从人工智能模型到量产代码: 神经网络代码生成工具降低嵌入式项目开发工作量与开发风险

 

帕德博恩，2026年7月9日借助 dSPACE 神经网络代码生成工具，可简化神经网络向嵌入式系统的集成流程，从而缩短从 AI 模型到量产部署的开发周期。。该全新解决方案可基于训练完成的 AI 模型自动生成可直接用于量产的 C 代码，且不受 AI 模型训练所用开发环境限制。 

对研发部门而言，这一方案最核心的价值在于减少开发工作量，并在项目早期即可获取反馈。。开发人员无需耗费大量时间手动编码，即可直接获取开箱即用、运行时序确定且运行性能可预判的代码，该代码还可满足 MISRA 规范等行业标准要求。。对于在资源受限的控制单元上运行的安全关键型应用而言，这是一项决定性的优势。开发人员可受益于自动生成、具备确定性且符合行业规范的 C 代码；该代码经过运行时序与资源利用率优化，无需重新训练 AI 模型。另一项优势是内置验证功能。自动化对比测试可确保生成代码与原始神经网络功能完全等效。这能够提升开发过程的透明度与可信度，尤其适用于安全相关开发流程。

此外，训练后优化可以在无需重新训练模型的情况下，降低内存和计算需求。开发人员可借此灵活权衡运行性能、资源开销与模型精度，并更快地将应用适配至各类目标硬件。

日后出现集成问题的风险也会显著降低：神经网络代码生成工具（Neural Net Coder）支持开发人员在开发流程早期预估运行耗时与内存占用需求。此举可减少迭代次数，降低人工智能项目的工作量并缩短项目周期。

典型的应用包括虚拟传感器，例如用于检测电池状态或其他难以测量的参数的传感器。在此场景下，神经网络代码生成工具（Neural Net Coder）可满足实时性与功能安全要求，保障人工智能算法可靠运行。

得益于其能够灵活集成到现有的基于代码的工具链中，以及集成到dSPACE TargetLink等基于模型的开发环境中，该解决方案可dSPACE 代码生成产品经理索伦・格兰内曼（Sören Grannemann）解释道：“该方案可灵活集成至现有基于代码的工具链，同时兼容 dSPACE TargetLink 等基于模型的开发环境，能够无缝融入成熟开发流程，助力开发者更快、更高效、更安全地将人工智能技术落地到嵌入式应用中。”