3月13日，近日Automotive IQ 和 Eclipse 基金会合作通过Perforce进行的一项对汽车软件开发人员的最新调查报告《2025 年汽车软件开发现状报告》显示，随着AI 的使用有所增加，汽车的代码复杂性方面存在持续的挑战，并且更加强调软件安全性。

在接受调查的 650 名开发人员中，有 49% 的开发人员在 AI 汽车开发中最关心系统安全问题，因此以功能安全标准为指导的团队在使用 AI 时需要考虑额外的因素，因为算法往往是不确定的。然而，越来越多的工程师正在使用最新的 ISO8800 AI 指南进行开发。

“汽车软件开发越来越依赖 AI 系统，但软件的开发、部署和维护仍必须考虑到安全性，”Perforce 合规总监 Jill Britton 说：“AI 系统为实现功能安全带来了额外的挑战，为了提供指导，新的和更新的标准正在出现，用于安全关键型应用。”

AI 正在推动 42% 的汽车专业人士进行自动驾驶汽车设计（比去年增长 9%），并且至少影响了互联汽车中的一些组件 （41%）。高级驾驶辅助系统 （ADAS） 是 AI/ML 应用的领先组件，此外还有车载信息娱乐 （IVI） 系统和光探测和测距 （LiDAR） 组件。

在之前的报告中，功能安全成为对安全性的关注点，但随着 AI/ML 在互联和自动驾驶汽车开发和设计中的迅速引入，软件安全在 2025 年再次成为人们关注的焦点。

Jill Britton 表示：“这取决于他们如何使用人工智能。有三个不同的领域：第一个是带有 AI 检查代码的工具，我们对此没有问题。第二个是在产品开发中使用 AI。有一些担忧，因为你想检查你最后得到什么。最大的问题是，如果你在产品中有一个学习机器，因为它是非确定性的，而当前的功能安全标准是基于一个确定性的系统。”

“这就是我们现在的位置。我们知道，我们不能只依赖 AI，它取决于底层数据。功能安全正在被颠覆。确保它不会执行任何您意想不到的事情。ISO26262汽车领域是确定性的，有一个入口点和一个出口点，然后我们有了新一代的功能安全标准来看待风险。”

Jill Britton 还指出了 ISO8800 规范，该规范着眼于如何降低风险，而不是逐步降低风险。报告发现，71% 的受访者正在采用 ISO/DPAS 8800 进行 AI 功能安全保障。

“是的，如果你应用需求的概念，人工智能在功能上是安全的，你期望这个软件做什么，它是否仍然满足需求，这就是困难的部分。这让他们的事情发生了翻天覆地的变化。”她说。

汽车软件专业人员越来越意识到，维护高质量的代码有助于软件系统的安全性。但是，代码库的复杂性会使生成高质量的代码具有挑战性，尤其是对于经验不足三年的工程师而言：57% 的受访者经验不到一年；45% 的受访者表示代码复杂性是他们最关心的问题；相比之下，那些五年以上经验的受访者 （37%） 将检测资源列为他们最关心的质量问题。

虽然更广泛的市场条件和挑战（如全球经济和保持竞争力）正在推动大多数组织，但整个报告的一致趋势表明，强调最大限度地利用现有资源 （49%） 和教育现有人才 （42%）。

开发人员正在转向静态分析工具来管理复杂的代码库，确保符合 MISRA 和 ISO 21434 等行业标准。该报告发现，30% 的团队通过静态分析、版本控制和持续测试工具优先考虑软件质量改进。

该报告发现，86% 的受访者至少使用一种编码标准，这对代码质量很重要，53% 的受访者使用静态分析/SAST 工具，30% 的受访者认为主要原因是提高软件质量。

89% 的受访者需要跟踪代码质量指标以减少错误——增加了 12%，而电动汽车软件开发正在稳定，47% 的受访者广泛从事电动汽车系统方面的工作。

编辑：芯智讯-林子