软件开发 吐鲁番的火焰山山脚下，工程师标定好上车去测

菏泽炫佑科技

软件开发 吐鲁番的火焰山山脚下，工程师标定好上车去测

从福泉北路333号到吐鲁番火焰山脚下，“天梯”有很多新的故事可讲。

在格尔木海拔4000多米的昆仑山口，一个小小的“天梯”盒子和主机厂的兄弟们一起在高原上前行。 去年黑河的严寒并没有冻结春天，更是“天梯”奋力创造梦想的勇气。 虽然只是一个梦，但我其实已经摸着石头过河了。 如何不止于讲故事，而是实事求是，让梦想照进现实，淋漓尽致地展现云的力量，《云梯》致力于其中。

如果说“过河”是对解决方案的理论实践的描述，那么河流的源头就是汽车研发面临的诸多痛点。

“在吐鲁番这里软件开发，下午三四点就到了晒车的时间，等车达到戈壁的标准温度后，工程师就可以上车测试了。” 在火焰山脚下的司机家里，一位熟悉夏季测试的师傅这样说道。 这个标准温度是多少？ 在每日平均超过40摄氏度的高温预警期间，停放在酒店停车场的“天梯”实验车内的工业温度计已经被暴晒在阳光下。 当你打开车门坐下时，真皮座椅正在燃烧。 戈壁上不允许穿凉鞋，空气中弥漫着烧石头的味道。 在这样的环境下，校准和测试工程师一待就是三个月，顶着烈日高温工作，六休一休。 车太多，人手不够，加班在所难免。

吐鲁番山麓有句俗话：“只有借不到的蕉扇，没有爬不上去的火焰山”。 每天在山脚下的路上来回奔跑的工程师们堪称现代学习人，他们意志坚定，勇往直前。 但有时，他就像一位大圣人一样，在火焰山的高温中被困，翻车了。

高温作业试验车辆侧翻现场

“高温测试是三所高中中*舒服的。” 晚上11点天黑了，吐鲁番飘下了零星的雨点。 主机厂的一名工程师感叹道。 在中奖几率不大的吐鲁番下着雨，他说：“我去格尔木做高原测试，带了高压锅，在海拔三四千米的地方睡了一夜。我头疼，不得不连夜从山顶下来，去海拔较低的地方好好睡一觉。” “冬天去北方，给电脑盖个暖和的被子。”

在库姆塔格沙漠边缘，“天梯”箱继续在高温下与工程师们一起工作。 随后前往昆仑关，帮助工程师在校准测试时提高工作效率、降低工作难度。

什么是“梯子”？

“云体”平台的使命是为汽车软件开发工具提供协同、开放、专业的一站式平台，成为工程师的得心助手。 该平台是根据智能汽车软件开发、标定、验证、测试的实际痛点，针对一线工程师的排班工作需求量身定制的云管端一体化开放工具平台。

由“两端、一通道、三个数据库、七个系统”组成，支撑“远程、协作、知识管理”三大核心服务。 “云梯”通过Web界面提供多方协作平台（甚至包括外包驱动程序）。 在这个平台上，不仅可以动态管理和授权不同的软件开发参与者在同一项目空间中查看各种数据，还可以随时随地组织多方实时分析真实车辆或设备上的数据，只需就像多人去现场分析问题一样。 返回云端的数据基于“云梯”知识管理服务，自动进行数据质量分析、解析和评估，并输出简单直观的结果。 此外，基于专家推荐模型，推荐新的校准参数以实现组织中的知识。 内部迭代、存储、循环、复用。

“云来”平台云管端架构

远程

谈起“过河”，“云梯”所跨过的河流可以说是千船竞渡——它是一种远距离的解决方案，可以提高工程师的工作效率，并在一定程度上节省工作成本。程度。 “您的解决方案与向日葵等远程应用程序有何不同？” 这是你们**次见面时*有可能被问到的问题。 对此，《云梯》给出了如下答案：

将有限的车辆数据传输回云端进行分析的远程工具并不容易使用。 首先，实时性不够。 数据放置在云端后进行分析，然后更新参数或软件。 延迟基本上以分钟甚至小时来衡量，这对于需要快速验证结果并迭代进行下一次测试的工程开发来说太慢了。 。 如果考虑到动力域、底盘域、ADAS域中一些实时性要求非常高（ms级）的测试项目，特别是这些域的​​功能还涉及到安全，那么这种方案就完全不适合了。 其次，带宽不够。 在汽车研发协作中，需要观察车内的大量数据（尤其是ADAS领域），还需要能够实时动态改变配置。 带宽始终是有限的。 无论是现在的5G，还是未来的任何移动通信技术，面对海量的数据采集和数据的实时观察，将汽车中的数据通过云端发送给人们都是一个巨大的挑战。

