從人工智慧模型
到量產程式碼

德國帕德博恩，2026年7月9日 —— 借助 dSPACE 神經網路程式碼生成工具，可簡化神經網路向嵌入式系統的集成流程，從而縮短從 AI 模型到量產部署的開發週期。該全新解決方案可基於訓練完成的 AI 模型自動生成可直接用於量產的 C 程式碼，且不受 AI 模型訓練所用開發環境限制。

對研發部門而言，這一方案最核心的價值在於減少開發工作量，並在專案早期即可獲取反饋。開發人員無需耗費大量時間手動編寫程式碼，即可直接獲取開箱即用、運行時序確定且運行性能可預判的程式碼，該程式碼還可滿足 MISRA 規範等行業標準要求。對於在資源受限的控制單元上運行的安全關鍵型應用而言，這是一項決定性的優勢。開發人員可受益於自動生成、具備確定性且符合行業規範的 C 程式碼；該程式碼經過運行時序與資源利用率優化，無需重新訓練 AI 模型。另一項優勢是內置驗證功能。自動化對比測試可確保生成程式碼與原始神經網路功能完全等效。這能夠提升開發過程的透明度與可信度，尤其適用於安全相關開發流程。

此外，訓練後優化可以在無需重新訓練模型的情況下，降低記憶體和計算需求。開發人員可藉此靈活權衡運行性能、資源開銷與模型精度，並更快地將應用適配至各類目標硬體。

日後出現集成問題的風險也會顯著降低：神經網路程式碼生成工具（Neural Net Coder）支援開發人員在開發流程早期預估運行耗時與記憶體占用需求。此舉可減少迭代次數，降低人工智慧專案的工作量並縮短專案週期。

典型的應用包括虛擬傳感器，例如用於檢測電池狀態或其他難以測量的參數的傳感器。在此場景下，神經網路程式碼生成工具（Neural Net Coder）可滿足實時性與功能安全要求，保障人工智慧算法可靠運行。

dSPACE 程式碼生成產品經理索倫・格蘭內曼（Sören Grannemann）解釋道：「該方案可靈活集成至現有基於程式碼的工具鏈，同時兼容 dSPACE TargetLink 等基於模型的開發環境，能夠無縫融入成熟開發流程，助力開發者更快、更高效、更安全地將人工智慧技術落地到嵌入式應用中。」