随着自动驾驶技术和智能系统的飞速发展，相关工具供应商的洞察对于这一领域的持续进步至关重要。自动驾驶汽车的开发挑战巨大，其复杂度远超过传统项目。目前，行业内已经经历了两次数字化变革，第一次数字化变革引入了广泛的嵌入式软件应用，使得燃油经济性、排放控制、电气化、车辆安全以及舒适性和便利性方面都得到了极大的提升。在这一变革中，基于模型的设计（Model-Based Design，MBD）起到了关键作用。
MBD的发展始于1996年，当时丰田、福特、戴姆勒-奔驰等企业的工程师开始采用系统化的模型来开发汽车。MBD的核心在于在整个开发流程中使用模型，从而实现了建模、仿真、测试、验证和代码生成的一体化。这种设计方法可以涵盖软件、物理系统以及各个组件，使得开发团队能够设计软件而不是简单编写程序。通过MATLAB、Simulink和Stateflow等软件工具，工程师可以设计出具有高代码质量和减少设计和编码错误的软件组件。
在自动驾驶和智能系统开发过程中，验证和测试是建立信心的关键步骤。利用基于模型的系统级和组件级的测试，可以进行需求跟踪、整车级别仿真、基于场景的测试、数据驱动的仿真回放等，确保开发的每一个环节都能够被严格测试和验证。这些方法包括模型在环测试、属性证明、标准检查、硬件在环测试、处理器在环测试、FPGA在环测试等，确保系统稳定性和可靠性。
基于模型的设计为快速设计迭代提供了革新性的支持。它能够带来独有的功能代码生成质量，实现明确的沟通，并进行持续的验证和确认。这种方法减少了对昂贵实物原型的依赖，降低了重做的需求，从而大大减少了测试上市时间并缩短了产品上市时间。
许多著名案例证明了基于模型的设计的价值。例如，通用汽车在开发沃兰达和特斯拉动力总成控制策略时，就在没有实物原型的情况下完成了数百种配置的动力总成测试。这种方法不仅减少了设计和编码错误，还提升了电池技术，并且对于资源有限的新创公司来说，是开发出这样复杂系统的唯一可行方式。洛克希德-马丁的F-35B垂直起降战斗机、NASA的猎户座飞船以及新视野号飞越冥王星的任务都是通过基于模型的设计方法来实现自动飞行控制软件的C++代码自动生成，从而在安全性和效率上都取得了显著成效。
总而言之，自动驾驶和智能系统开发领域正经历着一场革命性的技术革新。工具供应商提供的洞察和解决方案是推动这一变革的重要力量。通过以模型为基础的开发方法，可以提高设计质量，加快迭代速度，减少错误，增强团队沟通，持续验证，降低原型成本，减少测试上市时间，并最终缩短产品上市时间，实现自动驾驶和智能系统开发的高效率和高可靠性。