因此，《天梯》给出的策略是将研发人员的眼睛和手延伸到汽车中，而车载系统则提供必要的研发方法和工具。 “云来”平台在云端和车侧部署了一套基于Web的对车辆和设备的远程访问服务。 车辆侧“天梯”盒子提供接入车辆的接口，集成INCA等标定测试软件，并连接云端后台，接收云端指令并返回数据。 “云梯”后端提供远程访问车辆界面，并提供基础设备管理、数据管理等服务。

基于多路径聚合的高速稳定的分布式物联网管道，实现了移动、联调、电信、卫星网络的融合，就近接入全国四大区域，解决了即使在农村也极其困难的问题。三高测试。 解决网络环境不稳定的问题，提高用户体验。

2022年疫情期间，黑河冬季检测任务照常进行。 无锡的工程师通过“天梯”的远程功能，顺利完成了部分工作。 “非常流畅，体验和实际坐在车里测试校准一模一样。”

全国各地、全时间、全空间的车辆和设备畅通无阻

“云来”提供一整套可管理项目权限的解决方案，致力于保护客户数据安全。 远程桌面只是“天梯”的一个功能模块，它还集成了更多的功能。 《天梯》的开发者如是说。

多方协作

“我们开会习惯用企业办公软件，能不能更方便一点？” “有时候现场出现一个小问题，半天就可以解决，但到现场沟通还是需要两天的时间，如果能在线解决，就把问题搞清楚就好了。” “有些问题不是问一个人就能解决的，而是需要多问几个人。” 校准测试工程师表示。

针对这一系列问题，“云梯”给出了以下答案：

“云梯”平台的协作是全方位、多角色的智能协作。 除了公司内部的不同区域和团队，还有公司外部的供应商、客户、合作伙伴（工程师之间的协作）等智能汽车软件开发的关键相关方。 “云梯”平台还将聚焦当前工程师和测试驾驶员之间急需的协作，以及未来AI智能的人机协作。 但共同的目标是提高软件工程师的开发和测试效率。

全面的多角色协作

工程师之间的协作，除了“云梯”平台的基本功能外，如采用灵活的权限管理、对内对外开放项目空间、实现项目信息和数据的实时同步等。 利用“云来”平台强大的远程能力，集成多个第三方企业OA系统软件，如钉钉、Teams等，支持一键导入，发起在线实时问题分析会议，多方可在线查看同一车辆 根据目标车辆上的软件运行状态或问题，可以快速组建临时虚拟现场团队，分析关键依赖关系或路径，高效解决软件问题。 该功能在智能汽车“软件功能上移”的趋势下得到越来越多的应用。 在疫情远程办公期间也得到了很多一线工程师的推荐和青睐，为大家节省了大量的人力、时间和利润成本。

与司机协作主要是监控司机执行的测试用例的质量，提高测试数据的质量，方便工程师分析数据和问题。 云端提供测试用例开发和编辑模块。 开发每个测试用例时，都会导入相应的驾驶员/车辆行为评估算法和数据采集拦截算法（数据管理）。 测试用例和评估算法将以测试任务的形式打包交付至车辆端“天梯”盒子。 驾驶员通过在手机APP上输入测试任务验证码（APP与“天梯”盒子通讯）获取当天的测试任务信息。 测试开始后，“天梯”盒子会通过手机APP实时播报驾驶员需要做的测试动作。 同时，它会实时收集车辆数据和外部传感器数据（如多个摄像头、GPS等），并在边缘引擎中运行评估。 算法，反馈执行成功的结果，并根据数据采集拦截算法智能采集目标数据。 实现时间同步后上传至云端或本地缓存。 由于协作需求对实时性要求不高，“云天梯”盒子在离线状态下即可完成所有测试任务。 只要接收到测试任务，网络恢复后，测试数据和结果就会返回到“云梯”盒子中。 后台。 数据拦截管理设置可支持云信号配置、驾驶员手册/语音管理、自定义时长。 该功能已应用于道路测试，如ADAS道路标定测试、动力总成安全和排放测试、故障场景再现等。

人机协作使工程师在人工智能支持下能够高效工作。 “云梯”平台希望借助人工智能（AI）的崛起，打造人工智能下的创新协作新范式。 如下图所示，人类仍然是协作的中心，人工智能是人类的副驾驶。 副驾驶协助人类驾驶员完成相应的任务。

