软件定义汽车（SDV）不仅牵涉到软件开发、E/E架构，还与芯片厂家密切相关。SDV时代，软件系统异常复杂且庞大，特别是智能驾驶需要频繁测试算法或软件，车辆出厂以后还需频繁OTA软件升级，传统的软件开发模式完全无法适应，必须采用IT工业的CI/CD开发模式，这就需要云端虚拟ECU，这就要求运算芯片厂家提供Digital Twin，包括了所有的SoC芯片和高端MCU。高通在这方面做得最好，成效也在慢慢地展现。
图片来源: Synopsys
上图是Synopsys的虚拟ECU抽象层层级，要达到原生云，CI/CD开发必须达到4b级别，即全二进制，它是物理ECU的数字孪生兄弟即Digital Twin。Synopsys是CAD厂家，提供芯片所需要的虚拟开发套件（VDK），它可以已有的芯片提供VDK，如果是Synopsys辅助设计的芯片，那VDK就更加简单易得。
图片来源: Synopsys
Synopsys为上述厂家提供了或正在提供虚拟开发套件VDK。
即使不考虑SDV，基于虚拟ECU的汽车开发也是非常有价值的。
汽车系统模型测试现状
图片来源：迪捷软件
虚拟化技术使得在Windows PC上对汽车ECU（电子控制器单元）进行闭环仿真成为可能，能有效改善ECU开发过程。一些开发任务得以从道路、测试平台和HIL（硬件在环）转移到PC上，缩短开发时间和成本。虚拟ECU系统的复制比真实硬件系统容易得多，其配置可快速复制拓展，成本较低，每个工程师都可拥有一个开发环境，避免占用稀缺资源（如HIL台架测试），更多的工程师可从中受益，项目研发周期亦可大幅缩短。
传统ECU开发vs虚拟ECU开发
图片来源：迪捷软件
传统汽车软件开发的流程一般为：功能开发团队使用基于模型的工具链开发ECU模型，生成C代码，然后针对目标处理器进行代码编译，并使用测试平台，HIL系统和道路测试来测试和验证生成的ECU，进而将结果反馈至开发人员，结束开发周期。该过程存在的主要缺点有：1、迭代时间长；2、受原型车和测试设备的限制——硬件资源昂贵且稀缺，HiL设备百万元起跳，原型ECU肯定也是很少。
目标编译和主机编译
图片来源：VECTOR
在PC上设置虚拟ECU（以下简称vECU）主要有两种选择：
使用芯片模拟重新托管本机二进制代码。基于模拟ECU处理器的指令集，本机ECU代码（二进制）在PC上执行，无需访问C代码。即要有4b级虚拟ECU。这种也叫目标编译，目标编译的vECU使用详细的硬件仿真模型来表示ECU硬件。这允许生产软件在不进行任何修改的情况下运行。该软件的编译方式与实际车辆中的物理ECU完全相同。这需要对整个ECU、其SoC和/或MCU及其内部CPU内核、组件甚至板级设备进行详细的硬件建模。随着 Arm 主机现在随时可用，并且 Arm 架构越来越多地被汽车指令集架构（ISA）采用，主机和目标正在接近一致，并为 vECU 虚拟化开辟了新的机会。这也是为什么云端服务器厂家越来越多喜欢用ARM服务器的原因之一。
重新定位C代码。编译ECU的C代码，以便在Windows PC上执行——需要访问C代码来构建Windows可执行文件或DLL（Dynamic Link Library，动态链接文件）。大致是1-3级虚拟ECU。这种也叫主机编译，在主机编译的vECU中，ECU软件被交叉编译到仿真主机（通常是Intel x86服务器或桌面）。例如，如果主机是基于 x86 的机器，则使用 x86 编译器，而不是将在物理 ECU 中运行软件的 MCU 的编译器。目标编译的 vECU 使用特定目标汽车 MCU 或 SoC 的编译器，其中包含 Arm、瑞萨RH850 或英飞凌 TriCore 等 CPU。主机编译的vECU不包含ECU硬件模型。取而代之的是，在软件堆栈中的各个切点使用软件 API 的仿真，以删除较低的、依赖于硬件的软件层。因此，vECU没有运行完整的产品级代码，并且某些层需要修改软件。每个修改都是用模拟等效项对不属于被测系统（或 SUT）的特定软件层进行集中替换。
主机编译速度更快但准确性较低，而目标编译如果不依赖原生云开发会速度较慢但更准确，需要仰赖ARM服务器的云服务厂家。这些特征决定了它们的主要用途，其中主机编译适合复杂低的传统汽车开发，目标编译对应SDV和原生云开发，专门应对复杂的座舱和智能驾驶软件。
图片来源：Synopsys
级别 0 侧重于算法或（控制）模型的设计。程序员可以使用基于模型的设计，例如使用 MathWorks MATLAB 环境，也可以手动开发，例如 C/C++ 代码，甚至是用于 ADAS 或自动驾驶 （AD） 应用程序的机器学习模型。代码在主机上作为主机编译的代码或通过解释器进行模拟。第 1 级到第 3 级是在较低软件层添加越来越多的产品级代码的逻辑过程。在上图中，绿色代表生产软件，深蓝色代表仿真替换。在目标编译的vECU中，Level 4a和Level 4b运行实际的目标二进制文件，通过详细的硬件模型启用。级别 4a 与级别 4b 的不同之处在于，某些软件驱动程序或完整层在目标上被绕过并作为主机函数执行，而不是使用详细的硬件模型。虚拟ECU只是Digital Twin的最底层表现形式，Digital Twin可以车队级、单车级、系统级、ECU级。虚拟ECU一般是对应Tier1，整车级对应整车厂，整车级实际上就是底盘系统级。底盘系统的标定使用Digital Twin会非常快捷，当然也需要整车厂大量的数据积累，目前来说还是虚拟ECU最为常见，开发成本最低。
宝马自动驾驶虚拟ECU开发，包含了数据标定、模型和算法
图片来源：BMW
使用虚拟ECU和原生云开发这种，宝马称之为虚拟工作台。
宝马VEW
图片来源：BMW
Stellantis紧急刹车辅助的虚拟ECU部署与在环测试
图片来源：Stellantis
宝马原生云开发
图片来源：BMW
宝马2024年底推向市场的OS9操作系统就使用这种开发模式
图片来源：BMW
雷诺确认采用Digital Twin和原生云开发模式，使用高通的数字底盘
图片来源：雷诺
高通SA8295、黑莓IVY基于QNX虚拟机的云端Digital Twin开发
图片来源：AWS
松下的SkipGen原生云虚拟ECU开发平台
图片来源：松下
德国大陆汽车在2023年11月与新思科技合作（见下图），虚拟ECU和车辆Digital Twin助力SDV。
图片来源：Continental
目前，中国的汽车电子系统是全球最先进的，特别是软件系统。不过这是靠充足的软件人才和股市募集了足够多的资金，进而实现短期领先的。现阶段欧美厂家落后很多，但欧美厂家更多从底层系统级层面入手，不靠人才和资金堆砌，这个初期建设的过程比较慢，一旦建设成功，就能高效率运作，而且成本低，对人才依赖程度低。未来，欧美的汽车电子系统超过中国也不是不可能。免责说明：本文观点和数据仅供参考，和实际情况可能存在偏差。本文不构成投资建议，文中所有观点、数据仅代表笔者立场，不具有任何指导、投资和决策意见。
为什么墙裂推荐大家加入阿宝说车 知识星球
加入《阿宝说车》知识星球，可获得这些模块的相关学习资料（目前有研究报告，线上大咖分享、线下闭门会），包括16大板块，详细清单如下：
