【赛迪网讯】在数字产业蓬勃发展的大潮推动下，中国的汽车行业已经经历了两次数字化转型。在第一次数字化转型中，以图形化模型构建汽车软件的算法是主要特征，利用Simulink平台进行仿真测试，把算法自动转换成代码，大大降低了软件开发的门槛，让许多机械、车辆背景出身的汽车工程师参与到软件开发当中来。而在汽车行业的第二次数字化转型中，则让“软件定义汽车”成为新的行业共识。

在当下正在进行的数字化转型中，汽车制造正向着电动化、智能化、网联化的方向迭代升级，变成仅次于智能手机的又一深刻影响人们生活的工具。在这个过程中，汽车生产商一方面越来越关注节能，电动取代传统化石燃料动力是大势所趋。另一方面，人、车之间的交互，车与车之间的数据流动也成为汽车升级的重点。总之，汽车需要变得更加智能，汽车企业越来越多地把自己视为软件公司。

四个维度，重塑行业新态

MathWorks中国区汽车技术经理董淑成认为，在软件定义汽车的新时代，车企要真正实现从汽车制造商向软件开发者的角色转变，应该重点提升四个方面的能力，分别是系统工程、软件工厂、数据驱动和虚拟车辆。

系统工程的理念在民航、军工等领域的产品开发中很早就已得到运用，但在汽车行业里却应用相对迟缓。软件工厂则考验的是企业快速交付高品质软件的能力。数据驱动要求企业建立了自己的大数据团队。具体到车企而言，则是利用数据了解用户驾驶行为和驾驶习惯，通过数据优化车的性能。而系统、数据、软件三项叠加在一起，就可以实现虚拟车辆。

在讨论以上四要素之间的关系之时，董淑成告诉赛迪网的记者，系统层级的架构、设计、优化对于软件的架构优化有至关重要的作用。而数据驱动又可以让车企利用车辆运行中的数据不断优化车辆性能，更新系统，给用户提供一些个性化的服务。最后，数据驱动这样一个开发能力又离不开虚拟车辆。以上系统、数据和虚拟车辆又最终构成了软件工厂的基础。因此，这四个方面并非孤立，反而是互相联系，相辅相成。

V字开发，掌握数据为王

在系统工程方面，董淑成强调一种为汽车行业普遍推崇的V模式开发。V代表Verification和Validation。以信号流图的方式（Simulink模型）取代过去的文字说明，避免文字的模糊性及理解性偏差。同时，利用计算机辅助设计工具自动将控制方案框图转换为代码并自动下载到硬件开发平台，快速实现控制系统的原型。用机器自动编码避免了人工编码的错误。最后一边开发，一边运营，在运营过程中收集数据反馈开发，以使软件不停迭代。

在数据驱动方面，MathWorks则更有天然优势的。MATLAB本身是个数据软件，对于统计、优化、分析等功能非常擅长。可以实现数据处理，另外，算法部署也是其突出特点。在训练完成以后，可以把算法部署到企业的云系统上，还可以部署到MCU，FPGA，GPU等设备上。

而在虚拟车辆方面，董淑成认为，现在的虚拟车辆不仅是在HIL上，也不仅仅是一些功能方面的验证，还需要涉及到性能，比如虚拟标定，需要通过优化参数得到更好的性能。

最后在以上的基础上，软件工厂则要关注“两化”，一是标准化，二是自动化。没有标准化和自动化，软件工厂就无从谈起。但在谈到当前汽车领域的软硬件解耦趋势时，董淑成又分析认为，汽车行业目前的耦合更多的是在传感器层面，在规划、控制等方面，则并没有耦合的趋势，相反却有解耦的趋势。其证明就是出现了专门做域控制器和算法的公司。未来在自动驾驶领域，对数据的依赖至关重要。而这些数据更多掌握在主机厂手中，所以主机厂在未来会发挥越来越重要的作用。

快速交付，决定车企未来

在谈及车企在新四化（电动化,网联化,智能化,共享化）上的改变时，董淑成告诉赛迪网记者，当前国内的车企和汽车零部件供应商在软件开发的成熟度上已经有了很大的提升，大部分车企已经可以做出稳定、可靠的软件产品，下一步需要做的事情，一是优化开发过程，提升开发效率，降低开发成本；二是优化软件算法，提升产品性能。因此，实现快速交付高品质软件是企业竞争的关键。

高品质软件交付包含两层要素，一是高品质。需要把汽车行业多年软件开发的经验和最佳实践应用到“软件定义汽车”这样一个新时代。第二，要做到快速交付，就是尽快地响应客户、响应市场需求。这些年来，国内车企对于车辆的建模仿真需求大大增加。每个企业都希望通过车辆仿真，通过车辆的优化，指导软件设计和软件开发的过程。

据统计，中国每年有三千万以上的汽车进入人们的生活当中，汽车和智能手机一样正成为人们生活的一部分。在“软件定义汽车”的新时代，汽车正越来越淡化其作为单纯工具的属性，更加强调人车之间、车车之间、车路之间的交互。这个新时代无论在行业内还是在生活中，注定都在产生新的变革。抓住变革，找准定位，将决定企业能否破局而出。（文/徐培炎）