Nissan 如何讓 5000 名開發者同步協作?車輛軟體測試時間削減 75% 的雲端秘密

DIGITIMES / 台北
2025-12-15 00:00:00

當一輛現代汽車包含超過一億行程式碼——比 Facebook 或 Google 搜尋引擎還要多——軟體開發的速度與品質直接決定產品上市時程與競爭力。2025 年 12 月，Nissan Motor Co.， Ltd.宣布推出 Nissan Scalable Open Software Platform，這個由 Amazon Web Services (AWS) 驅動的雲端基礎平台，正在改寫汽車產業的軟體開發規則。

數據說明一切：車輛軟體測試執行時間削減 75%、先前需要人工執行的測試程序現已自動化、超過 5,000 名開發者透過統一開發生態系統在全球協作，無論身處哪個區域都能即時存取標準化工具與資源。這不是漸進式改善，而是開發典範的根本轉變。

更重要的是時間點。這個平台奠定的基礎，將支援 Nissan 在 2027 財政年度於日本市場推出搭載下一代 ProPILOT 系統的量產車輛——一個能在複雜城市道路環境中提供可靠駕駛輔助的 AI 系統。從雲端平台建置到 AI 駕駛系統上路，Nissan 正在證明軟體定義車輛 (Software-Defined Vehicle， SDV) 不是未來概念，而是正在發生的現實。

當汽車變成軟體產品：開發速度的生存戰

汽車產業正在經歷百年來最劇烈的轉型。過去，車輛的核心價值由引擎效能、底盤設計、機械工程決定。今天，消費者期待的是自動駕駛輔助、即時導航、車聯網服務、無線軟體更新。車輛不再只是交通工具，而是移動的智慧平台。

開發週期的致命落差

這個轉變帶來開發模式的根本挑戰。傳統汽車開發週期以年為單位——從概念設計到量產可能需要 3-5 年。但軟體產業的節奏以月甚至週計算——Tesla 可以透過 OTA (Over-The-Air) 更新在一夜之間改變車輛行為。當競爭對手能夠快速迭代功能、修復問題、推出創新時，傳統的開發週期成為致命弱點。

軟體複雜度的指數成長

更複雜的是軟體的規模。一輛現代車輛可能包含數十個電子控制單元 (Electronic Control Unit， ECU)，每個控制不同功能——引擎管理、煞車系統、娛樂系統、駕駛輔助。這些系統必須協同運作，任何一個子系統的錯誤都可能影響整體安全。測試的複雜度呈指數成長。

傳統的測試方式是在實體環境中執行——將軟體部署到測試車輛、在試車場或道路上驗證功能、記錄問題、修復後重新測試。這個流程不只耗時，更受限於實體資源。測試車輛數量有限、測試場地有排程限制、某些極端情境 (如罕見的天氣條件或交通狀況) 難以重現。

全球協作的實體障礙

當開發團隊分散全球時，協作更加困難。日本的工程師修改了一段程式碼、美國的團隊需要驗證影響、歐洲的測試工程師需要在當地法規環境中確認合規性。版本控制、環境一致性、測試數據共享都是挑戰。

Nissan 意識到，要在軟體定義車輛時代競爭，不能只是改善現有流程，而需要重新設計整個開發基礎設施。這個認知促成了與 AWS 的深度合作，從 2023 年開始的數位轉型旅程，直到 2025 年宣布 Nissan Scalable Open Software Platform 這個重要里程碑。

Nissan Scalable Open Software Platform：統一全球開發的雲端基座

Nissan Scalable Open Software Platform 不是單一工具或服務，而是完整的雲端開發基礎設施。它整合了版本控制、持續整合/持續部署 (CI/CD)、測試自動化、開發環境管理、協作工具——所有軟體工程團隊需要的能力，現在統一在 AWS 驅動的平台上。

開放性：打破工具鎖定的枷鎖

「開放」(Open) 是關鍵特性。這個平台不鎖定特定工具或供應商，而是提供標準化介面，讓開發者能夠整合自己偏好的工具。想使用特定的整合開發環境 (IDE)?想採用特定的測試框架?想連接既有的需求管理系統?平台的開放性確保這些都可行。

