微网站页面,泽成seo网站排名,宁晋网站开发搭建,汕头网络推广平台从软件赋能到软件定义#xff0c;汽车行业不仅需要解决诸如错误发现滞后带来的高昂代价、功能融合所需的跨学科知识、功能安全与实施成本之间的权衡等老问题#xff0c;也面临着新的挑战#xff1a;软件复杂度的不断提升、利用数据驱动创造价值、人工智能的引入和实现、数字…从软件赋能到软件定义汽车行业不仅需要解决诸如错误发现滞后带来的高昂代价、功能融合所需的跨学科知识、功能安全与实施成本之间的权衡等老问题也面临着新的挑战软件复杂度的不断提升、利用数据驱动创造价值、人工智能的引入和实现、数字技术和工程能力的结合。这些问题和挑战同样也给予了行业审视和重塑软件开发体系的机会让软件能成为未来价值的真正驱动力。 在上个世纪七八十年代电控系统开始逐步应用到车辆。在这个阶段软件大大提升了硬件的能力这可以看作是行业的第一次数字化转型。在这次转型过程中面临了许多挑战。比如
在设计方面利益相关方无法有效进行评审。
在实现方面错误发现过晚导致修复成本高。
在人员方面汽车工程师不熟悉软件开发。
基于模型设计的方法在这个背景下应运而生。它通过建模和仿真实现了设计的可执行和易理解。通过系统化的测试提前发现问题通过自动代码生成技术把汽车工程师从代码编写中解放了出来。 随着社会对清洁和交通安全期望的进一步提升以及互联网和移动数字体验的深入人心公众希望在出行方式上保持这种体验的连续性。在这个背景下行业迎来了以电动化、智能化和网联化为标志的第二次数字化转型软件承担了前所未有的技术创新的角色以至于产生了软件定义汽车这个概念。
软件可以作为独立的产品以应用商店的形式按需为用户提供功能以软件服务订阅的方式来收费。这样的一个商业模式满足了用户个性化和新体验的一个期望。 这次转型对于组织架构和开发体系有着颠覆式的影响他要求企业组织提高虚拟化的一个开发比重重新构建供应链的体系以及加大对员工的知识技能培训。对于软件开发体系算力集中化以后该如何优化系统和软件架构如何建立人工智能算法开发和集成能力如何将素质能力和工程能力结合起来构建一个虚拟化的开发流程
对于如何解决这些问题MathWorks认为系统工程、软件工厂、数据驱动和虚拟车辆是比较重要的能力。 系统工程能力可以帮助软件创新至系统级优化。
软件工厂的能力可以帮助持续快速交付高质量的软件产品。
数据驱动的能力将人工智能算法集成到软件中来。虚拟车辆的能力是将以上三者进行一个整合帮助在流程中引入虚拟原型虚拟集成和虚拟验证的概念。 具体来说系统工程是用于解决复杂多学科系统设计的一个流程复杂系统的开发通常面临着多重约束比如相关方对于功能和性能的期望成本预算和进度等等项目要求以及工程上的可实现性。在软件定义汽车时代车辆系统除了涉及机械电子控制等领域以外还引入了计算机视觉信号处理传感器融合、路径规划等等新的学科。这些功能的出现让车辆的结构和形态有了更多的可能性。
如何在开发的早期有限的信息下找到一个既满足约束又相对优化的方案将合理的功能需求分配到软件需要依赖于系统工程的能力将不同形态的模型贯穿到你的整个系统的需求、分析、设计、实施和验证的生命周期中就是所谓的基于模型的系统工程。 前面提到在第一次数字转型过程中基于模型的设计方法起到了重要作用那么基于模型的设计和基于模型的系统工程有什么联系基于模型的设计侧重在软件而基于模型的系统工程重心之一在进入软件开发之前的阶段以市场需求、客户需求、法律法规需求作为输入通过场景分析推导出系统应该具备的功能开展架构设计和功能分配得到软件的设计需求和硬件的接口规范再进入基于模型的设计阶段。
