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11月10日-12日，由中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)和武漢市人民政府共同主辦的“2023中國(guó)汽車供應(yīng)鏈大會(huì)暨第二屆中國(guó)新能源智能網(wǎng)聯(lián)汽車生態(tài)大會(huì)”在武漢經(jīng)開(kāi)區(qū)舉辦。本屆供應(yīng)鏈大會(huì)以“踔厲奮發(fā)，攻堅(jiān)克難——打造安全、韌性、綠色汽車供應(yīng)鏈”為主題，設(shè)置了“1場(chǎng)戰(zhàn)略峰會(huì)、1場(chǎng)大會(huì)論壇、9場(chǎng)主題論壇”共11場(chǎng)會(huì)議，圍繞供應(yīng)鏈安全與布局、新型汽車供應(yīng)鏈打造、傳統(tǒng)供應(yīng)鏈升級(jí)、全球化發(fā)展等熱點(diǎn)話題進(jìn)行深入交流與探討，尋找構(gòu)建世界一流汽車供應(yīng)鏈的對(duì)策、方法和路徑。其中，在11月11日下午舉辦的“主題論壇三：智能網(wǎng)聯(lián)——跨界協(xié)作、軟硬融合,構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)新生態(tài)”上，蘇州智行眾維智能科技有限公司總經(jīng)理安宏偉發(fā)表精彩演講。以下內(nèi)容為現(xiàn)場(chǎng)發(fā)言實(shí)錄：

大家好，我是蘇州智行眾維的安宏偉，很高興今天能夠有機(jī)會(huì)來(lái)和各位專家、各位嘉賓作主題分享。今天這個(gè)介紹分為三個(gè)部分，一軟件定義汽車SDV介紹，二仿真測(cè)試工具鏈體系構(gòu)建，三行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐。

首先給大家簡(jiǎn)要介紹一下軟件定義汽車，我們說(shuō)什么是軟件定義汽車，就是在新的發(fā)展時(shí)代下，以軟件開(kāi)發(fā)和新的電子電氣架構(gòu)為主導(dǎo)的開(kāi)發(fā)趨勢(shì)，軟件定義汽車的話，會(huì)帶來(lái)我們整個(gè)價(jià)值鏈，整個(gè)技術(shù)方法路線上整個(gè)的重構(gòu)和技術(shù)的分配，這既是巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是很好的機(jī)遇。在軟件定義汽車時(shí)代我們說(shuō)是要有相應(yīng)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，剛才東軟睿馳的專家已經(jīng)介紹過(guò)了東軟相應(yīng)的解決方案。我們說(shuō)既要有一個(gè)完整的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)支撐我們?cè)谲浖�定義汽車這個(gè)大背景下，如何完成快速敏捷的開(kāi)發(fā)和快速的迭代，同時(shí)這個(gè)過(guò)程中尤其是在智能化、電動(dòng)化的新時(shí)代下，也會(huì)帶來(lái)很多新的挑戰(zhàn)，比如說(shuō)我們以最基礎(chǔ)的這個(gè)軟件代碼，它的行數(shù)，它的代碼數(shù)量來(lái)說(shuō)，在十年前我們可能一個(gè)汽車整個(gè)代碼行數(shù)是千萬(wàn)級(jí)的，甚至更低，但是到現(xiàn)在這個(gè)已經(jīng)是過(guò)億了，而且在未來(lái)若干年的時(shí)間內(nèi)，這個(gè)還會(huì)有一個(gè)量級(jí)的發(fā)展。在這個(gè)過(guò)程中，軟件質(zhì)量本身的問(wèn)題，以及軟件設(shè)計(jì)上所存在的不足或缺陷，可能帶來(lái)大量的安全隱患，直接的體現(xiàn)可能是安全事故，或者召回。這里面就是我們從國(guó)內(nèi)到國(guó)外這些年來(lái)一直以來(lái)，這樣的問(wèn)題都是持續(xù)不斷的。