AI驱动的人机协作

知识管理

“云来”在前期多方协作的基础上，进一步开发了知识管理的功能模块。

基于结对开发理念的专家模型，以及用于大数据分析的数字知识管理系统。 它可以支持可以在云端灵活设置并在车辆边缘执行的知识对象，从而形成组织记忆。 这样做的好处是，专家经验数字化后，可以在组织内部流动，让更多的“新手”快速成长为专家，并且可以大规模、自动化地重复利用，大大提高效率。 同时也可以解决行业中不同团队成员之间数据孤岛的通病。 即使有部分人员离开后，这部分经验和知识也完全丧失，无人能接手的困境，形成健康可持续的发展。

所谓知识对象配对开发，就是将标定专家与软件工程师、测试工程师与大数据专家等进行配对。由于不同的团队成员能力不同，“云梯”平台充分发挥了不同角色的优势。 例如，它允许软件工程师以算法的形式开发校准专家对某个校准量的评估过程，并进行三轮算法。 层抽象——原子服务层、业务层、应用层（前两层由开发人员提供，应用层由客户在前两层基础上自主开发）。 测试工程师可以基于业务层算法快速开发出适合新测试项目的评估算法，并在后续项目中迭代复用。 算法在云端开发完成后，可以与测试任务一起打包交付给Blue Sky Box的边缘计算引擎，并在边缘侧执行（可以支持现有开发的算法）。 计算结果和测量数据将打包上传至“云梯”后台。 测试校准完成后，一键生成直观的测试报告，用红、黄、绿不同颜色告知工程师需要关注的参数并进行进一步分析。

数据上传到云端后，“云来”平台将提供一套基础数据管理服务。 除了常用的数据权限、上传、下载、不同数据之间的关联、溯源之外，还提供了一些基于不同领域的数据质量批量检查。 、转换服务。 如垃圾数据清理、CAN原始数据到物理值、动态域DCM/MF4到CSV、视频流到图片转换、ROS到MF4或博世AOS格式等。基于这些数据和数据标签（来自知识对象），执行数据分析并提供校准参数建议、比较和统计服务。 在标定参数推荐方面，“云梯”平台将继续采用结对方式，引入专家评审制度，通过专家经验完善推荐模型。 当云端数据和专家语料积累到一定量后，“云梯”平台将尝试进一步利用通用AI大模型进行针对性训练，与工程师进行更加多维度的沟通与协作软件开发 吐鲁番的火焰山山脚下，工程师标定好上车去测，支持工程师完成他们的工作更有效率。

“以前，培训一个新人上手只需要一半的时间。” 该功能已在博世底盘产品开发中得到充分应用，并取得了很好的反馈效果。

软件定义汽车浪潮下的软件开发

随着下一代汽车EEA的不断发展，公众普遍认识到SDV软件定义汽车的趋势。 这种趋势带来的*大变化就是软件和硬件的分离、软件复杂度的几何级数增长以及硬件量产后软件的不断迭代更新。 各主机厂和零部件供应商纷纷对其技术栈、人才库和组织架构进行调整，为这一巨大变化做好准备。 然而，我们仍然经常看到行业投入巨额资金，但软件甚至整车的发布却被推迟甚至失败的情况。 主要原因之一是软件复杂性突然增加，加上汽车软件本身的多维复杂性属性。 业界目前尚未找到或掌握能够在短期内很好地控制过程的方法和工具。

从技术角度来看，智能汽车与其说是“四轮手机”，倒不如说是一个小型移动“ICT机架”，上面部署了多个功能强大的域控制器或SOC，以及高速数据交换网络。 其软件的复杂性、开发方式、生态（尤其是座舱域）越来越符合ICT行业。 近年来业界做出了很多有益的尝试，比如ICT领域引入大规模软件开发方法论，如CICD、as code、极限敏捷等，与V等传统经典流程发生了碰撞。 -模型和功能安全，引起广泛讨论。 ICT行业积累了20多年成熟的大规模软件开发方法论，可以为智能汽车软件开发提供一些非常好的经验和参考。 但另一方面，汽车软件与ICT领域软件也存在一些本质区别。 软件开发特性除了经常提到的安全属性外，还体现在以下三个方面：

