本文为西门子数字化工业软件汽车与交通运输行业副总裁 Nand Kochhar向智驾网发布的署名文章，旨在探讨如何利用数字孪生技术设计具备自动驾驶功能的汽车。

以下为全文：

汽车行业今天正在发生根本性变革，技术、社会需求以及环境法规都在推动车辆不断迈向更可持续、更安全、更可访问和更智能的高度。随着行业竞争的不断加剧，汽车制造商必须专注于先进功能的开发，而自动驾驶是其中不可或缺的一项，其带来的独特设计挑战也对车企提出了严苛考验。

复杂的移动技术

高级驾驶辅助系统（ADAS）日益标准化，这有助于提高现代汽车的车载处理能力和传感器、执行器和网络的数量。先进的信息娱乐系统也变得越来越普遍，其中许多系统都具有连接功能，这些都增加了电子电气（E/E）网络和车辆软件的复杂性。

如今提供车载智能的SoC每秒要从车辆周围的各种传感器系统收集和处理数兆字节的数据。

车辆软件也从低端嵌入式功能发展到可以管理和控制多种车辆功能的全车软件系统。

自动驾驶汽车的软件更为复杂，其需要结合人工智能和机器学习来处理传感器数据、做出决策，并向车辆周围实时发送指令。

因此，构成自动驾驶汽车的各种子系统，从电子和软件到机械系统，都需要在车辆运行时持续交互，以支持车辆周围的信息移动。

在电动汽车领域，这些先进组件和子系统还需集成到全电动汽车平台中，同时保持续航里程和性能特征不被传感器、致动器和处理设备的电力需求所消耗。此外，这种集成带来的挑战还包括确保车辆网络能够支持自动驾驶汽车的数据需求，以及隐蔽性的设计，以保证车身的流畅度和美观性。

数字化解决方案带来“全局”视野

解决这些挑战的方法从车辆设计过程的数字化转型开始。

数字化转型使车企能够采用新的移动解决方案开发和工程方法，通过数字骨干连接车辆的整个生命周期，使信息能够在整个组织中流动。合作伙伴企业也可以安全地纳入数字骨干，确保组织之间能够更快速、更容易地协作。

全面的数字孪生是其中的关键所在，它可以捕捉车辆设计和生产的各个方面，帮助车企消除电气、电子、软件和机械领域工程团队之间的障碍。这不仅有助于克服自动驾驶车辆的复杂性，还能在公司中培养一种新的协作模式和创新文化。

自动驾驶车辆设计的第一步是描述预期的车辆行为、运行环境和性能目标。换句话说，工程师必须了解自动驾驶车辆将如何工作，如何与外部世界互动，以及如何融入整个生态系统，包括车辆内的各种子系统将如何相互作用，以及相关法规、制造能力、供应链，甚至车辆周围的智能基础设施会与车辆产生怎样的交互等等。

因此在设计开始前，需要将全部情形转化为一组要求和约束条件，这组要求和约束条件概述了设计空间、约束条件和车辆所需的能力。

传统上，设计团队使用基于文档的方法在整个组织中描述、级联和分解这些需求，但这种方法对于今天复杂的自动驾驶车辆而言显然是不适宜的。

通过数字化，对于设计的总体理解可以与产品生命周期相集成，从而在整个组织中分解需求的结构化并实现可追溯性。

随着这种高级描述的分解，工程团队能够获得具体的目标和约束条件，以指导每个组件和子系统的开发。

例如，自动驾驶车辆要求能够检测到围绕车身的全部物体（其他车辆、基础设施、行人等）。

分解这一要求可以确定实现360度感知所需的传感器类型和数量，以及每个传感器在车身中的最佳位置；再进一步分解封装、功率、热性能等原因，会对这些传感器的尺寸和位置产生约束，基于此，工程师就可以开始设计和放置传感器，确保满足各种要求和约束条件。

汽车设计过程的数字化也可以增强和加速各个工程团队的设计工作。数字化设计过程中的信息流不是单向的。正如要求和约束被分解并级联到每个设计团队一样，组件和子系统设计数据、仿真结果和更改可以传达到车辆级别，甚至可以跨其他工程团队和领域。

这种跨领域快速有效沟通的能力至关重要。自动驾驶车辆依赖于电子、软件、机械设备和架构的高度集成系统。传统上，这些系统的开发是与其他系统隔离进行的，当它们最终结合在一起时往往会导致集成问题。

数字化使工程团队，甚至是原始设备制造商和供应商之间的团队，能够在设计过程的早期开始合作。车辆数字孪生使连接人员、项目、模型和数据的数字主线能够有效地解决这些复杂问题，帮助集成电子电路设计和仿真、机械CAD、计算流体动力学（CFD）、E/E架构的数字化解决方案，以及更多帮助工程团队从整体车辆角度进行设计的解决方案。

工程数据可供所有利益相关者使用，助力多领域仿真、设计优化和设计工作的早期验证。随着系统设计的不断完善，数字工程解决方案还可以帮助团队根据成本、热性能、功耗、ECU利用率、重量等因素在设计选项之间进行评估和选择。此外，工程变更可以快速传达给其他关联团队，确保信息的及时性，进而缩短开发周期。

今天的自动驾驶车辆必须拥抱数字化，打破工程领域和产品开发阶段之间的界限。全面的数字孪生能够帮助汽车制造商捕捉车辆设计的各个方面，贯穿其整个生命周期，连接来自电气、电子、软件和机械领域的工程团队，为团队提供更深入的洞察力，缩短开发周期，提高效率，进而提高市场灵活性。