這個(gè)過(guò)程中我們說(shuō)解決的手段就是要完善圍繞軟件本身，圍繞軟件開(kāi)發(fā)我們整個(gè)測(cè)試手段要不斷地完善和提升，但是在新能源和電動(dòng)化這個(gè)趨勢(shì)下，我們說(shuō)整個(gè)技術(shù)方法，在這些技術(shù)路線上，其實(shí)是需要一些創(chuàng)新和突破的，這個(gè)事情雖然是有挑戰(zhàn)，也如一開(kāi)始所說(shuō)，對(duì)行業(yè)來(lái)說(shuō)也是巨大的商機(jī)，比如根據(jù)麥肯錫相關(guān)的包裹統(tǒng)計(jì)，在20的時(shí)候圍繞軟件相關(guān)的測(cè)試市場(chǎng)體量已經(jīng)達(dá)到了百億美元，而且后續(xù)每年有10%的復(fù)合增長(zhǎng)，持續(xù)的發(fā)展，其實(shí)從我們行業(yè)實(shí)踐的剛才當(dāng)中來(lái)講，圍繞軟件相關(guān)的測(cè)試的增長(zhǎng)率，從我們看到行業(yè)的需求，可能還遠(yuǎn)不止這些，。

下面就是我給大家分享一下智行眾維在軟件定義汽車大的背景，在這個(gè)新時(shí)代下我們所做的一些探索，圍繞軟件相關(guān)的測(cè)試和質(zhì)量的確認(rèn)，我們要面臨著從軟件代碼到單元，單元到系統(tǒng)，系統(tǒng)到整車，一系列這樣的從局部到整體的測(cè)試、確認(rèn)和認(rèn)證，而且我們面臨功能安全、信息安全還有預(yù)期功能安全，一系列復(fù)合測(cè)試場(chǎng)景的需要，針對(duì)這樣的情況我們從兩個(gè)層面開(kāi)展軟件相關(guān)測(cè)試的研究，第一層面我們是從軟件的本身，從代碼和軟件的質(zhì)量角度，我們也可以說(shuō)是從它的基礎(chǔ)層開(kāi)展相應(yīng)的測(cè)試，工具鏈體系的研究，這里面要覆蓋一系列從靜態(tài)代碼到動(dòng)態(tài)代碼檢查，然后到模型測(cè)試，然后到故障注入模擬，到過(guò)橋模糊測(cè)試，還有一系列的工具，這塊我們是希望通過(guò)一系列的工具鏈提升我們整個(gè)測(cè)試驗(yàn)證的效率，提升我們的生產(chǎn)率。

這里就是整個(gè)工具的自動(dòng)化程度，包括工具本身的能力水平還是非常重要的，我們說(shuō)以傳統(tǒng)的代碼和檢測(cè)為例，一個(gè)工程師一個(gè)月在適當(dāng)工具鏈的支持下，大概能完成7000行左右代碼的檢查，但是按照我們現(xiàn)在以億為單位的代碼量級(jí)來(lái)說(shuō)，這塊所需要的效率，對(duì)于我們生產(chǎn)力的提升或者是限制，這是至關(guān)重要的。我們說(shuō)在智能化的時(shí)代，我們所面臨的軟件從軟件自身到軟件功能相關(guān)的測(cè)試，我們只針對(duì)代碼，只針對(duì)軟件本身做測(cè)試，其實(shí)是不夠的，對(duì)于智能駕駛或者智能駕駛的汽車而言，我們要復(fù)現(xiàn)在智能駕駛交通環(huán)境下，可能會(huì)遇到的各種交通情況。這里要覆蓋或要驗(yàn)證，要測(cè)試的場(chǎng)景是千千萬(wàn)萬(wàn)的，甚至可能看起來(lái)是無(wú)盡的，這和傳統(tǒng)的汽車開(kāi)發(fā)，或者和傳統(tǒng)的電子電氣開(kāi)發(fā)，以測(cè)試用例為代表，以控制器半實(shí)物仿真測(cè)試為代表的，以百和千為單位的測(cè)試場(chǎng)景相比，我們要測(cè)試，要覆蓋整個(gè)場(chǎng)景，從數(shù)量上有到千萬(wàn)，到億很多數(shù)量級(jí)的躍升，在這個(gè)大的環(huán)境下，我們需要構(gòu)建一套科學(xué)有效的，能夠面向場(chǎng)景的一個(gè)仿真測(cè)試驗(yàn)證體系，能夠幫助我們以場(chǎng)景數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)連續(xù)仿真測(cè)試的過(guò)程，覆蓋我們整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，從模型到代碼，到軟件，到控制器，甚至到實(shí)車，以至于到未來(lái)我們上路實(shí)際運(yùn)營(yíng)之后，軟件整個(gè)在OTA之前所需要覆蓋的一些關(guān)鍵場(chǎng)景、危險(xiǎn)場(chǎng)景和復(fù)合測(cè)試，和它的質(zhì)量確認(rèn)。

