ALM/PLM 还用不了AI？全out了

打开LinkedIn随便刷一刷，AI产品经理的title多到让人怀疑HR是不是批量复制粘贴。但转头看看制造业和软件工程领域，我们那些价值千万的ALM/PLM系统，还在用上世纪的数据结构玩俄罗斯方块——当各大厂都在用AI预测用户需求时，我们管理需求的工具却连个智能提醒都不会？

一、传统工具链：青铜时代的“手工耿”

（一）Codebeamer：敏捷开发的老学究

Codebeamer在基于模型的系统工程方面，堪称教科书级别的典范，尤其适合对V模型情有独钟的死忠粉。其专业性和优势受到一些用户认可，认为其界面与功能表现良好，现代 UI 不断发展，功能丰富度从始便成熟；支持与协作层面，Intland 支持佳，文档实用，协作及结构化工作流程出色，链接条目功能利于信息组织。但它也遭不少吐槽。有用户直斥其为最糟软件工具。功能实用性存问题，网络研讨会缺具体示例，低级需求与源代码难追溯。客户支持方面，影响母语用户交流。此外，部分功能消失却无说明，干扰用户习惯与工作流程。

在智能化浪潮下，这些不足使其在竞争中处于劣势。其虽有一定优势基础，但在智能化和用户体验上亟待提升，否则难以满足现代项目管理对高效、便捷、智能的需求，需尽快改进以适应市场变化。

（二）Polarion：德国工艺的数字化囚笼

Polarion最大的亮点在于将文档与代码紧密关联，充分体现了德系严谨的风格，这种严谨性在一些对质量把控严格的项目中确实有其价值。但它的槽点也不少，一位软件工程师反馈，在西门子服务器上测试的 15 天里，它看起来很不错，可当尝试在自己服务器上安装运行时却困难重重。自 1 月底安装后，仅成功运行过一次。联系西门子的支持服务极为艰难，同事花费近一周才联系上，且经过许多小时努力尝试解决问题，服务器依旧无法正常运行。相比之下，曾经使用 IBM DOORS NG 时，IBM 的支持服务联系容易且高效。糟糕的客户服务以及难以解决的服务器运行问题，使得用户产生了强烈的后悔情绪，甚至考虑换回旧的文档编写方式。这些问题严重影响了用户对 Polarion 的整体评价和使用体验，也凸显出其在实际应用中的局限性。

（三）行业现状：马车和特斯拉赛跑

Gartner报告显示的一组数据令人震惊，83%的ALM用户遭遇过“需求雪崩”。例如某新势力车企，在基线变更后，需求追溯耗时飙升了400%。当甲方提出“需求覆盖度100%”的要求时，乙方却还在靠人肉维护测试用例和需求的映射关系，这样的场景，与其说是项目管理，倒更像是一场荒诞的行为艺术，凸显出传统ALM/PLM工具在应对现代复杂项目需求时的力不从心。

二、为什么传统巨头集体掉队？

（一）技术负债：20年代码祖传屎山 部分ALM系统的核心模块竟然还在用古老的COBOL语言编写，重构一个需求接口，就要牵动300多行祖传代码。这就导致不是他们不想接入AI，而是其代码库太过陈旧，就连强大的GPT - 4都难以读懂其中的逻辑，技术负债成为了他们接入AI的巨大阻碍。

（二）商业模式：卖许可证的路径依赖 传统的ALM/PLM厂商长期以来靠着“卖软件 + 收实施费”的模式躺赚，对于新兴的AIaaS订阅制模式缺乏兴趣。例如某厂商强行推出AI模块，却遭到客户抱怨，因为训练数据还要额外付费，使得客户觉得还不如继续使用Excel来得划算，这种商业模式的路径依赖，限制了他们在AI领域的发展。

（三）组织僵化：从顾问到AI训练师的阵痛 当前，实施团队还停留在教客户配置工作流的阶段，而甲方企业已经开始招聘Prompt工程师，这种观念和行动上的滞后十分明显。曾有某大厂的培训PPT，第一页写着“AI是未来”，可最后一页却表明“本工具暂不支持自动化”，如此矛盾的表述，反映出其组织内部在面对AI变革时的僵化与迷茫。

三、AI赋能的ALM：从“青铜”到“王者”的降维打击

 