可擴展性：從數百到數千的彈性運算

「可擴展」(Scalable) 則體現在彈性上。當需要大規模執行測試時，平台能夠自動配置數百或數千個虛擬測試環境。當某個開發團隊需要額外的運算資源進行模擬時，平台能夠即時擴展。這種彈性在雲端環境中是天然的，但在地端基礎設施中幾乎不可能實現。

汽車特化設計：從軟體到硬體的完整工具鏈

平台的架構設計考慮了汽車開發的特殊需求。車輛軟體不只是應用程式，更涉及即時系統、安全關鍵功能、硬體整合。測試不能只在虛擬環境中進行，還需要硬體在環 (Hardware-in-the-Loop， HIL) 測試。平台提供了從純軟體模擬到實體硬體測試的完整工具鏈。

單一真實來源：消除版本衝突的統一生態

Nissan 的開發生態系統現在有了單一的真實來源。無論開發者在東京、底特律、倫敦或上海，他們存取的是相同的程式碼庫、相同的測試環境、相同的開發工具。版本衝突減少了、環境差異消失了、協作摩擦降低了。

這個統一性的價值不只在於技術層面，更在於組織層面。當開發基礎設施標準化時，最佳實踐能夠快速傳播。日本團隊開發的自動化測試腳本，美國團隊可以直接使用。歐洲團隊發現的效能最佳化技巧，全球都能受益。知識不再困在地理或組織邊界內。

5，000 名開發者的數位協作：從孤島到生態系

「超過 5，000 名開發者」不只是數字，而是複雜度的指標。當這麼多工程師同時在一個產品上工作時，協調本身就是巨大挑戰。誰在修改哪個模組?這個改動會影響哪些其他系統?如何確保不同團隊的工作不會相互干擾?

超越模組切分的流暢協作機制

傳統的做法是切分——將系統劃分為獨立模組，不同團隊負責不同模組，透過定義清楚的介面溝通。這個方法在模組邊界清晰時運作良好，但軟體定義車輛的複雜性往往跨越邊界。駕駛輔助功能需要感測器資料、需要與煞車系統協調、需要在儀表板顯示資訊、需要透過雲端更新演算法。

Nissan Scalable Open Software Platform 提供的不是更嚴格的模組切分，而是更流暢的協作機制。透過版本控制系統，每個開發者的變更都被追蹤、每個整合點都被記錄、每個衝突都能被識別與解決。CI/CD 管道自動執行整合測試，確保個別團隊的改動不會破壞整體系統。

透明度驅動的自我協調

更重要的是可見性。在雲端平台上，每個開發者都能看到整個專案的狀態——哪些功能正在開發、哪些測試正在執行、哪些問題需要解決。這種透明度讓團隊能夠自我協調，而不需要複雜的管理層級。

協作不只是技術問題，更是文化問題。當開發者分散在不同時區、不同辦公室、不同文化背景時，建立共同的工作節奏與溝通語言至關重要。統一的平台提供了這個共同語言——每個人使用相同的工具、遵循相同的流程、參考相同的文件。

跨角色協作的統一生態系統

平台也支援不同角色的協作。軟體工程師編寫程式碼、測試工程師設計測試案例、系統工程師定義架構、專案經理追蹤進度——每個角色在平台上都有自己的視角與工具，但所有資訊都在同一個生態系統中流動。

這種大規模協作的實現，讓 Nissan 能夠平行推進多個車型的軟體開發。新功能可以在一個車型上開發與驗證，然後快速移植到其他車型。共用的軟體模組可以在多個專案間重用，減少重複工作。開發效率的提升不只來自工具，更來自協作模式的優化。

75% 測試時間削減：從手動到自動化的質變

車輛軟體測試執行時間削減 75%，這個數字背後是測試方法的根本改變。傳統測試高度依賴人工——測試工程師手動執行測試案例、記錄結果、分析問題、撰寫報告。這個流程不只耗時，更容易出錯。人工執行的測試可能因為疲勞而遺漏步驟、可能因為理解差異而產生不一致的結果。