這種情況下我們需要構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)，基于場(chǎng)景的測(cè)試體系，這個(gè)測(cè)試體系我們和傳統(tǒng)的以半實(shí)物仿真為代表的體系相比，有巨大的變化，或者有技術(shù)上的創(chuàng)新和補(bǔ)足。

這里有四個(gè)典型的例子，第一個(gè)我們剛才提到我們所要面臨的測(cè)試用例，不再是百和先的量級(jí)，而是面向智能駕駛，隨著我們現(xiàn)在圍繞整個(gè)AI的研發(fā)部署，包括未來(lái)我們說(shuō)大模型具備上車的可能，大算力、大模型要支持整個(gè)AI的部署和研發(fā)，我們同樣還需要大數(shù)據(jù)，那么這個(gè)大數(shù)據(jù)的話我們不止在訓(xùn)練這里需要，我們?cè)跍y(cè)試驗(yàn)證，在整個(gè)質(zhì)量檢查的過(guò)程中也需要有一個(gè)海量的場(chǎng)景，我們需要有一套科學(xué)的體系，用盡可控有效的手段，結(jié)合生成式AI的技術(shù)，完成整個(gè)海量場(chǎng)景庫(kù)的構(gòu)建。第二個(gè)也是源于我們要面臨的測(cè)試用例也好，或者場(chǎng)景也好，它的數(shù)量實(shí)在太多，咱們傳統(tǒng)的基于單車，基于線下不管在實(shí)驗(yàn)室，還是臺(tái)架上，還是道路上測(cè)試的效率，都滿足不了咱們對(duì)場(chǎng)景覆蓋的需要，在這個(gè)大的背景下，我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)基于云端算力的，百千萬(wàn)更多的測(cè)量在虛擬環(huán)境下，在數(shù)字孿生環(huán)境下進(jìn)行并行測(cè)試的手段。這里稱之為云算力的海量仿真，這個(gè)平臺(tái)下可以實(shí)現(xiàn)以最高的加速能力，完成這種海量場(chǎng)景的覆蓋和篩選，從中選擇出可能存在事故風(fēng)險(xiǎn)，存在隱患的這些邊緣場(chǎng)景，或者長(zhǎng)尾工況。而且對(duì)于L3和L4這種高級(jí)自動(dòng)駕駛還有一個(gè)特點(diǎn)，同樣一個(gè)危險(xiǎn)場(chǎng)景，對(duì)于不同的車輛，不同的算法它的危險(xiǎn)程度是不一樣的，并且和天氣因素和道路上的摩擦系數(shù)和方方面面的指標(biāo)參數(shù)都有影響，這些參數(shù)我們以一個(gè)平行參數(shù)的形式排列組合的時(shí)候，同一個(gè)基礎(chǔ)場(chǎng)景也會(huì)衍生出海量的變形，這種情況下我們不止在算法的訓(xùn)練端，對(duì)算力的需求是海量的，我們從測(cè)試，從驗(yàn)證的角度，也同樣需要海量算力的支撐。