另外一个重心是系统的集成和验证以模型为载体系统过程扩展了基于模型设计的范畴构建起从系统需求、系统架构到软件设计、软件实现、系统集成以至于系统运营的整个系统生命周期的一个数字化线索。 软件工厂的首要目标是持续交付高质量的软件产品。除软件本身还应包括文档、报告、工件等产出。对于回归测试、度量统计、报告生成等高频任务也应该实现自动化。同时应该利用尚未自动化的流程探索阶段尽量查找并填补标准规范中的空白。因此关键问题在于什么时候在软件工厂引入高频任务并自动化运行这些任务 应用基于模型设计的典型流程是首先导入设计需求创建软件架构以图形化建模的方式替代传统的文档设计规范这种规范更易理解也可以仿真。随着越来越多的设计细节加入到可执行规范中我们可以得到用于产品及代码生成的模型。 经过仿真测试后这样的模型可以生成代码并编译下载到目标硬件中进行执行。在流程中仿真是关键我们用它来填补需求验证的一个空白但是仅仅如此还是不够的。对于安全关键应用的高质量软件要求我们要采取更为严格的方法进行补充并开展一些其他的验证活动。这些活动包括建立需求与软件架构软件模块之间的追溯关系对作为可执行规范的模型进行评审和静态分析对生成的代码进行背靠背测试最后在单元级的验证完成后需要进行软件的集成测试。 数据驱动的首要任务是是集成人工智能算法并进一步赋能原有的系统。这中间有一些挑战
如何将AI与已有技术进行集成
原始数据的复杂度和质量问题怎么解决
现有人员缺乏人工智能算法开发的相关技能怎么解决
对于具体的组织来说数据驱动成功的标志就是能够交付给市场基于AI技术的产品和服务。因此数据驱动要面对的问题是企业如何将真实系统和AI进行连接如何让数据科学家和工程师进行一个有效的协同工作 对此MathWorks建议让工程师和数据科学家将AI整合到整个系统设计的一个工作流程中可以分成4个主要阶段数据准备、算法建模、仿真测试以及算法部署。
在数据准备期间清洗和预处理非常重要。如果我们没有足够的数据那么可以使用仿真来生成。在这个阶段具有专业领域知识的工程师是处理这些数据的最佳人选。
在模型的设计和调试阶段自动化的训练步骤可以提供可视化的方法来理解和编辑深度的学习网络。也可以借助特定的平台来加速训练并与主流的AI网络保持一个互联互通。算法开发完成以后需要将它整合到更大的一个系统中进行仿真测试让基于AI的感知算法与定位路径规划还有控制算法进行协同。
在最后的算法部署阶段对于AI算法要采用自动代码生成技术消除手动编码的错误同时采用灵活配置的方法实现面向从嵌入式到企业系统或者云端的不同平台的一个灵活部署。这样的一个端到端的工作流是实现数据驱动落地的根基。 虚拟车辆可以让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。
虚拟车辆实现的一个核心是仿真集成平台这个平台应该具备丰富的开箱即用功能同时要保持一个接口开放性以便进行定制扩展再利用集成仿真来实现最大程度的一个流程前置。
目前在汽车行业最大的趋势是软件架构的变化。以前的软件是面向信号的软件架构一个车上有很多个控制器现在这个可能要发生变化。从软件架构来讲要通过面向信号变成面向服务这样一个架构。也就是我们经常提到SOA架构从我们汽车嵌入式软件开发来讲这是一个最大的趋势我看到的情况是这样。
SOA的优势可以这么说以前面向信号的软件架构已经是没法应对目前这种软件的复杂度了。SOA它把软件模块应用化了我们可以大概理解成以后的软件模块不像以前以前我们会把很多模块放在一起最后编译成一个文件下载到控制器上去。以后我们会把一些软件模块应用化变成一个个应用APP就像我们手机APP一样。对于开发每个APP来讲它的复杂度和开发难度会大大降低。APP之间实现一个服务接口他们可以做到模块之间的松耦合。