測試即程式碼的範式轉移

Nissan Scalable Open Software Platform 將測試自動化提升到新層次。測試案例被定義為程式碼，可以自動執行、自動驗證結果、自動生成報告。更重要的是，這些自動化測試可以在雲端環境中大規模平行執行。

想像一個典型的回歸測試情境：新版本軟體需要驗證數千個功能點，確保沒有任何既有功能被破壞。在傳統環境中，這可能需要數週——測試團隊依序執行每個案例，記錄結果，處理發現的問題。在雲端平台上，這些測試可以同時在數百個虛擬環境中執行，幾小時內完成。

全覆蓋測試：從關鍵路徑到邊緣案例

自動化不只是更快，更是更全面。人工測試受限於時間與資源，往往只能覆蓋最關鍵的情境。自動化測試可以覆蓋邊緣案例、極端輸入、罕見組合——這些在人工測試中往往被忽略，但可能在實際使用中出現的情境。

持續測試：從週期驗證到即時反饋

平台也支援持續測試。每次程式碼提交，自動觸發相關的測試集。問題被早期發現，修復成本大幅降低。開發者不需要等待測試週期結束才知道改動是否正確，而是在提交後數分鐘內就得到反饋。

環境標準化：從不一致到可重現

測試環境的標準化也至關重要。在傳統模式中，測試結果可能因為環境差異而不一致——不同的測試車輛、不同的軟體版本、不同的配置。在雲端平台上，每個測試都在完全一致的環境中執行，結果可重現、可比較、可追蹤。

75% 的時間削減不只是效率提升，更是開發週期的加速。當測試從數週縮短到數天甚至數小時，整個開發迭代速度就提升了。功能可以更快驗證、問題可以更快修復、新版本可以更快發布。這種速度優勢在競爭激烈的汽車市場中至關重要。

從測試加速到開發週期轉型：數位速度的連鎖反應

測試時間的削減只是表面成果，真正的轉變是整個開發週期的重新設計。當測試不再是瓶頸時，其他流程環節也必須相應加速，否則瓶頸只是轉移而非消除。

持續整合成為可能

持續整合成為可能。開發者可以更頻繁地整合程式碼，因為每次整合的驗證時間縮短了。頻繁整合意味著變更範圍更小、問題更容易定位、風險更可控。這與傳統的「大批次整合」形成對比——在傳統模式中，多個團隊各自開發數週或數月，然後進行大規模整合，往往發現大量衝突與問題。

快速迭代成為常態

快速迭代成為常態。當從構想到驗證的週期從數月縮短到數週，團隊可以嘗試更多想法、驗證更多假設。某個功能設計不理想?快速修改再測試。某個使用者介面不夠直覺?調整後立即驗證。這種快速迭代能力讓產品品質在開發過程中持續提升。

資源利用更有效率

資源利用也更有效率。在傳統模式中，測試設備往往在大部分時間閒置——等待測試案例準備、等待軟體版本、等待測試人員。在雲端平台上，運算資源按需分配，測試執行時擴展、完成後釋放。Nissan 不需要為峰值需求永久配置資源。

從驗證階段到持續反饋的心態轉變

更深層的轉變是心態。當測試從「開發完成後的驗證階段」變成「開發過程中的持續反饋」，工程師的工作方式改變了。他們不再等到功能「完成」才測試，而是在開發過程中持續驗證。問題被早期發現、早期修復，累積的技術債務減少。

專案時程的可預測性提升

這種轉型也影響專案規劃。傳統上，專案時程需要預留大量時間給測試與問題修復——因為這個階段的持續時間難以預測。當測試自動化、問題早期發現時，專案時程變得更可預測。Nissan 能夠更有信心地承諾發布日期、更準確地規劃資源。

