近年來，人工智能領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，已經(jīng)逐漸滲透到我們生活的方方面面，特別是在2020年ChatGPT（GPT-3）面世以來，各類優(yōu)秀的大語言模型如雨后春筍般地出現(xiàn)在公眾視野，并以一種勢如破竹之勢影響了各行各業(yè)的業(yè)態(tài)。
大語言模型（Large Language Model, LLM）是指通過深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)訓(xùn)練的大規(guī)模自然語言處理模型。它們通過在大量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和語義，從而能夠執(zhí)行多種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、翻譯、問答、摘要和對話等。常見的知名大語言模型有ChatGPT-4（OpenAI）、文言一心（百度）、通義千問（阿里巴巴）等。
大語言模型“上車”加速
汽車產(chǎn)業(yè)也在不斷探索人工智能，以人工智能為主導(dǎo)的智能化競爭力已成為汽車產(chǎn)業(yè)和企業(yè)新的發(fā)展高地和戰(zhàn)略支點。特別是大語言模型，在提高汽車研發(fā)效率和提升用戶體驗方面取得顯著效果。
目前大語言模型的主要應(yīng)用場景有：
1. 集成到車載語音助手，為用戶提供更加智能的人機(jī)交互體驗，如更加精確的車輛使用、故障排查相關(guān)建議；
2. 軟件代碼的自動編寫，提升軟件開發(fā)效率；
3. 自動生成各類測試用例，覆蓋更全面的測試條件和測試場景，提升測試效率；
4. 構(gòu)建企業(yè)專用的內(nèi)部知識庫，便于員工查詢辦公和技術(shù)信息，提升企業(yè)生產(chǎn)力；
5. 幫助自動駕駛系統(tǒng)理解更加復(fù)雜的交通場景和自然語言指令。
人工智能+燃料電池系統(tǒng)軟件開發(fā)
人工智能已經(jīng)在諸多專業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)了令人驚嘆的潛力。在燃料電池領(lǐng)域，無論是基于用戶的自然語言指令，生成越來越長的高連貫和高邏輯文本，還是以此為基礎(chǔ)，生成圖片、視頻等多模態(tài)內(nèi)容，人工智能正在推動燃料電池技術(shù)研發(fā)按下“加速鍵”。
作為燃料電池系統(tǒng)“最強(qiáng)大腦”，控制器的強(qiáng)大和功能豐富來源于軟件技術(shù)的優(yōu)化和管理，對提升燃料電池經(jīng)濟(jì)性、耐久性、動力性及可靠性起到至關(guān)重要的作用。本文基于大語言模型，展示了人工智能在燃料電池軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐，并進(jìn)一步促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的探索和發(fā)展。
01 軟件測試
快速精準(zhǔn)生成測試用例
自動化測試需要軟件測試人員投入大量精力編寫和維護(hù)測試用例，捷氫科技團(tuán)隊研究利用智能體解決復(fù)雜的測試用例設(shè)計問題。
借助大語言模型強(qiáng)大而高效的文本閱讀理解能力，結(jié)合燃料電池系統(tǒng)特性，創(chuàng)建適用于燃料電池系統(tǒng)軟件測試的智能體（Agent）[1]。智能體通過分析軟件需求語言，自動生成和評估測試用例，極大地減少人工干預(yù)，并避免人工錯誤和疏漏，提高生成測試用例效率，確保輸出的準(zhǔn)確性和高覆蓋率。
在軟件測試過程中，將測試用例導(dǎo)入自動化測試軟件，實現(xiàn)軟件測試快速執(zhí)行和報告生成。實踐證明，應(yīng)用大語言模型后，捷氫科技燃料電池系統(tǒng)軟件測試效率提升40%以上，并高效擴(kuò)充2600多條測試用例，全面提升了燃料電池系統(tǒng)在不同場景下的軟件測試能力。
02 軟件開發(fā)
新思路下的開發(fā)模式
理解用戶需求，設(shè)計出滿足需求的軟件架構(gòu)和功能，是軟件開發(fā)中最核心、最具挑戰(zhàn)性的部分。捷氫科技燃料電池系統(tǒng)控制軟件采用基于模型設(shè)計的軟件開發(fā)方法，通過引入大語言模型，助力MATLAB/Simulink平臺加速軟件模型開發(fā)。
通常有兩種方式實現(xiàn)軟件模型自動生成：
模型+代碼
由大語言模型生成MATLAB算法腳本，經(jīng)軟件工程師調(diào)試確認(rèn)后，在Simulink中使用模塊調(diào)用該腳本運行使用，縮短開發(fā)時間。
全模型
由大語言模型生成包含創(chuàng)建Simulink模型命令的MATLAB腳本，經(jīng)軟件工程師調(diào)試確認(rèn)后，在MATLAB中運行該腳本，即可自動創(chuàng)建Simulink算法模型，經(jīng)簡單調(diào)試便可運行使用。該開發(fā)過程實現(xiàn)模型統(tǒng)一，便于后期維護(hù)。