第三個(gè)在整個(gè)新的電子電氣架構(gòu)下，從域控往中間計(jì)算平臺(tái)下發(fā)展，無(wú)論如何我們現(xiàn)在都是基于高算力，基于大算力的AI芯片做相關(guān)開(kāi)發(fā)，這里跟我們傳統(tǒng)做電子電氣，做半實(shí)物的仿真相比，在方法上和整個(gè)測(cè)試環(huán)節(jié)上也有一些變化，以前我們針對(duì)更多的只是控制器和控制器單元進(jìn)行檢測(cè)，現(xiàn)在針對(duì)處理器，也提出了處理器在環(huán)的仿真測(cè)試手段，把我們的研發(fā)和驗(yàn)證往前探，從實(shí)車到控制器硬件，到處理器芯片到軟件，相當(dāng)于是一個(gè)逆向的驗(yàn)證過(guò)程，最后一個(gè)環(huán)節(jié)也是在我們仿真測(cè)試或道路測(cè)試的中間，我們?cè)趥鹘y(tǒng)汽車的開(kāi)發(fā)和智能車的開(kāi)發(fā)之間，一直是有一個(gè)缺失的環(huán)節(jié)，我們稱之為實(shí)車在環(huán)。這里所說(shuō)的所有的在環(huán)都是閉環(huán)測(cè)試，我們?cè)卺槍?duì)傳統(tǒng)電子電氣控制器開(kāi)發(fā)測(cè)試的時(shí)候，我們其實(shí)在控制器的測(cè)試驗(yàn)證之后，就是在道路上實(shí)車測(cè)試，但是針對(duì)自動(dòng)駕駛而言，我們說(shuō)控制器的測(cè)試，因?yàn)橹挥锌刂破魇钦鎸?shí)的，那么其他的車輛電子電氣、制動(dòng)轉(zhuǎn)向、總線所有的這些都是虛擬的，在這個(gè)情況下，很多危險(xiǎn)場(chǎng)景我們是無(wú)法做出有效的評(píng)判，那么我們?cè)谶@里增加了實(shí)車在環(huán)的手段，通過(guò)實(shí)車在虛擬仿真的環(huán)境下，參與整個(gè)測(cè)評(píng)，把車輛相關(guān)的這些不確定因素降到最低。這種情況下我們可以最高限度地去逼近車輛在真實(shí)道路上測(cè)試所能遇到的各種情況，但是因?yàn)檐囕v本身去掉了它包括動(dòng)力學(xué)，包括它的總線，包括所有這些的影響，能夠達(dá)到最高限度和實(shí)際道路的擬合。而且由于在實(shí)驗(yàn)室復(fù)現(xiàn)這些場(chǎng)景，所以我們?cè)诘缆飞峡赡軙?huì)發(fā)生的這些碰撞，這些極限場(chǎng)景，這些危險(xiǎn)工況，我們并不會(huì)真正發(fā)生事故。所以這里我們也說(shuō)在軟件定義汽車，在整個(gè)智能化時(shí)代下，實(shí)車在環(huán)，實(shí)車閉環(huán)這個(gè)測(cè)試，是補(bǔ)足了我們從實(shí)驗(yàn)室，從虛擬仿真到道路測(cè)試上所缺失的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。

我們說(shuō)緊急場(chǎng)景的測(cè)試是在功能層和應(yīng)用層開(kāi)展相關(guān)的工作，而面向軟件、面向代碼本身的在技術(shù)層的測(cè)試，我們可以確認(rèn)軟件本身的質(zhì)量，但是這兩點(diǎn)在以往始終是兩條平行線，但是在現(xiàn)在軟件定義汽車大的時(shí)代下，我們也在探索，如何把針對(duì)基礎(chǔ)層的測(cè)試和面向場(chǎng)景基于場(chǎng)景的這個(gè)仿真測(cè)試，把它兩個(gè)各個(gè)融合在一起，這個(gè)其實(shí)和我們今天大會(huì)的跨界融合，軟硬融合也是相契合的。我們通過(guò)把功能層和基礎(chǔ)層的測(cè)試手段，打破它們之間的壁壘，融合在一起，我們也可以把傳統(tǒng)的故障注入模擬和資源調(diào)用檢查，和我們面向場(chǎng)景的測(cè)試結(jié)合在一起，后面我們會(huì)有一個(gè)很有趣的實(shí)際例子，給大家介紹一下突破壁壘、跨界融合的必要性。

第三部分給大家介紹一下，基于我們前面所做的探索，在行業(yè)里所開(kāi)展實(shí)踐的工作，第一個(gè)案例這個(gè)基于ISO26262，基于功能安全開(kāi)發(fā)，針對(duì)智能化、電動(dòng)化汽車不同的控制器，所開(kāi)展的一系列測(cè)試的實(shí)踐，這個(gè)也是大家最熟悉的環(huán)節(jié)，我們針對(duì)新能源汽車三電，針對(duì)ADAS不同的控制器，在國(guó)內(nèi)和不同的主機(jī)廠，包括國(guó)家檢測(cè)中心，這么多年來(lái)有很多具體的合作，和面向這些控制器的功能安全測(cè)試相比，因?yàn)槲覀冋f(shuō)更有挑戰(zhàn)性的是什么呢，面向自動(dòng)駕駛不確定性的場(chǎng)景測(cè)試，包括我們說(shuō)的現(xiàn)在預(yù)期功能安全測(cè)試。

