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。
02
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?
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

夜雨聆风