作为智能电动汽车差异化竞争的核心，软件随着智能化和网联化的快速发展，在车内的重要性正日益凸显。

大众汽车集团CEO赫伯特·迪斯此前曾表示，未来智能电动汽车90%的竞争力、差异化和客户体验都取决于软件。“现在我仍然相信设计、性能、品牌形象和营销都将发挥作用，但软件在整合中才真正占主导地位。”迪斯表示。

为此过去几年迪斯对大众集团进行一系列大刀阔斧的改革。但“先发”却并没有让大众占尽优势，如大家所见，这两年大众集团在软件方面的表现一直不尽如人意。

事实上，大众的遭遇只是传统车企面向“软件定义汽车”转型的一个缩影。由于软件具有较强的IT属性，严格意义上来讲与传统汽车制造业属于两个不同的领域，这需要传统车企从Know-How、体系架构、开发方法论、工具等多个角度同时切入。

而传统车企在软件方面的“天然短板”，导致他们在实际推进过程中往往会出现各种问题。比如在软件开发过程中，由于汽车工程师不熟悉软件开发，缺少跨学科专业知识，或者采用的开发方法不甚合理，无法及时发现错误，导致后期修复成本高，毕竟现在很多汽车相关的工程师，都是机械背景或者车辆背景。

看到这些痛点，基于多年深耕软件开发积累的丰富经验，MathWorks近几年一直在积极开展相关的探索，旨在助力汽车行业重塑软件开发体系。据MathWorks中国区汽车技术经理董淑成介绍，面向软件定义汽车，MathWorks主要可以为汽车行业提供四个方面的支撑：系统工程、软件工厂、数据驱动和虚拟车辆，而这恰恰是汽车行业应对软件定义汽车转型的关键所在。

图片来源：MathWorks

比如系统工程，作为应对复杂多学科系统设计而产生的一门学科，涵盖的面非常广，不仅涉及技术问题，还关乎到市场需求、项目管理、风控管理、成本管控等，都是车辆设计阶段需要考虑的问题。

对此MathWorks在已有MBD的基础上，进一步推出了MBSE。董淑成指出，与MBD主要侧重软件开发不同，MBSE侧重的是整个系统，可支持覆盖的范围更广，目前奔驰、福特、博世等整车厂及零部件企业均已经在基于这套解决方案开展相关的技术研发。

而考虑到软件定义汽车趋势下，近两年很多车企都在向软件科技公司转型，MathWorks也在积极发力，助力整车厂打造软件工厂，帮助他们持续快速交付高质量软件。尤其随着新车市场竞争越来越激烈，整车厂的产品迭代速度正越来越快，过去开发一辆车往往需要5年左右的时间，现在最快2年甚至1年多就可以完成一款新车的研发及量产，这对企业的软件开发能力提出了更高的需求。

为应对这一需求，目前已经有不少企业在探索将传统的V模型和敏捷开发进行融合，甚至DevOps(研发运营一体化)这样的开发模式，即将开发和运营深度绑定，通过运营过程中收集的数据，反馈给开发，用于推进软件产品的持续迭代。

董淑成透露，MathWorks的MATLAB也可以支持这些研发需求，该软件平台可以提供丰富的API接口，使得几乎所有的操作都可以通过API接口调用。在研发层面，其Simulink可以用于进行系统仿真，此外MathWorks还可以提供各种测试工具、模型测试和代码测试，而在运营端，MathWorks则可以提供大数据、云计算、深度学习算法等相关的支持。

数据驱动，即怎么帮助企业对数据进行处理及应用。这在方面，MathWorks可以提供从数据预处理，如数据清洗、仿真生成数据，到AI建模，比如模型设计和调试、硬件加速训练，以及仿真测试，再到算法部署(嵌入式设备、企业系统、边缘、云端和桌面)等一整套的解决方案。

其中在仿真测试方面，基于Simulink这样的仿真集成平台，MathWorks能够帮助功能设计者在几分钟内以适当的详细程度集成系统、软件和数据创建出一辆虚拟车辆，用于对功能进行仿真，从而开展原型设计、虚拟标定和虚拟验证。据董淑成介绍，该平台还可以集成其他一些建模仿真软件，用于建模仿真车辆完整功能行为。

鉴于仿真测试对于推动自动驾驶落地的重要性，MathWorks推出了一个名为RoadRunner的产品，用于构建自动驾驶开发中所必需的测试场景进行算法的虚拟测试，虚拟测试不仅便于迭代，还可以帮助自动驾驶开发工程师构建一些在实际路测过程中不希望发生或者不敢去测试的危险场景。另外，MathWorks近两年还相继推出了动力总成工具箱、车辆动力学工具箱等创新解决方案，帮助工程师们快速构建车辆模型。

“需要指出的是，在上面四项能力中，其他三项都是软件工厂的基础，因此具体到整车厂，现在最着急构建的也是软件工厂的能力。” 董淑成表示。为此，除了上述一系列的开发工具及相关的工程服务，MathWorks也在紧跟当前的行业趋势，进一步完善体系能力。

比如近几年来智能座舱、智能驾驶、车联网等技术的引入，给整车电子电气架构和软件架构带来了很大变化，使得传统的基于信号的软件架构已经无法驾驭新的软件规模，面向服务的SOA架构随之被引入到汽车行业，MathWorks也同步增加了对SOA的支持，推出了AUTOSAR Blockset、ROS、DDS工具箱等，支持车企工程师继续使用Simulink实现SOA软件。

“正是有了这些工具，虽然汽车软件架构发生了巨大变化，但对于开发工程师来讲感受却并不会很明显，因为他们只需要对接口配置做一些变化，就可以继续使用Simulink，实现新架构下的软件开发。”谈及MathWorks在新技术变革中保持竞争力的关键时，董淑成如此表示。

关键词： 智能电动汽车 传统车企从Know-How 大众汽车 软件定义汽车