如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，那么這里就是我們說(shuō)的面向智軟件定義汽車這是一個(gè)以場(chǎng)景、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的一個(gè)連續(xù)的仿真測(cè)試，這里核心的支點(diǎn)是需要構(gòu)建一個(gè)海量的仿真場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)方面我們?cè)谶^(guò)去的幾年里和行業(yè)內(nèi)的合作伙伴，包括和各個(gè)主機(jī)廠，包括和咱們協(xié)會(huì)也開(kāi)展了很多的合作。目前為止我們構(gòu)建了大概有超過(guò)2萬(wàn)組，在仿真環(huán)境下實(shí)際可用可以用于測(cè)試驗(yàn)證的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，覆蓋了包括預(yù)期功能安全，包括智能駕駛，包括V2X一系列不同的應(yīng)用。

這個(gè)場(chǎng)景庫(kù)我們給它起了一個(gè)名字叫“水木靈境”，這個(gè)場(chǎng)景庫(kù)的底座是數(shù)字孿生以及AI，后續(xù)也將引入AIGC，基于生成式人工智能的技術(shù)，這里我們要解決整個(gè)仿真場(chǎng)景庫(kù)數(shù)據(jù)構(gòu)建的時(shí)候，最核心的問(wèn)題是數(shù)據(jù)來(lái)自于哪兒。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建體系，數(shù)據(jù)來(lái)自于邏輯、來(lái)自于法規(guī)、來(lái)自于我們?cè)诘缆飞宪囕v的采集，這里還是很感謝我們和天翼交通，還有和各地地方政府，包括和協(xié)會(huì)還有信通院的合作，我們從去年到今年做出了一個(gè)新的突破，我們可以把各個(gè)地方政府所建設(shè)的這些智能網(wǎng)聯(lián)測(cè)試示范區(qū)，路測(cè)設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)空的同步，通過(guò)相應(yīng)的開(kāi)發(fā)，用于我們說(shuō)的自動(dòng)駕駛算法的訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證。

在這個(gè)新的體系加持下，從去年到今年我們也是完成了車路協(xié)同，路車設(shè)備所構(gòu)建仿真場(chǎng)景，從質(zhì)到量的飛躍，完成了整個(gè)技術(shù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)，后續(xù)我們也是和蘇州，和上海國(guó)際汽車城，包括未來(lái)和武漢經(jīng)開(kāi)區(qū)各個(gè)示范區(qū)合作，也會(huì)拓展更廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源，這些數(shù)據(jù)最終將會(huì)服務(wù)于我們軟件定義汽車，服務(wù)于整個(gè)智能駕駛的安全驗(yàn)證。

第二個(gè)實(shí)踐的案例，這個(gè)是我們構(gòu)建了一個(gè)基于云算力的海量仿真SaaS平臺(tái)，云仿真這個(gè)事情大家到現(xiàn)在已經(jīng)不再陌生了，但是這里就是關(guān)鍵，我們是說(shuō)怎么去完成由單機(jī)到上云，由單車到多車并行這樣一個(gè)開(kāi)發(fā)部署和實(shí)踐，這里有一個(gè)具體的案例是什么呢，我們?cè)谔K州，支持蘇州政府開(kāi)展圍繞高級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛，在上道路測(cè)試和示范應(yīng)用之前，我們基于仿真測(cè)試的手段，來(lái)完成了一個(gè)安全性的確認(rèn)，我們說(shuō)在傳統(tǒng)騎車人開(kāi)車的時(shí)候，車是車，人是人，駕駛員是需要考駕照的，我們現(xiàn)在對(duì)于自動(dòng)駕駛，尤其是高級(jí)別的自動(dòng)駕駛實(shí)際上是一個(gè)人車合一的過(guò)程，這個(gè)時(shí)候我們的智能化汽車，如何去考駕照，這個(gè)其實(shí)從國(guó)家到各個(gè)地方政府，到安全監(jiān)管都將面臨的共同問(wèn)題，在蘇州這邊我們是相當(dāng)于構(gòu)建了一個(gè)服務(wù)于這樣的人工智能駕駛員這樣的駕考體系，通過(guò)仿真場(chǎng)景測(cè)評(píng)體系，云端的算力服務(wù)于整個(gè)安全監(jiān)管，往上我們可以通過(guò)構(gòu)建一個(gè)更大的駕考的場(chǎng)景庫(kù)，實(shí)現(xiàn)類似于人類開(kāi)車的時(shí)候，這個(gè)駕校的職能，往下游通過(guò)這種量化的評(píng)價(jià)，量化的這種測(cè)試，可以服務(wù)于它的監(jiān)管，甚至包括保險(xiǎn)的理賠和定責(zé)。

