深耕數字化領域，重構整車軟件集成新范式

深耕數字化領域，重構整車軟件集成新范式是一場觸及產業根基的系統性革命，不僅是破解當下集成困境的利器，更是開啟軟件定義汽車無限可能的“鑰匙”

當前，汽車產業正經歷一場前所未有的深刻變革，軟件定義汽車已成為驅動未來發展的核心引擎。整車軟件集成作為連接海量代碼與卓越駕乘體驗的關鍵紐帶，其效率與質量直接決定了智能汽車創新的步伐與安全底線。面對傳統集成模式的掣肘，深耕數字化領域、重構軟件集成新范式，不僅是突破技術瓶頸的必由之路，更是引領我國汽車產業邁向智能化、網聯化高階競爭的制勝關鍵。

傳統軟件集成方式面臨嚴峻挑戰

汽車內部，曾經由發動機、變速箱等部件定義的“機械裝置”，如今正快速進化為由軟件賦能的“智能移動終端”。智能駕駛輔助、流暢的車載娛樂、無縫銜接的遠程升級（OTA）……這些我們越來越熟悉的功能，其核心驅動力正是汽車內部日益復雜的軟件系統。要安全、高效地實現這些智能功能，并讓它們協同工作，離不開一個關鍵環節——整車軟件集成。

然而，傳統的軟件集成方式在汽車智能化、網聯化的大潮下，正面臨著嚴峻挑戰。一輛汽車內部可能有幾十甚至上百個獨立的電子控制單元（ECU），如同一臺臺小電腦，分別控制著發動機、剎車、車窗、音響等不同功能。這種傳統“各自為政”的設計方式（即分布式架構），在軟件集成時暴露明顯弊端。

“綁得太緊”，軟硬件升級困難。傳統模式下，特定軟件功能往往和特定的硬件（ECU）“捆綁”在一起。如同一款App只能安裝在某個特定型號的手機上，需要更新軟件功能或修復漏洞時，常常受限于硬件的生命周期，導致升級慢、成本高，無法快速響應用戶需求和市場變化。

“語言不通”，數據共享效率低。汽車內部不同的ECU之間需要不斷交換信息（如車速、位置、傳感器數據等），但不同的功能區域可能使用不同的“語言”（通信協議，如CAN、LAN、FlexRay和車載以太網等）。這些“語言”不互通，就像一群說不同方言的人合作，溝通效率低下，會形成“數據孤島”，阻礙整車層面信息的流暢共享和智能協同。

“配合脫節”，開發與驗證效率低。一方面“開發慢”，過去常常是硬件設計基本定型后，軟件才開始開發，如果軟件需求中途有變，那么硬件調整會困難且昂貴，導致整體開發進度延誤；另一方面“驗證晚”，軟件集成的最終驗證嚴重依賴制造物理樣車進行測試，不僅耗費大量時間和金錢，更重要的是，很多跨多個ECU、涉及多個功能的復雜問題，往往要到造出樣車后才能被發現，解決問題的時間被大大拉長，項目風險和成本也隨之增加。

“責任不清”，協同管理難度大。整車軟件涉及眾多供應商，在傳統模式下，信息靠文檔、郵件傳遞，缺乏貫穿始終的數字化管理鏈條。當出現涉及多個供應商或跨功能區域的系統性問題時，追溯原因、明確責任變得異常困難，協調成本高，且解決問題效率低下。

數字化賦能整車軟件集成新范式

面對傳統集成模式的深刻挑戰，以大數據、云計算、人工智能為核心的數字化技術，正為整車軟件集成范式的系統性重構開辟清晰路徑。

在架構層面，數字化技術正推動從“硬綁定”到“軟解耦”的根本性轉變。通過采用面向服務的架構（SOA）理念，將車輛功能（如導航、空調控制、能量管理）抽象化為獨立的、可復用的“服務”。這些服務單元不再與特定硬件控制器深度捆綁，而是依托域控制器（如智能座艙域、自動駕駛域、車身域）或中央計算平臺的強大算力，實現靈活部署、動態組合和按需更新，打破軟硬件升級相互掣肘的僵局，使功能迭代得以擺脫硬件生命周期的束縛。

同時，為解決傳統異構通信導致的數據割裂，引入高性能通信中間件，如DDS（數據分發服務），作為全車數據交互的“通用語言”。它們如同高效的信息高速公路，確保不同功能域、軟件模塊之間，乃至車、云兩端的數據流（如傳感器信號、控制指令）能夠實現低延遲、高可靠的無障礙實時共享與融合，為整車級智能協同奠定堅實的數據流通基石。

在開發流程維度，數字化工具正驅動驗證模式從“物理依賴”向“虛擬先行”的歷史性跨越。其核心突破是構建整車級的高精度數字孿生體，通過虛擬鏡像貫穿開發全周期。例如，在開發早期，工程師即可在虛擬環境中對軟件模型（MIL）、集成后的控制器邏輯（SIL）以及包含虛擬硬件的完整系統（HIL）進行大規模、高并發的仿真測試，模擬極端工況、網絡故障及復雜交互場景，使傳統模式下依賴物理樣車才能暴露的跨域系統級缺陷得以大幅前置發現與修復，顯著壓縮開發周期并降低后期變更成本。

同時，基于模型的系統工程（MBSE）方法對碎片化文檔管理的替代，將需求、設計、測試等關鍵要素轉化為相互關聯的數字化模型，形成嚴密的邏輯鏈路。當需求變更時，系統能自動分析其影響范圍，聯動更新相關設計與測試環節，確保從概念到實現的全流程透明化與可追溯性，極大提升了開發質量與效率。

在管理協同領域，數字化平臺正重塑多角色協作的秩序與效率。通過構建覆蓋軟件全生命周期的統一數字化數據中樞，將需求、軟件物料清單（SBOM）、設計模型、測試結果、變更記錄等關鍵信息結構化整合，形成唯一權威的數字化基線（Baseline）。所有變更均需基于此基線進行申請、評估與追溯，確保所有參與方（主機廠、供應商）獲取實時、一致、可信賴的信息源，杜絕了版本混亂與追溯難題。

針對跨域系統性問題定位模糊的痛點，知識圖譜技術被應用于構建智能化問題溯源與責任判定模型，通過整合系統架構、組件依賴、歷史故障案例、測試數據及責任邊界，形成可推理的“知識網絡”。當系統出現異常時，模型能結合實時數據，自動分析故障傳播路徑，快速定位根因并明確映射至相關設計環節或責任方，形成可視化的責任判定矩陣，大幅提升復雜問題診斷效率，減少協作摩擦。

綜上所述，深耕數字化領域，重構整車軟件集成新范式是一場觸及產業根基的系統性革命，不僅是破解當下集成困境的利器，更是開啟軟件定義汽車無限可能的“鑰匙”。唯有牢牢把握數字化這一核心驅動力，加速技術融合、推動組織進化、拓展開放生態，方能構建起安全、高效、持續進化的軟件集成體系，為我國從汽車大國邁向汽車強國奠定堅實的數字基石，讓更智能、更安全、更個性化的未來出行惠及億萬民眾。

[作者單位：吉利汽車研究院（寧波）有限公司]