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博创汽车软件质量和MBSE\MBD技术日

当前时间： 2026-08-17 17:47:04 分类：办公文件 评论(0)
博创汽车软件质量和MBSE\MBD技术日
智从"造车"到"造系统"：复杂度已经越过临界点
TECHNOLOGY SUMMIT
01

随着“软件定义汽车”成为行业共识，汽车产业正经历从传统硬件驱动向“软硬协同”的根本性变革，软件复杂度激增带来可靠性的挑战。博创汽车软件质量论坛聚焦车载软件全生命周期质量管理，探讨ISO 26262功能安全、ISO 21434、ISO 21448、OTA升级风险防控及AI算法验证方法。

面对日益复杂的产品系统开发需求，传统文档驱动模式难以应对协同效率与追溯性挑战。博创汽车MBSE论坛深入探讨MBSE方法论实践，涵盖SysML建模规范、多学科协同仿真平台搭建及数字孪生技术应用案例。特邀大学院校、汽车电子领域标杆企业分享转型经验，推动系统工程范式革新。

相约7月2日，汽车软件质量和MBSE技术日"
TECHNOLOGY SUMMIT

02

软件质量议题如下：

1、高效与合规并行——DevOps和ASPICE在汽车软件 研发中的融合实践 

  • DevOps简介

  • 汽车软件研发中的DevOps 

  • DevOps 和 ASPICE的融合实践 

——北汽福田汽车股份有限公司、总工

2、下一代MCU域控计算平台与功能安全 

  • DCU/ZCU发展趋势和安全需求 

  • 传统MCU域控计算平台在安全隔离方面存在的痛点

  • 域控计算平台备选方案介绍 

  • 辰致自研下一代MCU域控计算平台开发进展 

  • 总结和展望

——辰致科技有限公司、底层软件总监

3、基于AI驱动的软件测试解决方案

  • 功能安全信息安全对软件测试的要求

  • 软件测试工具的AI实践

  • 基于AI的软件测试方案

——上海北汇信息科技有限公司、技术经理

4、多元数据融合的AI信息安全运营 

  • 多元数据融合技术及难点 

  • AI 监测及阻断技术 

  • 威胁信息AI研判

——中国第一汽车集团有限公司、信息安全主任

5、AI智能体时代软件质量和功能安全护栏的建设探索

随着大语言模型（LLM）推动开发模式从“人驱动工具开发”向“智能体驱动开发”演进，代码生成效率大幅提升，同时也对软件质量、可靠性与安全验证提出了新挑战：如何确保自动生成代码的正确性与合规性？如何在代码量激增下进行高效评审？现有功能安全认证体系如何适应？

本演讲将针对这些挑战，探讨验证体系的演进方向：

  • 形式化验证：基于抽象解释的运行时错误证明，确保生成代码的正确性。

  • 测试验证闭环：结合静态分析与动态测试，构建从缺陷检测到验证的一体化链路。

  • 智能体协同验证：通过 MCP Server 与 Agentic Toolkit，实现自动分析、修复与回归验证流程

——MathWorks、中国区首席技术专家

6、AI在测试用例设计与测试执行中的应用与方法研究 

  • AI时代下软件测试范式变革

  • “需测一体化”面临的挑战与诉求

  • AI赋能测试用例生成方法与实践 

  • AI赋能测试用例执行方法与实践 

  • Harness Engeering方法与实践 

  • 展望

——北京汽车研究总院有限公司、总师

7、从软件全生命周期视角看软件供应链安全与开源治理

  • 分析开源软件在汽车行业的广泛应用现状，阐述由此带来的安全漏洞、许可合规等风险挑战，并梳理国内外软件供应链安全 相关法规与标准的合规要求。

  • 围绕开源治理顶层机制，从工具链建设、可信数据库、威胁情报监控到漏洞全生命周期管理四个关键环节构建治理框架，以 SBOM贯穿全流程，并介绍核心工具链与服务平台在汽车场景 中的落地能力。

——中汽智能科技（天津）有限公司、软件安全室主 任助理

8、基于AI智能体的市场端软件问题解决流程探索

  • 传统软件问题解决流程的痛点及问题 

  • 基于AI智能体的软件问题解决流程的实践方案

  • 探索价值及未来发展方向

——中国第一汽车集团有限公司、智网质量工程师

9、汽车软件安全治理体系探索与实践

  • 安全治理体系化需求；

  • 流程规范探索；

  • 设计、测试、评估实践。

——东风汽车股份有限公司、主任设计师

※Workshop

1、当下造车周期被压缩，ASPICE很难被执行，如 何平衡成本、效率与质量？ 

2、软件质量如何推动项目质量？ 

3、从整车到控制器再到功能三级的软件质量管理 如何联动起来？ 

4、AI引入后的软件质量和可靠性如何保证？  

5、软件质量怎么从后端发现问题，转起到主动发 现问题？

MBSE议题如下：

1、AI辅助基于模型数字化系统工程:(MBDSE)下一代数智化研发新范式

  • 什么是基于模型的系统工程MBSE

  • AI辅助下的MBDSE研发新范式 

  • 应用案例分享 

——电子科技大学、教授

2、AI for CAE 工程仿真的下一次范式转移

  • 核心判断，传统CAE的四堵墙 

  • 新范式：AI coding +PINNs + CAE组合 

  • 三个案例的核心发现 

——腾讯云计算北京有限公司、计算产品经理

3、MBSE2.0：一体化智能化建模仿真及优化

  • 当前MBSE存在的不足

  • 一体化建模仿真语言——X语言

  • 基于X语言的建模、仿真及优化

  • X语言设计仿真大模型

——北京化工大学、讲师

4、MBSE——主动悬架技术研发解决方案（TBD） 

——一汽研究院、高级主任

5、国产汽车系统仿真软件Cautosim研发与应用实践

  • 汽车仿真需求与产品定位

  • 仿真软件架构组成与能力介绍

  • 仿真软件行业应用实践情况

——中汽软件（深圳）有限公司、仿真软件部业务主管

6、AI4MBSE在新能源汽车研发中应用实践

  • 汽车行业内卷严重，急需高质量发展

  • 需求工程：AI驱动的用户洞察真实需求，构建端到端需求管理体系

  • 系统架构：RFLP正向设计，AI驱动的架构创成与寻优、SysML V2自动化建模探索

  • 并行集成设计：分层分级模型库驱动的整车集成多属性平衡分析

——广州汽车集团、MBSE首席