MathWorks：助力汽车行业向智能化转身

经过了数十年的发展，中国已经成为全球最大的汽车生产和消费国之一。而随着自动驾驶、汽车电气化、互联互通和共享出行等概念的提出，汽车行业正在面临着巨大的变革，一种基于模型的开发正逐渐成为汽车电子和控制系统的主流开发模式。近日，全球领先的数学计算和基于模型设计的软件开发商MathWorks主办的中国汽车年会线上召开，来自主机厂、供应商、科研机构和高校的工程师、研究员和科学家们跨越了地域限制，共同探讨整车仿真、自动驾驶及人工智能等为行业带来的变革。

虚拟仿真在汽车行业的机遇与挑战

随着汽车技术的革新，汽车产业迈了一个大步，现在有一句非常流行的话叫作“软件定义汽车”，软件逐渐成为汽车智能网联化发展的基础与核心。传统的汽车开发方式效率低，成本高，无法适应软件定义下汽车的革新速度，汽车设计中的虚拟仿真技术就显得十分重要。

拥有着30多年历史的MathWorks是为汽车工程师们提供全面的控制系统的仿真平台，随着用户的需求进行演进，开发新的软件。而在系统的设计和仿真领域，信息化的时代带来了很多机遇，同时也面临着诸多挑战。MathWorks亚太区高级项目支持总监张灵惠女士在线上采访中给我们介绍了推动未来模拟仿真技术开发的三种主要动力：仿真规模化、系统设计复杂性和协同工程化。

随着整车仿真的需求扩大，平台的仿真能力需要扩大，仿真规模化的过程中主要遇到的挑战来自于仿真集成化、仿真性能和仿真运行化。张灵惠介绍MathWorks的仿真平台是基于模型的开发和集成环境，包含数据封装、接口管理、界面管理，算法和多领域建模等，核心模块化原则是其集成的基础，而算法与多个仿真接口的集成是关键。

在仿真性能方面，她表示，简单的计算机运算系统一般是单线程的，复杂系统采用并行化运算。MathWorks对并行化运算进行投入，开发出新的工具，可提高仿真性能，优化汽车设计。对于仿真运行化，MathWorks也开发了名为Simulink Compiler的工具，对仿真进行部署。

随着汽车的电气化和智能网联化的变革，机械、电气、通讯等技术融合越来越深入，汽车系统变得越来越复杂，对于汽车设计中的复杂性也提出了更高的要求。Simulink平台是适合于MBSE开发的，在这个生态系统中，有专门来做架构的System Composer、专门做需求分析的Simulink Requirements等，可以应对复杂的设计需求。

对于主机厂和供应商之间的工程协同，需要有一种敏捷的设计工具，能够让主机厂和供应商直接通过模型去传递信息，用户可以直接仿真，免去繁琐的交互过程。Simulink 30多年的开发一直是基于迭代设计，可以把MBD和MBSE结合起来，推动仿真技术协同工程化的发展。

虚拟仿真VS实车测试

实际道路遇到的场景无所穷尽，实车测试很难囊括所有可能出现的场景，虚拟仿真在测试方面拥有非常多的优势：在见到实物之前就可以进行建模，及早实现修正与优化，可以帮助企业在汽车设计过程中节约成本；基于模型的开发可以让用户在设计的同时进行仿真，可直接看到测试验证的效果，可以进行早期验证；虚拟仿真还可以覆盖软件在环测试、模型在环测试、硬件在环测试等。

那虚拟仿真技术是否可以替代实车测试呢？在张灵惠看来，即便有这么多的优势，虚拟仿真测试也不能完全代替实车测试。“整车仿真范围广泛，需要考虑到设计逻辑、能耗、燃烧、新能源车的续航、电池等各个方面。实车测试不仅仅是对软件系统的考验，也是对整个汽车系统的考验，应对外部的温度、路况等实际工况是不可缺少的一个检验环节。我们可以在仿真平台上进行90%的先期测试工作，但其余10%的测试还是需要真正在路上进行”，她说道。

谈及自动驾驶及测试中遇到的安全性问题，张灵惠表示，随着信息化速度加快，汽车智能网联化的趋势带来了对于传感器和通信更多的使用，执行机构都是基于获取的信息来工作的，而车与车、车与云、车与路之间的信息交互会带来安全隐患。安全问题主要包括系统安全和架构安全，MathWorks在设计软件的时候会考虑一些功能安全的标准，其Polyspace工具可以检测代码潜在的错误和不符合标准的地方，避免软件出现bug或者受到黑客攻击。

“无论从整车设计还是从自动驾驶功能开发的角度来看，虚拟仿真领域市场潜力无限。MathWorks面向全球客户，在平台上积累了大量的参考模型和算法模库，拥有丰富的经验和经典案例，相信汽车行业能够从中获益”，张灵惠最后总结道。