下一個(gè)我們應(yīng)用的實(shí)踐就是圍繞我們所構(gòu)建的從芯片處理器，到控制器、硬件在環(huán)，到實(shí)車在環(huán)這樣的體系，在行業(yè)里的一些實(shí)踐，這里要跟大家分享的一個(gè)是，我們?cè)趯?shí)車在環(huán)上今年也取得了新的突破，因?yàn)槲覀冊(cè)瓉?lái)圍繞單車在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)我們采用了一種稱之為高級(jí)整車在環(huán)VAQ的技術(shù)，這個(gè)在一汽、上汽，包括幾大國(guó)檢中心已經(jīng)在服務(wù)于整個(gè)產(chǎn)業(yè)安全性的驗(yàn)證。我們?cè)诮衲晖ㄟ^(guò)這種協(xié)同式并行式仿真的共建，可以把位于不同實(shí)驗(yàn)室、不同城市，甚至未來(lái)不同國(guó)家車輛在環(huán)的仿真平臺(tái)，在相同的場(chǎng)景下形成協(xié)同仿真，這樣協(xié)同式的高精準(zhǔn)的在環(huán)仿真平臺(tái)，可以用于在最真實(shí)的情況下，對(duì)我們相同的算法、不同的算法，人及共駕的算法都耦合的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)抗測(cè)試。并且進(jìn)一步地我們可以把信息安全，把V2X相關(guān)的這些模擬，相關(guān)的內(nèi)容注入和我們這種對(duì)抗車企容威

這個(gè)也是我們說(shuō)不管從算法驗(yàn)證，從軟件測(cè)試，從研發(fā)，從預(yù)期功能安全的角度，包括我們前面說(shuō)的服務(wù)于人工智能駕駛員，駕考的無(wú)人車駕校都可以發(fā)揮很關(guān)鍵的作用。

第五個(gè)就是我們前面提到的，我們?cè)趪L試把基于面向軟件代碼，軟件本身基礎(chǔ)層測(cè)試的工作和我們面向場(chǎng)景，基于場(chǎng)景的測(cè)試融合在一起我們?cè)诎雽?shí)物仿真，或者車輛在環(huán)的場(chǎng)景下，我們可以把控制器內(nèi)面向代碼的這些故障注入模擬，甚至是包括資源占用，我們說(shuō)做這類測(cè)試的時(shí)候，我們是只在控制器上，在HIL上做是不夠的，很多時(shí)候還是需要試車，在道路上檢驗(yàn)，在軟件上，和在實(shí)車上是不一樣的，很多故障，很多隱患，和一些Bug，實(shí)車下是最終評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則，但是如果實(shí)車在道路上行駛的時(shí)候，在控制器里修改一些代碼，注入一些故障，這個(gè)對(duì)整個(gè)交通和測(cè)試是非常危險(xiǎn)的，因?yàn)槲覀兺ㄟ^(guò)在半實(shí)物仿真臺(tái)架上，在HIL，在車輛在環(huán)實(shí)驗(yàn)室里做這種故障注入的模擬，既能保證測(cè)試的有效性、真實(shí)性、覆蓋性，同時(shí)不會(huì)發(fā)生真正的安全事故，這樣可以幫助我們，讓我們的安全測(cè)試更加安全。

以上是今天和大家要分享的內(nèi)容，最后簡(jiǎn)單介紹一下我們公司的情況，IAE智行眾維還是圍繞智能駕駛和自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試驗(yàn)證，在于構(gòu)建一個(gè)剛才提到的IAE X-in-Loop閉環(huán)的仿真測(cè)試體系，以及服務(wù)于這個(gè)仿真測(cè)試體系所需要的一個(gè)海量場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，也是通過(guò)這樣的技術(shù)閉環(huán)和數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，讓我們服務(wù)于現(xiàn)在智能化時(shí)代下，軟件定義汽車大的行業(yè)生態(tài)，大的背景，后續(xù)希望跟大家有更多的分享，有更多的互動(dòng)和交流，謝謝大家！

（注：本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）