元脑企智EPAI：让 Agent 进得了车规流程，守得住核心资产

近日，浪潮信息为国内某头部汽车电子供应商打造的研发设计AI整体方案，已完成试用验证，正式应用于实际生产。该方案以元脑企智EPAI为统一后台：一方面为前端专用Agent提供模型、知识库和业务数据支持，让Agent理解汽车电子领域的专业规范，得以进入车规研发流程；另一方面通过统一权限管理，让核心代码、自研IP等资产始终留在受控边界内。因此，AI从个人编码辅助工具升级为企业级研发生产力工具。试运行数据显示，该企业研发设计效率提升45%，AI生成代码首次采纳率达到45%-50%，累计沉淀标准化研发过程资产1000余项。

01 AI落地，试点走得通，生产却用不了

该企业是我国汽车电子领域的头部供应商之一，产品累计出货量高达数百亿，覆盖欧美、日本及亚非拉等20多个国家和地区。汽车电子产品的设计已经高度软件化，代码编写、验证脚本开发、仿真调试等编码相关工作已占设计总工作量的70%以上，成为AI技术落地的重要场景。该企业也一直在推进产品设计的AI化转型。

但汽车电子产品设计并非普通软件开发。产品代码、自研IP、工艺文件和核心算法均属于企业核心资产，AI系统需在内网环境中运行，并满足严格的权限、审计和数据安全要求。此前，该企业曾引入本地化部署的OpenCode等AI Coding工具开展试点，但在实际应用中也暴露出一定局限：

■ 一是Agent“不懂专业”。 通用AI Coding工具缺少企业私有知识和行业技术规范支撑，看不到自研IP规范、车规标准在本企业的落地方式和历史工程记录，生成结果难以适配该企业的专用设计流程和行业标准规范，生成结果需要工程师进行较多调整。

■ 二是Agent“不敢放开用”。模型、算力、权限和日志分散在不同工具中，缺少统一管理，Agent与大模型的调用难以落在统一的授权和审计边界内。一旦规模化推广，核心资产的安全与合规风险随之放大。

两个问题指向同一个结论：AI要进入生产环境，仅有前端工具不够，必须由后台平台补齐能力底座。

02 EPAI统一底座：让Agent既“懂专业"，又"守边界"

浪潮信息围绕客户研发设计场景构建了整体AI方案：前端以定制化OpenCode作为工程师统一入口，后端以元脑企智EPAI作为支撑平台，统一承接Agent任务请求，集中管理模型服务、算力资源、私有知识库、用户权限和系统日志。双方共同梳理典型场景，围绕需求拆解、代码生成、MR评审辅助、仿真反馈优化等环节开发专属Agent。

然而Agent能不能真正干活，取决于后台给它什么。这也正是EPAI的核心价值所在。

融合模型、知识与工程数据，让Agent输出贴合真实研发规范

模型层，EPAI按任务类型在DeepSeek、GLM、Kimi等模型间做匹配，使不同Agent能够在不同任务场景中调用更合适的模型能力；

知识层，将内部文档、历史代码仓库、IP规范库、接口规范和车规标准统一清洗，沉淀为可检索、可调用的私有知识库；

工程数据层，通过MCP标准化接口打通代码仓库、工艺库、仿真集群和缺陷管理等研发系统，Agent可在授权范围内调用历史代码、仿真日志、缺陷工单等多源数据。

Agent的输出不再依赖通用模型的泛化能力，而是建立在“模型能力+企业知识+研发系统连接+工程数据”之上。

统一权限与审计，让核心资产在受控边界内被使用

EPAI基于RBAC构建用户、项目、数据集和知识库的细粒度权限体系，对输入指令、输出内容和关键操作全程留痕，并按风险等级触发预警或阻断，确保数据始终在授权范围内调用。结合私有化部署，方案经专业机构认证，可为车规研发的ISO 26262相关管理与审计要求提供支撑。

知识治理让Agent可用，工程数据让Agent可信，权限审计让Agent可控。三者由同一平台承载，Agent才能真正走进研发主流程。