數據驅動決策的文化演進

開發文化也在演變。快速反饋、持續改進、數據驅動決策成為新常態。團隊不再依賴直覺或經驗判斷，而是透過測試數據、效能指標、使用者反饋做出決策。這種文化轉變雖然難以量化，但對長期競爭力的影響深遠。

2027 年的 ProPILOT：AI 整合的下一個戰場

Nissan 在 2025 年 9 月展示了下一代 ProPILOT 系統的駕駛能力，這個 AI 驅動的駕駛輔助系統能在複雜交通條件下提供可靠協助，包括城市道路環境。預計在 2027 財政年度，這個系統將引入日本市場的量產車輛。

AI 開發的根本差異

從現在到 2027 年，Nissan Scalable Open Software Platform 將扮演關鍵角色。AI 系統的開發與傳統軟體有根本差異——不是編寫明確的邏輯規則，而是訓練模型、驗證行為、持續優化。這需要大量的資料、運算資源、實驗迭代。

雲端驅動的模型訓練管道

雲端平台提供 AI 開發需要的基礎設施。訓練駕駛模型需要處理海量的感測器資料——攝影機影像、光達點雲、雷達訊號、GPS 軌跡。這些資料在雲端儲存、處理、標註。機器學習管道在雲端執行，利用 GPU 加速器訓練深度神經網路。

虛擬測試環境的系統化驗證

模擬環境對 AI 系統特別重要。真實道路測試雖然必要，但無法覆蓋所有可能情境——罕見的天氣、極端的交通狀況、邊緣案例的組合。在虛擬環境中，這些情境可以被生成、重複、系統化測試。Nissan 可以在雲端建立數千種測試情境，驗證 ProPILOT 在各種條件下的行為。

持續學習的閉環優化

持續學習也需要平台支援。當量產車輛上路後，實際駕駛資料可以回傳雲端，用於模型改進。新版本的模型在雲端訓練、在虛擬環境驗證、透過 OTA 更新推送到車輛。這個循環讓 AI 系統持續進化，不受限於出廠時的能力。

數百萬次驗證的安全保證

安全驗證對 AI 駕駛系統至關重要。傳統軟體的正確性可以透過邏輯分析證明，但 AI 系統的行為是從資料中學習的，如何確保安全?平台提供的大規模測試能力讓 Nissan 能夠進行數百萬次虛擬駕駛，覆蓋極端情境，識別潛在風險。

跨領域專家的緊密協作

ProPILOT 的開發也展示了跨領域協作的需要。AI 研究員、軟體工程師、車輛工程師、安全專家、法規專家必須緊密合作。統一的平台讓這些不同背景的專業人員能夠在同一個環境中工作、共享資料、協調決策。

速度優勢決定市場競賽

2027 年的目標不只是技術里程碑，更是商業戰略。當競爭對手也在開發自動駕駛技術時，誰能更快推出可靠的系統、誰就在市場上佔得先機。Nissan Scalable Open Software Platform 提供的開發速度優勢，可能決定這場競賽的結果。

從 2023 到現在：持續演進的轉型旅程

Nissan 與 AWS 的合作始於 2023 年，當時 Nissan 開始現代化其全球工程環境。2025 年宣布的 Nissan Scalable Open Software Platform 是這個轉型旅程的重要里程碑，但不是終點。

基礎設施現代化階段

早期階段聚焦基礎設施現代化。將地端系統遷移到雲端、建立安全的網路連接、訓練團隊使用新工具。這個階段的挑戰主要是技術整合與組織變革管理——如何在不中斷現有開發工作的情況下推動轉型?

