Woven by Toyota: MISRA Copilot на пилоте исправил 81,5% ошибок MISRA

Объём кода в автомобилях вырос примерно с 1 млн строк около 2000 года до около 600 млн строк в 2025 году, и вместе с ним растёт цена обеспечения надёжности. Стандарт кодирования MISRA для C и C++ строгий: для ADAS-модулей нужны знания из сотен страниц правил. На стадии опытных испытаний возникало много ошибок соответствия, которые требовалось исправить до серийного выпуска. Статические анализаторы выявляют такие ошибки, но их исправление требовало большого объёма работы команды инженеров. Компания искала способ ускорить приведение кода в соответствие с MISRA.

MISRA Copilot — инструмент на генеративном ИИ, который Woven by Toyota разработала совместно с Microsoft на основе моделей OpenAI в Azure. Накопленные в компании прошлые исправления по MISRA собраны в базу и подаются модели через RAG. Работают три агента: Coder предлагает исправление, Reviewer оценивает читаемость и сопровождаемость кода, Evaluator проверяет соответствие MISRA и добавляет объяснение причины и степень уверенности. Код автоматически не меняется: предложения и пояснения приходят в виде pull request в GitHub, и решение принимает инженер.

Компания начала с испытаний одной модели Azure OpenAI: на первом этапе она могла автоматически исправлять около 50% ошибок MISRA, но не знала предметной области и не объясняла причины правок. Затем добавили RAG и мультиагентную архитектуру. В испытаниях на внутреннем коде ADAS-разработки инструмент автоматически исправил 81,5% ошибок соответствия и сгенерировал синтаксически корректный код в 97,1% случаев. Компания подчёркивает, что MISRA Copilot остаётся на стадии испытаний; при внедрении она ожидает экономию порядка сотен миллионов иен. Сотрудничество с Microsoft расширяется.