（一）需求管理：从“人肉Excel”到AI熔断机制 传统的需求管理存在诸多痛点，需求评审会常常变成甩锅大会，基线变更流程繁琐得如同行政审批。而MappingSpace给出了创新性的解法。其一，通过AI智能合规问答，能够自动识别需求中的矛盾点，将甲方那些随意变动、混沌不清的需求，精准翻译成合规的PRD。其二，AI补充文档功能十分强大，它能根据需求自动生成架构图以及测试用例，使得测试覆盖率从原本的67%大幅提升到92%。其三，基线自动锁定功能，在需求变更时自动拉副本，评审记录全部线上留痕，彻底告别了过去半夜追着架构师签字的混乱局面。

（二）测试追溯：从“人肉矩阵表”到AI水晶球 在传统的测试追溯过程中，测试用例和需求仅仅依靠注释来关联，一旦编号出错，整个工作就会全盘崩溃。MappingSpace则带来了一系列黑科技。首先是AI自动追溯功能，利用NLP技术解析需求文档，为测试脚本打上唯一ID，进而生成实时的覆盖度矩阵表。其次，变更自愈功能十分实用，当需求或测试用例发生修改后，AI能够自动更新映射关系，真正告别了“改需求一时爽，追溯火葬场”的尴尬境地。某Tier1供应商使用MappingSpace后，ASPICE评审耗时从原本的3个月大幅缩短到2周，效果显著。

（三）基线管理：从“版本地狱”到AI时光机 传统基线管理中，基线副本满天飞，需求复用只能靠Ctrl+C/V这种简单粗暴的方式，不仅效率低，还容易出错。MappingSpace给出了绝杀方案。一方面，通过AI知识图谱，能够自动抽取跨车型通用需求，一键移入企业级需求池，实现需求的高效复用。另一方面，智能基线推送功能，能够根据项目进度主动推荐最佳基线版本，仿佛比项目经理还了解“什么时候该锁需求”。某合资公司使用MappingSpace管理多车型并行开发后，文档冗余率降低了60%，成效斐然。

从其官网材料也可看出，MappingSpace支持了敏捷开发与ASPICE的全流程，再加上AI之后，可以看到这家公司的野心：他们正在寻求将下述流程中的每一步，尽可能使用AI功能来实现，从而大幅地提高研发工程师的效率，降低人力成本投入，研发工程师将更多时间花在优化AI的输出，检查AI输出的正确性。

四、新世界的生存法则：要么AI化，要么边缘化

（一）智能增强的三重境界 在智能增强方面，存在着不同的层次。处于青铜阶段的，仅仅是能够自动生成文档，像Codebeamer还在手动排版，显然就处于这一较低层次。白银阶段，则是能够进行需求合理性验证，而Polarion的用户在这方面往往深感无奈，因为其工具在这方面的缺失。王者境界则是能够实现产品演进路径推演，MappingSpace就通过强化学习模拟1000种需求变更影响，达到了这一高级层次。

（二）行业洗牌倒计时 Forrester预测，到2025年，AI驱动的ALM将占据35%的市场份额，这一预言无疑给传统ALM/PLM厂商敲响了警钟。同时，资本的流向也说明了问题，红杉资本已经押注3家ALM AI初创公司，而某传统巨头的股价在半年内下跌了40%，行业洗牌已进入倒计时。

（三）从业者的诺亚方舟 对于从业者而言，也需要掌握新的技能。PM需要掌握Prompt Engineering，毕竟在这个时代，不会写提示词的产品经理竞争力将大打折扣。实施顾问则需要从单纯的配置工具，转型为训练AI模型，否则再不学习Python等相关技术，就很可能会被机器人流程自动化（RPA）所取代。而那些只会拉Excel需求矩阵的“工具人”则面临高危风险，甚至有人调侃他们或许可以考虑转行考古，毕竟文物不会随意更改需求。

结语

当AI遇上ASPICE，是颠覆还是救赎？ 传统的ALM就如同一个精密的机械钟表，每个环节都依赖人工小心翼翼地校准，虽然精细，但效率有限且容易出错。而AI赋能的ALM则像是量子计算机，凭借概率与迭代的强大力量，暴力破解项目管理中的复杂性难题。当DeepSeek以代码生成技术颠覆程序员的工作方式时，MappingSpace正借助AI重新书写ALM的规则。对于行业而言，如今只有一条路，那就是拥抱AI，让需求管理从如同“农耕时代”的低效模式，跃迁到“星际航行”般的高效境界，否则就只能在时代的浪潮中逐渐被边缘化。