流程優化階段

隨著基礎設施就位，焦點轉向流程優化。如何重新設計 CI/CD 管道以充分利用雲端彈性?如何調整測試策略以實現自動化?如何改變團隊協作方式以提升效率?這個階段需要深入理解汽車開發的特殊需求，不能只是套用軟體產業的標準實踐。

文化轉變的漫長征程

文化轉變可能是最困難的部分。汽車產業有深厚的工程傳統、成熟的流程規範、謹慎的風險態度。雲端優先、快速迭代、實驗驅動的文化需要時間建立。Nissan 投入資源培訓團隊、建立最佳實踐、分享成功案例，逐步改變組織心態。

成果的持續累積

從 2023 到 2025，成果逐漸顯現。測試時間削減、開發週期縮短、協作效率提升——這些改進不是一次性的躍進，而是持續優化的累積。每個季度，平台變得更成熟、團隊變得更熟練、流程變得更順暢。

平台成為戰略核心

現在，平台已經成為 Nissan 軟體定義車輛戰略的核心基礎設施。超過 5，000 名開發者每天使用平台、數千個測試案例在雲端執行、多個車型的軟體在同一個生態系統中開發。這個規模本身就是轉型成功的證明。

持續演進的未來方向

未來的演進方向已經清晰。更深度的 AI 整合、更廣泛的模擬能力、更緊密的供應商協作、更完善的資料管道。Nissan 不會停在現有成果，而是持續推動平台能力提升，確保在軟體定義車輛時代保持競爭優勢。

這個多年的轉型旅程也為產業提供啟示：數位轉型不是專案，而是持續的過程。沒有「完成」的一天，只有不斷演進的能力。重要的是建立正確的基礎、培養正確的文化、維持改進的動能。

全球標準化與地區彈性的平衡：統一中的多樣性

Nissan 的全球開發生態系統面臨一個矛盾：需要標準化以實現協作效率，但也需要彈性以適應地區差異。不同市場有不同的法規要求、不同的消費者偏好、不同的基礎設施條件。如何在統一平台上支援這種多樣性?

統一基礎、彈性應用的設計原則

Nissan Scalable Open Software Platform 的設計體現了「統一基礎、彈性應用」的原則。核心開發工具、版本控制系統、CI/CD 管道是標準化的——全球所有開發者使用相同的基礎設施。但在這個統一基礎之上，每個地區可以客製化工作流程、整合當地工具、適配特定需求。

地區化合規驗證管道

例如，車輛認證要求在不同國家有顯著差異。歐洲有 UNECE 法規、美國有 FMVSS 標準、日本有自己的認證流程。平台允許每個地區建立自己的合規驗證管道，但所有管道共享相同的測試框架與資料格式。這樣，地區團隊可以專注於當地法規，而不需要從零建立工具。

多語言支援的本地化協作

語言支援也是考量。雖然程式碼是普世語言，但文件、註解、溝通往往使用本地語言。平台支援多語言介面、本地化文件、區域性的協作工具。日本團隊可以用日文溝通，美國團隊用英文，但他們操作的是同一個系統。

時區差異轉化為優勢

時區差異被轉化為優勢。當日本團隊下班時，美國團隊接手開發；當美國團隊結束工作時，歐洲團隊開始。24 小時不間斷的開發成為可能——不是因為加班，而是因為全球協作。雲端平台確保工作成果即時同步，下一個時區的團隊可以無縫接續。

數據主權的合規架構

資料主權與隱私法規也需要考慮。某些資料可能因為法規要求必須留在特定地理區域，不能跨境傳輸。AWS 的全球基礎設施讓 Nissan 能夠在符合法規的前提下建立統一平台——資料儲存在適當的區域，但工具與流程保持一致。

供應商生態系統的開放整合

供應商生態系統的整合也體現地區特性。不同市場可能使用不同的零件供應商、不同的合作夥伴。平台的開放性讓這些外部協作者能夠連接到 Nissan 的開發生態系統，但連接方式可以根據地區需求調整。

持續調整的治理機制

這種平衡不是一次性的設計決策，而是持續的調整過程。隨著業務擴展、法規演變、技術進步，標準化與彈性的邊界需要重新評估。Nissan 建立了治理機制，定期審視哪些應該全球統一、哪些應該地區自主。

軟體定義車輛時代的產業啟示：速度決定生存

Nissan 的轉型經驗為整個汽車產業提供了參考。當車輛的價值越來越多由軟體定義時，軟體開發能力成為核心競爭力。無法快速開發、測試、部署軟體的車廠，將在市場上失去位置。

