作者:JFrog大中华区总经理董任远
自动驾驶和软件(SW)开发之间有何共同点?乍一看,并没有什么共同点。但仔细观察一下,就能发现两者之间存在一些相似之处,尤其是在实现基本目标的演进路径上。开发团队本身不会成为 “乘客”,但设计、创建、保护、分发和维护等方面相关人员的传统角色和职责会发生转变。为了更好地理解这一点,可以先深入了解一下自动驾驶的概念,然后再将其与软件开发联系起来。
自动驾驶的概念出现已有多年,曾经看似未来派的概念如今已成为现实。从本质上来说,自动驾驶汽车(AV)旨在最大限度地减少交通出行中的人为失误(目前约 90% 的交通事故都是由人为失误造成的)。自动驾驶汽车的基本前提是其性能应优于普通人类驾驶员。自动驾驶技术可以节约时间,这至关重要。这样,人们就可以把精力投入到更令人愉悦的娱乐活动中,而不是耗费在交通路途中。
边缘计算和AI是实现自动驾驶的两大关键要素:它们使车辆能够在车内处理物联网传感器的数据,从而实现实时操作。这种能力对于任何任务关键型应用都至关重要。试图对机器进行手动编程,以处理各种可能的驾驶场景的做法已不切实际。相反,车辆必须从环境中动态学习。自动驾驶汽车的智能程度取决于各种物联网传感器数据的可用性,基于数据就能创建物理世界的数字孪生表示。数据越多样化,就能部署越复杂的AI系统。
观察自动驾驶的发展路径,我们可以发现,在每个阶段,人类的参与都在逐渐减少。自动驾驶汽车框架包括 6 个自动化级别,从 0(完全手动)到 5(完全自主)不等。
AI在软件开发中的优势与其在自动驾驶领域中的优势如出一辙,即最大限度地减少人为失误,使人能够腾出时间,从事创造性更强的工作。由于人力资源往往是软件开发中成本最高的环节,因此企业就有动力去采用AI系统,事半功倍。
仔细研究软件开发的演进路径,会发现其与自动驾驶技术的进步有着惊人的相似之处:在每个演进阶段,人类的参与都在逐渐减少:
总之,虽然自动驾驶与软件开发之间的相似之处可能不会立即显现出来,但这两个领域都有一个共同的目标,即利用AI来强化自身的运作,并让个体能够腾出时间来专注于更想追求的目标。在软件开发方面,AI将持续加速并改进新功能和数据的创建,提升各研发职能的用户体验,逐步从可信赖的顾问发展到更高的决策自主权。从智能编码和安全,到覆盖整体 DevOps 堆栈,基于AI的“智能副驾”将慢慢成为整个软件开发生命周期的主流。企业对于AI必须坚持负责任且安全的原则和实践,以确保业务成果的可持续性。这涵盖AI生成软件的多方面,包括保护知识产权,避免潜在的安全和许可证合规问题等。AI系统的逐步自主化将允许并确保与现有基础设施和监管环境的兼容性。
随着AI技术的不断进步,我们可以预见软件开发将迎来更深入的整合和创新。随着AI不断改变各行各业,我们也步入了一个激动人心的时代。软件开发的未来大有可为,想象力有多大,我们对机器能够赋予的开发责任就可以有多大。
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