“汽車算力與仿真助力產業高質量發展”論壇 在廣州成功召開

大會現場

11月24日上午，作為2023第五屆汽車電子產業大會的重點活動之一——“汽車算力與仿真助力產業高質量發展”論壇在廣州市成功舉辦。

廣州市智能網聯汽車示范區運營中心主任、廣州市智能網聯汽車電子產業發展促進會執行副會長吳征明

本次論壇匯聚汽車算力與仿真技術領域的高校專家與企業精英，共享汽車算力與仿真技術發展的經驗和技術成果，共商汽車仿真產業發展大計。論壇由廣州市智能網聯汽車示范區運營中心主任、廣州市智能網聯汽車電子產業發展促進會執行副會長吳征明主持。

合肥工業大學機械與汽車工程學院教授、汽車與交通工程學院副院長盧劍偉

合肥工業大學機械與汽車工程學院教授、汽車與交通工程學院副院長盧劍偉發表了《仿真技術在車輛產品技術創新中的應用探討》的主題演講。他認為，汽車研發技術按計算機參與度劃分為四個階段——純人為干預的物理測試驅動的設計、計算機輔助的仿真驅動的設計、以計算機為主導的大數據驅動的設計、AI加超級大腦決策的人工智能驅動的設計。從技術1.0到技術3.0，人是最關鍵、最核心的要素，但在技術4.0的情況下，工程師的角色被顛覆，從研發的主要執行者變成超級大腦的監控人員，確保超級大腦準確無誤地執行任務。自技術2.0起，仿真技術已在汽車研發領域中扮演重要角色。即使未來人為參與度逐漸降低，但是仿真技術依舊被廣泛應用。大數據驅動及人工智能驅動僅僅是省去人為操作與決策的步驟，而底層架構仍需仿真技術為超級大腦提供數據支撐。

西門子EDA亞太區技術總經理李立基

西門子EDA亞太區技術總經理李立基在主題為《EDA加速實現汽車智能化》的演講中介紹汽車智能化電子設計的發展趨勢和西門子EDA汽車電子設計解決方案。他認為，汽車是一個復雜系統，不管技術創新還是商務創新的實現，都需要在研發、設計、生產及運維等各個方面整體考慮，這就要求對汽車的基礎架構、研發方法及制造工藝、售后運維等多方面進行轉變，而實現這一切的基石在于電子電氣及軟件。西門子EDA從集成電路、硬件和系統三個層面全方位覆蓋了汽車的電子設計，加速實現了汽車的智能化發展。

安徽深信科創信息技術有限公司聯席CEO&COO鮑帥

安徽深信科創信息技術有限公司聯席CEO&COO鮑帥在主題演講中從靜態場景搭建和動態場景搭建兩部分詳細闡述了基于Carla開源仿真器的自動駕駛測試場景。他表示，基于ODD（運行設計域）抽象出相應的參數構建超參數空間，對所有參數進行參數搜索并生成場景，借助Carla仿真器進行仿真模擬，輸出該場景的評價分數（如TTC，碰撞率，舒適度，是否闖紅燈等），反饋給搜索算法，不斷迭代優化，構建動態關鍵場景數據集。

北京賽目科技股份有限公司前瞻事業部總監薛曉卿

北京賽目科技股份有限公司前瞻事業部總監薛曉卿在《智能網聯汽車安全驗證》主題演講中著重介紹了ADS安全驗證解決方案中，ADS安全確認仿真測試工具鏈的三大特點，一是可通過SOTIF分析生成邏輯場景；二是可通過測試空間分析算法生成測試策略；三是生成的仿真測試評價中可輸出ADS失效概率。

上海同星智能科技有限公司CMO羅偉光

上海同星智能科技有限公司CMO羅偉光發表了《聯合仿真技術實現低成本軟件開發測試》的主題演講。他介紹，聯合仿真是指將來自不同學科領域的仿真模型集成到一個共同的仿真環境中,進行協同仿真，用于對汽車系統進行全面評估，或對系統中單個部件進行充分測試。聯合仿真在汽車領域應用廣泛，涉及到電氣系統仿真、控制系統仿真、熱管理仿真等。汽車軟件和硬件的在環仿真就是控制系統的多學科聯合仿真的一個典型應用，在該應用中，汽車ECU的控制算法是被驗證的對象，它可運行在真實的零部件中，也可由軟件模擬，例如Mathworks的MATLAB/Simulink、同星的TSMaster等；其他還涉及到整車動力學、液壓系統、整車通信、外部運行等場景。

黑芝麻智能科技有限公司高級產品專家額日特

黑芝麻智能科技有限公司高級產品專家額日特在《“芯”勢力賦能智能汽車加速發展》主題演講中分享了黑芝麻智能在研發芯片過程中的四點思考，一是架構創新，應做到支持中央化的計算趨勢，支持跨域多功能集成，高效且易用；二是自研核心，應構建自主可控的核心競爭力，更從容地應對市場的多極化需求；三是算力綜合，通過綜合算力實現“算”以致用，全面靈活的面向市場應用；四是平臺化方案，通過硬件兼容、軟件重用和算法的持續迭代，有效覆蓋多場景應用。

廣州視晟科技有限公司汽車電子測試總監趙群

廣州視晟科技有限公司汽車電子測試總監趙群發表了《共享化仿真，智駕加速的必然選擇》的主題演講。他認為，共享化仿真的價值體現在以下五點，一是全面的智能駕駛仿真測試服務。可提供SIL到HIL全流程自動駕駛數據解決方案，為自動駕駛技術賦能；二是極大提高了智駕企業的效率，降低投入。回注集群模式可大大縮短智駕軟件的迭代周期，降低智駕企業的投入，提高效率，加速智駕應用落地；三是集中數據管理。通過數據管理平臺解決方案，可加速AI應用研發和使用效率；四是規模效應，降本增效。可提供通用的、低成本、高效率、高質量、規模化、自動化的數據挖掘服務。五是同源數據，確保測試一致性。將SIL的測試結果與HIL的測試結果，互相印證，提高分析效率，海量數據統一管理、高效處理和流轉，助力自動駕駛產業高速發展。

國內汽車市場蓬勃發展，汽車的改型換代周期明顯提速。仿真技術的運用，可以優化汽車生產線的工藝規劃和布局，促使整個生產流程更加柔性化、智能化，可以更快速地響應市場需求，而這背后離不開高性能算力平臺的支持。本場論壇致力于為汽車算力與仿真技術領域的專家、企業家代表建立一個優質的交流平臺，通過產業鏈上下游協同創新，增強我國汽車算力與仿真技術領域的核心競爭力，助力我國汽車產業高質量發展。