汽车行业用自动代码生成技术淘汰了大部分码农?

343 天前
 baihekong

这个知乎答案说的

https://www.zhihu.com/question/52838341/answer/138658739

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所在节点    程序员
14 条回复
cmdOptionKana
343 天前
机械化淘汰了多少工人?应该是个天文数字吧。
d460686680
343 天前
高级语言呗
crysislinux
343 天前
但是现在汽车行业需要的程序员比以前多
bigfei
343 天前
是的,考公考编才能躲过科技的浪潮。程序员没有第三条路
tap91624
343 天前
autosar 目前也只有 mcu 好用吧,soc 上应用层和底软还是得 c/cpp
mxx894
343 天前
本人搞过一些 autosar 代码,这东西绑定底层供应商太深,vector 工具授权费用上百万了,而且绑定单片机型号,小厂用不起。大部分工程师只是搞一下配置,出问题了还需要从头撸代码,过程及其痛苦。
lostberryzz
343 天前
17 年的答案,不足为据吧
hitmanx
343 天前
看了下文章,感觉有点像游戏策划根据数值模型直接生成代码。核心其实是那个数值模型,把它翻译成对应的代码本来也只是个 trivial 的过程,现在只是自动化了这一部分。

以前 geohot 说,大部分开发者的日常工作其实就是三部分:
1.理解一个已经存在的复杂系统
2.在这个复杂的系统里增加一个小 feature
3.ship 这个 feature

如果在大厂当过螺丝钉的应该有体会吧。其实难点往往是在第一步。而这部分目前没有很好地被 AI 自动化的原因是商业机密和安全的角度。
dacapoday
343 天前
即使按这个知乎答案,也只是从 C 代码 变成 simlink 的图形化编程,类似 yacc ,写 EBNF 比手撸 parser 强多了。
业务逻辑和领域知识总是需要一个载体的,用 C 确实不合适,尤其嵌入式和硬件绑定,用代码生成能极大提高效率。
真正应该担忧的是现在的 chatGPT 类 AI ,直接使用自然语言进行交互,意味着仅凭 设计文档 就可能直接生成软件产品。而且 AI 所有拥有的 知识广度,记忆力,归纳总结能力 远胜常人,其逻辑推理,持续学习 能力也在日益提高,这才是真正威胁多数普通打工人的技术。
shijingshijing
343 天前
@lostberryzz 现在基本上全是自动生成的代码了,顶层基于 XML 的 SysML 进行系统级建模,MBD 和 MBSE 只关注模型,代码全部自动生成,已经是行业的事实标准了,国内深入做底层 MCU 的不多,目前以自己做车机相关的为主,主要是 Android Auto ,基本上不会用到这一套,而国际 Tier 1 基本上都在用 MBD 和 MBSE ,只关注模型,模型到代码是自动生成的。

这样做有几个好处,第一是系统高度抽象,高度模块化,便于工程开发、调试和管理,这也是大型复杂系统的唯一解;第二是模型到代码这个过程,基本上都需要经过 Ceritification 认证,这个过程是用形式化验证来保证的,生成的代码性能不一定是最优的,但稳定性和鲁棒性一定是有保证的,这也是嵌入式最核心的关注点;第三是模块化能保证复用,以往的手工开发,复用最多也就是函数和库这一级别,还是跟底层关联太紧密,而基于模型的方法做出来的是按照模型打包的,很多通用的系统应用到不同的型号上,只需要修改参数即可。

最后,很多人一说到汽车电子就都以为是车机那一套,其实真实的汽车电子一直是底层 ECU 一脉相承而来的,车机的那一套,很多情况下你不要也行,导航用个手机就能替代。或者这样理解,现在的汽车电子分为应用层和底层,大部分人关注的其实是应用层的,底层接触的人不多。
darkengine
343 天前
@dacapoday ChatGPT 这种 AI 技术, 能威胁普通打工人没错. 但工业界(起码)当前不敢放心大胆的用, 只要它有一个地方胡说八道, 就会让一大笔钱打水漂.
victorc
343 天前
你可以理解为 给 nginx 配置文件做了一个图形化配置界面,降低手工编写出错概率

对于问题域比较固定的领域,当然可以这样做

做新产品,新功能就搞不定了
v2webdev
328 天前
WilliamZuo
26 天前
@v2webdev 嗯,看了一下其实也就是简单抱怨。

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