发范式。

3. AI-Native研发范式 3.1 什么是 AI-Native?

AI-Native 研发范式与AI辅助开发不一样。不是在传统软件上加 AI 助手,而是从产品构思、架构设计开始,就把 AI大模型作为系统核心引擎来构建。行业有一个简单判断标准:移除 AI 能力,整个产品就无法提供核心价值,直接失效。

相关资料:

阿里的《AI Native 研发范式实践手册》:https://g.alistatic.com/s/v/ainativeinfra/ai-native-handbook/0.0.1/ai-native-handbook.pdf Anthropic:https://claude.com/resources/articles/the-ai-native-sdlc-playbook、https://academy.claude.com/courses/ai-native-sdlc-playbook
3.2 嵌入式切换AI-Native研发范式的思考

研发级的卡点不在编码,在闭环。

互联网的编译、部署、回归都在同一台机器上,agent 能自己构建、自己运行、自己核实;

嵌入式复杂些:可复现构建、执行环境(板子、外设、时序)、可观测(串口、调试器)、可回滚(烧错变砖),再加上芯片手册等因素。

  • 比较容易切换AI-Native的场景:嵌入式 Linux 上层软件、平台中间件、工具链与测试基建等。离硬件远、接口有标准,比较容易闭环。
  • 比较适合 AI 辅助的场景:裸机控制、实时性、低功耗、安全认证域等。硬件贴得紧,一次失败常常耦合着驱动、时序和外设状态等。

嵌入式中使用 AI-Native研发范式的现状:离硬件越近,闭环越贵,切换越晚。



3.3 走到 AI-Native,要过四道坎

  1. 构建可复现:工具链容器化,交叉编译器版本固定。判定:agent 改完代码,构建次次能过。
  2. 执行可仿真:能搬的全搬进 QEMU 等仿真环境。判定:不接硬件就能跑的测试占比。
  3. 板级可自动化:脚本化烧写加电源复位、串口日志自动抓取、板卡排队租约。判定:一次 HIL 回归里人工介入几次。
  4. 判定可机器读:测试输出、覆盖率、日志归一成机器结论;证据不足直接判 UNKNOWN。判定:可信绿灯的自动化率。

如果前两道没打通,所谓 AI-Native 只是让 agent 写代码、再等人验证,本质还是 AI 辅助,而且成本还更贵,需要反复与AI拉扯。



成熟度上大致分四级:

L1 人逐步开 AI;

L2 需求、设计、计划落成 git 里的版本化产物,agent 在 CI 里跑仿真;

L3 agent 端到端跑到 HIL,人只在关卡上审;

L4 产品级 AI-Native,与研发流程正交,得单独评估。

阿里那份手册把环境与验证驱动放在五个共性挑战的第一位,Anthropic 的 playbook 也让每个阶段的产出落成 git 里的版本化文件、用 hook 做确定性护栏。





方向是一样的:先修地基,再谈编排方是谁。

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