在新思路的開發(fā)模式下，燃料電池系統(tǒng)控制軟件的開發(fā)速度明顯提升，擴(kuò)充了軟件模塊庫資源，為燃料電池系統(tǒng)控制產(chǎn)品的功能迭代提供了有力支撐，并適用于捷氫科技全系列燃料電池系統(tǒng)產(chǎn)品。
03 算法工廠
全生命周期軟件開發(fā)數(shù)據(jù)中心
算法工廠是捷氫科技面向燃料電池系統(tǒng)全生命周期打造的軟件開發(fā)數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)了軟件開發(fā)閉環(huán)，核心是助力“軟件算法+燃料電池系統(tǒng)+整車動力系統(tǒng)”的協(xié)同作用發(fā)揮出最優(yōu)效益。大語言模型的應(yīng)用，助力算法工廠快速搭建、快速擴(kuò)容、高效靈活處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練加速等，并形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。
算法工廠搭建階段
算法工廠主要由測試平臺、車輛平臺、開發(fā)平臺三大部分組成，燃料電池系統(tǒng)功率從25~260kW，涵蓋乘用車和商用車多款車型，覆蓋網(wǎng)約車、公交團(tuán)客、物流環(huán)衛(wèi)、工程機(jī)械等多種應(yīng)用場景。
同時，采用大語言模型，算法工廠具有高效靈活性，能夠更好地協(xié)調(diào)和管理軟件開發(fā)資源，提高效率和質(zhì)量。
算法工廠運行階段
系統(tǒng)性能優(yōu)化：算法工廠可實現(xiàn)高效靈活處理、篩選和分析大量燃料電池系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)和整車運行數(shù)據(jù)，提供準(zhǔn)確深入的分析報告。針對存在問題的數(shù)據(jù)，如系統(tǒng)故障診斷功能等，算法工廠進(jìn)行軟件更新及實施效果跟蹤，從而提高燃料電池系統(tǒng)效率和壽命等關(guān)鍵指標(biāo)，保障系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性，滿足不同場景需求。
先進(jìn)算法應(yīng)用：算法工廠針對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練得到的控制模型轉(zhuǎn)換成C代碼運行到燃料電池系統(tǒng)控制器中，用于模型預(yù)測控制[2]或作為傳統(tǒng)控制算法的補償。例如，使用訓(xùn)練模型對燃料電池系統(tǒng)運行時的各傳感器參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，從而在機(jī)理模型基礎(chǔ)上疊加數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測，實現(xiàn)更加精確有效的系統(tǒng)控制。
從系統(tǒng)開發(fā)到整車運營，算法工廠通過持續(xù)采集數(shù)據(jù)，結(jié)合上述算法優(yōu)化方法，不斷優(yōu)化算法模型，從而推動算法迭代進(jìn)步，形成高價值數(shù)據(jù)閉環(huán)，以達(dá)到系統(tǒng)性能（效率、壽命等）的最佳優(yōu)化和快速響應(yīng)，保證整車在不同場景中運行可靠，優(yōu)化全生命周期經(jīng)濟(jì)性。
隨著燃料電池汽車規(guī)?；焖侔l(fā)展，軟件自主研發(fā)與創(chuàng)新在提升系統(tǒng)性能和成本有效降低等方面愈發(fā)重要。大語言模型等人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，為軟件開發(fā)領(lǐng)域帶來更多便利和效益，上述應(yīng)用實踐是捷氫科技在深化產(chǎn)品質(zhì)量方面的一次創(chuàng)新性探索，為經(jīng)濟(jì)高效的整車集成一體化解決方案奠定基礎(chǔ)，為不同場景客戶帶來優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品體驗，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
[1] 智能體（Agent）：指能夠感知環(huán)境并采取行動以實現(xiàn)特定目標(biāo)的實體。它可以是軟件程序、機(jī)器人或任何能夠自主決策和學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。在大語言模型領(lǐng)域，智能體指的是利用語言模型執(zhí)行特定任務(wù)的系統(tǒng)或程序。
[2] 模型預(yù)測控制（Model Predictive Control, MPC）：利用動態(tài)模型來預(yù)測未來一段時間內(nèi)系統(tǒng)的行為，從而達(dá)到提升系統(tǒng)性能的一種先進(jìn)控制策略。
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