首先，智能汽车的软件开发是围绕汽车这一高速移动设备进行的，需要适应不断变化的工作场景。 除了众所周知的传统功率域外，我们还需要根据不同的工况进行校准，比如高海拔、高寒、高温等。 尽管自动驾驶领域已经积累了数万英里的里程，但我们仍然对媒体上经常看到的“案例”故障报道感到非常困扰。 在座舱领域，有着无穷无尽的多样性和个性化的应用场景。 ICT 领域很少或根本没有软件开发。 这个功能需要智能软件的开发和测试，能够随时随地、方便高效地感知和到达车辆或设备实体，并将我们*新的软件或标定参数快速部署到目标车辆或设备上，验证新功能。 开发阶段的车辆或设备极其有限且价值不菲，往往需要排队使用或运输到其他地方。 资源短缺、开发测试环境达不到要求，将严重导致项目延期。

其次，汽车是多方高效协作的产物。 传统汽车中的ECU数量约为150个。智能汽车中央集成架构的目标之一就是尽可能合并和减少这些ECU。 虽然这些ECU已经消失，但它们的大部分功能仍然必须保留。 传统汽车中的不同 ECU 通过预定义的通信矩阵协同工作。 每个供应商都基于这种工作方法工作了几十年，分别开发、测试和发布。 职责清晰、相互独立，问题追踪容易。 智能汽车改变一切！ 越来越多的供应商需要基于相同的硬件进行开发。 例如，我们看到越来越多的车身控制功能和动力底盘功能转移到区域控制器或车载中央大脑。 以前大家根据自己的硬件独立进行软件适配和校准的方式，现在已经变成了需要第三方硬件，依靠第三方底层软件的成熟度，按照一定的步骤和时间节点进行集成和校准。 大家分工的界限更加模糊，相互依赖性更强，软件模块的运行环境也更加复杂。 据统计，在软硬件分离的趋势下，超过20家软件和工具链供应商参与座舱或智能驾驶域控制的软件开发和集成是很常见的。 一旦出现问题，分析链条较长，涉及的相关方较多，需要收集的数据较多，导致频繁相互推诿，效率极低，浪费各方时间，导致各方投诉涉及各方（即使是同一个 OEM/软件公司内部，这种情况也经常发生，因为不同的团队位于不同的地点）。 相对而言，在ICT领域，由于主要参与者拥有巨大的软件控制力，硬件设备非常标准，因此软件发布延迟或失败的情况要少得多。 这一特点要求智能汽车的软件开发需要一个共享的工作平台。 这个平台不仅可以实时访问设备或车辆，还可以让所有软件开发参与者，包括内部和外部供应商、客户、合作伙伴，查看设备或车辆上的实际情况，可以根据个人需求进行拦截，并且可以将车身数据或故障数据快速轻松地与他人共享，以高效分析和流通问题，提高开发效率。

第三，除了上述的多域控制或SOC加车载高速交换网络外，智能汽车也是配备有众多传感器和执行器的设备，可以收集信息并为*终用户提供途径和方法以获得直观的体验和反馈。 比手机至少多一个数量级的机会，比ICT机架多得多（本质上，终端消费者不会直接接触ICT机架）。 用户的绝大多数重要用户体验都来自这些传感器和执行器。 智能汽车开发的本质是让这些传感器和执行器根据不同车型、不同工况、不同用户实现*高效的输出，满足用户期望。 为了实现这一目标，在软件开发和测试过程中，需要执行大量的测试用例，收集大量的测试数据，对数据进行评估，修正算法/参数，并再次执行测试直至满足要求。 这期间会涉及大量的人力，而在软件人才紧缺的汽车行业，尤其​​是资深的跨行业专家，一直是各公司面临的*棘手的问题之一。 专业人才和知识储备不足，导致项目技术债务飙升、工期延误甚至失败。 这一特点要求智能汽车的发展需要结合当前客观实际情况，有效利用现有人才，进一步让人才的专业经验和知识在组织内高效存储、迭代、转移和重用。 快速交付项目执行质量和效率。

基于以上三个特点，在引进和吸收ICT行业大规模软件开发方法论的同时，需要因地制宜，结合具体的实际场景实施。 在实施过程中，更需要结合智能汽车的固有属性，使用甚至开发一些新的工具来有效帮助一线工程师快速迭代开发智能汽车软件。

“云来”开发团队与博世内部多个业务部门合作，积累了四年智能汽车软件开发的*佳实践经验。 并基于这一实践，形成了软件定义汽车研发支撑平台——“云梯”。

“云梯”平台是一个开放平台。 面向未来，我们希望不仅能够集成现有的工具链，如EATB、MDA、vECU、ASCOM、AOS等数据分析和虚拟仿真软件，还可以接入RALO、INCA、vGETK、MDH等车载端产品，我们希望能够集成更多的第三方开发工具链和硬件设备，并整合到CICD工具链中，让工程师可以随时随地在“云梯”上一站式完成所有软件开发工作“ 平台。

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