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智能汽车车用基础软件平台关联技术
2022-09-25 17:59:10· 来源：汽车测试网
4.3.3 数据驱动能力分级
智能汽车时代，车企对数据的驾驭能力将决定车企的核心竞争力，数据作为车企新的核心生产资料， 车端算力作为新的生产力，并且随着算力不断快速增长，如何更好的将数据和车端算力相融合，实现边 缘智能，这需要借助边缘计算的基础软件，对车端数据进行有效管理。
我们将数据驱动能力定义为 L1-L4 级，更加清晰的定义数据到智能的进化过程，如图 4.3-3 所示：
图4.3-3数据驱动能力
L1 数据采集能力：高效率、低成本、高灵活度的采集到量产高精度、高质量、全维度的数据的能力， 可以根据业务需求采集到相应的数据。
L2 数据开发 / 加工能力：车企各个业务部门应具备高效进行数据加工、数据开发的能力，将数据价值进行挖掘，这里需要工具链、基础软件的支撑。
L3 数据闭环能力：数据在云端完成算法建模、训练、仿真测试后，可实现高效的跨车云进行算法部署， 再将车端相关高价值场景数据采集回传到云端，形成闭环能力，用于算法迭代，类似于自动驾驶的影子 模式。
L4 数据开放：数据价值 = 数据 ×Knowhow× 算法，将产业链对数据的 Knowhow 与量产数据更好的结合起来，得以将海量数据价值进行释放，赋能更极致的智能出行的体验，以及赋能车企数字化转型。
4.4 开发模型与基础软件
4.4.1 双态敏捷开发模型
1. 汽车软件开发面临的问题与挑战
汽车产业经历了从机械时代到电子时代、到如今迈入软件时代的发展历程。这一过程中汽车软件的形态由和硬件深度耦合的方式演变为与硬件解耦，并逐渐向面向服务的架构（SOA）演进，同时复杂度也呈指数级不断攀升。
“软件定义汽车” 的时代，软件在整车制造中的重要性日渐凸显。但不同于其他行业的软件开发，汽车行业有自己独特的软件开发要求。首先是需求严谨、需求层次复杂、需要通过专业的工具进行管理；其次开发团队技术栈需覆盖多个领域，一整套嵌入式软硬件开发的解决方案，涉及硬件设计开发、基础软件开发、上层应用软件开发等，各团队之间技术栈差异极大；最后还要求不同领域 / 团队之间协同紧密，即使是一个简单的功能开发，可能需要涉及多个领域协作完成。
在此背景下，传统的瀑布模型与缩短上市周期、基于消费者需求需快速迭代等要求相矛盾。无论是主机厂还是汽车零部件供应商，都需要更加高效、同时可支撑更高质量和更高安全要求的软件产品开发所对应的开发模型。
2. 双态模型解决方案
（1）敏捷、瀑布和双态开发模型对比
表4.4-1 瀑布、敏捷及双态开发模式的对比
(2) 双态敏捷开发模型解决方案
双态敏捷开发模型可用于以下几种典型场景：
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