基礎設施即競爭優勢

第一個啟示是基礎設施的戰略重要性。開發工具不只是支援功能，而是競爭優勢的來源。當 Nissan 能夠以 75% 更快的速度測試軟體時，他們就能更快推出新功能、更快響應市場反饋、更快修復問題。這種速度優勢會在產品品質、上市時程、創新能力上體現。

對於其他車廠，這意味著需要重新評估開發基礎設施的投資。繼續依賴傳統地端系統、手動測試流程、孤立的開發環境，可能在短期內節省成本，但長期會導致競爭力流失。向雲端遷移不是技術升級，而是生存策略。

全球協作的組織重構

第二個啟示是全球協作的必要性。現代車輛太複雜，單一地區的團隊無法獨立完成所有開發。跨地區、跨時區、跨文化的協作不是可選項，而是必需能力。Nissan 展示的 5，000 名開發者協作模式，可能成為產業標準。

這需要組織結構的調整。傳統的地區獨立開發模式——每個市場有自己的工程團隊、自己的產品線——在軟體定義車輛時代難以維持。共享的平台、模組化的架構、全球的資源池變得更合理。但這也帶來管理挑戰：如何協調不同地區的優先順序?如何平衡標準化與客製化?

持續學習文化的建立

第三個啟示是持續學習的文化。Nissan 從 2023 年開始的轉型到現在仍在持續，這不是專案完成的概念，而是持續改進的過程。技術在演進、最佳實踐在更新、團隊能力在成長。停止學習就意味著落後。

對於產業而言，這意味著需要投資人才發展。汽車工程師需要學習軟體開發、軟體工程師需要理解車輛系統、測試工程師需要掌握自動化工具。跨領域的能力培養不能只依賴招聘，更需要系統性的培訓與實踐。

生態系開放性的長期價值

第四個啟示是生態系的開放性。Nissan 選擇「開放平台」而非封閉系統，允許整合第三方工具、連接外部協作者。這種開放性在初期可能增加複雜度，但長期提供彈性與創新空間。鎖定在單一供應商或專有系統的車廠，可能發現自己無法適應技術演進。

產業標準的重要性也因此提升。當不同車廠、供應商、工具商需要協作時，共同的介面、格式、協議變得關鍵。Nissan 採用開放標準、支援多樣工具的策略，讓他們能夠更容易地與生態系協作。

從測試加速到產業轉型：75% 之後的故事

車輛軟體測試時間削減 75%、5，000 名開發者同步協作、2027 年的 AI 駕駛系統——這些成果背後是 Nissan 對軟體定義車輛時代的深刻理解與堅定投入。Nissan Scalable Open Software Platform 不只是技術工具，更是組織能力的體現。

當汽車產業從機械工程主導轉向軟體工程主導時，勝出者將是那些能夠快速學習、快速適應、快速迭代的企業。速度不只是效率指標，更是生存能力。Nissan 透過與 AWS 的深度合作，建立了這種速度能力。

2027 年，當搭載下一代 ProPILOT 系統的 Nissan 車輛在日本道路上行駛時，這個 AI 系統背後是雲端平台上數百萬次的虛擬測試、全球數千名工程師的協作、從 2023 年開始累積的轉型經驗。從雲端到道路，從資料到智慧，從協作到創新——這是軟體定義車輛時代的完整故事。

而這個故事才剛開始。當測試時間持續縮短、當開發者協作更加緊密、當 AI 能力持續提升時，Nissan 和整個汽車產業將進入一個全新的創新週期。那些能夠掌握軟體速度的企業，將定義未來的移動體驗。

聯絡 AWS

正在思考如何加速您的產品開發週期?想要建立能夠支援全球團隊協作的雲端平台?AWS 台灣團隊能夠協助您了解如何運用雲端基礎設施實現開發轉型，從測試自動化到持續整合，從資料管理到 AI 開發環境。讓您的工程團隊專注創新，而非基礎設施管理。

聯絡 AWS 專家，探討如何透過 AWS 加速軟體定義車輛開發。

參考資料

關鍵字