为软件定义汽车（SDV）优化汽车开发流程

 
（图片来源：西门子）

软件定义汽车（SDV）在今天似乎已经成为行业常态，原始设备制造商（OEM）及其价值链开始重新思考车辆的开发方式，将机械、电子、电气系统与软件等多层级子系统及领域整合为一套成功的车辆设计，而这其中的复杂度在不断提升，这反过来推动了数字化的持续普及。

具体而言，要在软硬件开发的交叉领域取得成功，汽车制造商需优化架构、采用敏捷的软件开发模式，以弥合传统汽车开发流程与软件开发流程之间的鸿沟。而这一变革的核心技术力量其实来自全面数字孪生 —— 它可以为车辆提供“单一事实来源”，不仅能促进 OEM 内部团队协作，也能支持供应商网络间的协同。

SDV 开发面临的挑战
成功开发 SDV 的最大的挑战在于：软硬件相互依赖，却未实现完全整合。在 SDV 中，车辆的实际操控需通过不同软件层级实现，而这些软件层级具有高度独特性，无法通过通用的计算平台满足需求。软件负载会影响硬件设计，反之硬件设计也会作用于软件架构 —— 因此，软件与计算平台必须同步开发，以确保软件负载能得到安全支持，这一点至关重要。

要在紧迫的开发周期内推进 SDV 项目，企业需在“解耦软硬件开发”的同时，保持二者之间明确且紧密的需求关联。硬件层面，目前存在将电子控制单元（ECU）整合为更少芯片的趋势，这些芯片可搭载 16 核、32 核甚至 128 核 CPU，并共享多个 GPU 核心；软件层面，虚拟机监控程序（hypervisor）需运行不同操作系统，且这些系统在安全性与保密性上的重要等级各不相同。但在某些环节，软硬件必须共享资源 —— 核心目标是尽早解决二者在关键裕量需求上的冲突，并清晰评估这些设计需求对软硬件双方产生的影响。

软硬件协同开发是高效识别并解决上述问题的唯一途径。其核心在于“持续集成、持续部署、持续调试”：通过这种模式，OEM 既能初步完成“软件与硬件的映射开发”，又能在车辆全生命周期内持续对软件进行运维升级。

全面数字孪生：成功的关键
要顺利过渡到“软件定义”环境，全面数字孪生技术是不可或缺的。它整合电子、软件与机械系统，提供必要的跨域视角，能在物理原型制造前就构建出车辆的虚拟模型。从早期概念规划阶段开始，OEM 便可借助数字孪生明确系统需求，并在内部团队与供应商之间高效传递这些需求。同时，数字孪生还能建立“需求一致性”，并作为“先进流程知识库”，为 SDV 的成功开发提供支撑。

更关键的是，数字孪生支持整个价值链的透明化与可追溯性：它能让开发周期内的需求得到持续完善，且随着下一代 SDV 平台的成熟，数字孪生在所有工程开发环节的保真度也会同步提升，进而实现硬件建模与软件负载的协同成熟。此外，数字孪生还能管理供应商及内部工程团队的需求与更新。

在虚拟环境中，软件团队可在硅基硬件就绪前，提前运行并验证软件工作。数字孪生提供的虚拟模型会随系统开发不断演进、精度持续提升，这意味着：即使车辆仍处于“仿真状态”，软件开发也能在物理原型制造前启动。软件可在虚拟环境中测试功能，在诸如西门子 PAVE 360 这样的硬件仿真设备上运行 —— 这种“在硬件定型前提前测试软件”的能力，能帮助 OEM 满足更紧迫的产品开发周期要求。

随着设计推进，软硬件协同测试与仿真验证假设同样重要（图片来源：西门子）

设计周期的透明化
由于多套互联系统间存在大量连接节点，车辆设计周期的透明化具有极高价值。数字孪生能帮助 OEM 以“全维度”的方式，整合车辆的所有信息。与其他行业相比，汽车的预期使用寿命极长 —— OEM 需在停产后数年仍提供备件，这一要求同样适用于软件（尤其是自动驾驶安全相关软件）。OEM 不仅要具备软件更新能力，还需清楚了解“一次更新会对不同版本车辆产生何种影响”。

数字孪生为这种透明化提供了核心支撑。许多 OEM 已找到通过“透明化”创造更多价值的方法：尤其在自动驾驶领域，车辆在公共道路上累积的行驶里程极具价值 —— 这些数据有助于发现“虚拟环境中未测试到的边缘场景”，而这些场景可进一步纳入数字孪生，为未来产品开发提供支持。随着汽车制造商不断提升信息透明化程度，并将其融入开发流程，SDV 的开发效率也将显著提升。

从早期概念到实际使用，开发的每个阶段都应通过全面数字孪生实现互联，以持续优化设计与软件（图片来源：西门子）

当越来越多车辆的核心卖点从“机械参数”转向软件体验，无论是电动汽车还是自动驾驶汽车，都要求 OEM 及其价值链重新构建软件能力，而所采用的流程与工具也需顺应这一转变。

成功 SDV 的基础始于全面数字孪生，所有后续开发都围绕这一“单一事实来源”展开。仿真不仅需要理解系统需求，还需考量“系统级层面的广泛影响”；需求与车辆开发过程的透明化，有助于加速复杂产品的整合。如今，有“软件定义”的汽车已行驶在道路上，而确保其开发流程的长期可持续性，已成为行业当下的关键任务。