NI 汽車雜志（2019 Q2）以“在當(dāng)下測試未來的自動駕駛車輛”為主題，主要介紹汽車行業(yè)的最新發(fā)展趨勢及汽車測試解決方案。

汽車行業(yè)和科技行業(yè)逐漸融合

汽車公司和科技公司在幾年前已經(jīng)開始初步合作，但在步入21世紀(jì)20年代之際，我們明顯感到他們彼此之間的合作正在深化。汽車市場正在如饑似渴地采用最前沿的新技術(shù)，以期制造更好、更安全的汽車。事實上，當(dāng)今汽車在許多方面已經(jīng)可提供一些最為先進的技術(shù)供消費者自行選購。

盡管行業(yè)之間出現(xiàn)明顯的融合趨勢，但兩者之間仍然存在一些重要差異，尤其是在生產(chǎn)和測試基于關(guān)鍵技術(shù)的硬件組件和系統(tǒng)軟件方面，差異就更加明顯。雖然科技行業(yè)已采用先進的測試和驗證方法，但眾多汽車行業(yè)供應(yīng)商仍然采用老舊的流程，因而無法滿足新型先進技術(shù)組件的需求。

汽車電氣化趨勢明顯

最近貿(mào)易展會上一個突出的趨勢是汽車電氣化。與過去相比，每款新車型均采用越來越多的半導(dǎo)體和其他電子元件，而且這些元器件控制著汽車的大部分功能。此外，汽車集成芯片也具有越來越強大的功能。恩威迪亞、高通、英特爾和ARM等知名供應(yīng)商之前主要為計算機和智能手機市場設(shè)計芯片，如今也不斷吸引Renesas和NXP等汽車供應(yīng)商與之合作，以共同開發(fā)出功能強大的超級車載電腦。

另外，汽車半導(dǎo)體的作用不再僅僅局限于實現(xiàn)車載信息娛樂 (IVI) 功能，還可為先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS) 以及傳感器融合提供所需的功能。LG和Dyson等科技巨頭如今正專注于研究電動動力總成系統(tǒng)，而松下電器和哈曼（目前屬于三星旗下的公司）等供應(yīng)商則將重心放在開發(fā)車載數(shù)字駕駛艙。

軟件定義汽車中的概念化駕駛艙

功能日益強大的汽車芯片支撐著日益復(fù)雜的軟件解決方案，谷歌、蘋果、微軟以及黑莓等知名科技供應(yīng)商也正努力開發(fā)先進的汽車界面，使其具有與其他技術(shù)設(shè)備同樣的先進功能。但是，軟件開發(fā)遠不止是用戶界面，這是因為在新型汽車內(nèi)部，先進的虛擬化軟件可讓強大的電子控制單元 (ECU) 集成高級芯片，完成以前需要由物理控制器完成的新任務(wù)。最終，車載電腦具有非常高的精密度和強大的功能，我們甚至可以將此看作軟件定義的汽車。

不斷升級的測試方法

基于這些復(fù)雜的技術(shù)，我們可以認(rèn)為智能手機和其他移動設(shè)備等產(chǎn)品所采用的測試步驟也同樣適用于汽車ECU測試。但遺憾的是，事實并非如此。還記得100多年前歷史上第一款量產(chǎn)車Ford Model T嗎？由于汽車業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)特性，汽車行業(yè)的測試仍以機械方式為主。

具體來說，當(dāng)今汽車的眾多功能應(yīng)歸功于眾多精密復(fù)雜的機電系統(tǒng)，但正是由于其復(fù)雜性，汽車測試一直是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

而且現(xiàn)代汽車進一步對測試提出了更具挑戰(zhàn)性的要求。由于大多數(shù)汽車關(guān)鍵系統(tǒng)以軟件為主，而且數(shù)字組件之間的交互日益復(fù)雜，要滿足現(xiàn)代汽車在測試、驗證和模擬方面的各種要求絕非易事。

遺憾的是，傳統(tǒng)汽車測試方法無法完全滿足當(dāng)今先進功能的測試需求，導(dǎo)致項目進展緩慢，預(yù)定的汽車上市計劃推遲。

另外，測試流程與各種新需求之間也多有脫節(jié)，從而帶來諸多挑戰(zhàn)。例如，眾多一級汽車供應(yīng)商和汽車制造商通常按順序逐步測試ECU，而非采用現(xiàn)代電子設(shè)備常見的并行測試方法。這種現(xiàn)象看起來似乎非常普通，但卻是汽車行業(yè)發(fā)展非常緩慢的一個瓶頸。

此外，專為現(xiàn)代汽車開發(fā)的眾多測試套件無法提供足夠的精密度來準(zhǔn)確捕捉潛在的缺陷，尤其是汽車包含的代碼量極其龐大，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)潛在缺陷的能力就變得非常重要。此外，雖然當(dāng)今軟件開發(fā)環(huán)境更新?lián)Q代非?？欤S多軟件并無法提供快速的迭代測試。為解決此類問題，汽車制造商需要重新審視其針對這些任務(wù)所使用的測試設(shè)備，并了解目前市面上提供的更為精密的軟件測試開發(fā)工具（以及技術(shù)行業(yè)常用的工具）。

當(dāng)然，鑒于其行業(yè)特性，可靠性和安全性測試始終是汽車行業(yè)的重中之重。由于世界各國政府制定了各種汽車安全法規(guī)來確保車主和乘客的安全，以及汽車制造商生產(chǎn)出越安全的汽車，所獲得的利益越大，汽車行業(yè)在安全測試方面采取了眾多措施，特別是物理控制和系統(tǒng)測試。

從測試流程和方法來看，汽車行業(yè)在發(fā)展過程中所面臨的挑戰(zhàn)在于整合兩種截然不同的領(lǐng)域。其中一個常見的問題是科技設(shè)備會出現(xiàn)藍屏死機問題，而且會減損汽車的實際使用壽命，因此如果要將兩個領(lǐng)域相融合，就需要開發(fā)出新的方法。

此外，隨著汽車開始整合自動駕駛決策功能，建立潛在買家對汽車的信任就變得至關(guān)重要。為了實現(xiàn)該目的，各大公司必須進行全面測試，并審查這些功能，以幫助消費者克服可能存在的某些恐懼。當(dāng)然，這一切的實現(xiàn)不能以大幅增加車輛成本為代價。因此，這不僅會影響實現(xiàn)這些功能所需產(chǎn)品的成本，還會影響這些功能的開發(fā)和測試時間。

從測試角度來看，這意味著需要建立并行測試架構(gòu)、自動化測試過程、設(shè)計易于升級的軟件、測試新的操作和擁有模型，并驗證與新技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的互動性等。為了實現(xiàn)該目標(biāo)，各大公司所需的工具不僅要非常精密，而且要經(jīng)過多年驗證，證明其足夠成熟，能夠解決智能手機和其他移動設(shè)備的類似挑戰(zhàn)。

其中一部分工作包括需要在測試環(huán)境中進行創(chuàng)新。這意味著在設(shè)計測試臺時，不應(yīng)限定功能，而且需要采用更靈活的基于軟件的方法，以便在需求發(fā)生變化時可以集成模塊化硬件和軟件組件。

NI幾十年一直與許多領(lǐng)先技術(shù)供應(yīng)商展開合作，幫助他們構(gòu)建此類復(fù)雜的測試環(huán)境，擁有非常豐富的經(jīng)驗。利用NI基于平臺的靈活方法，汽車測試團隊可以擁有自己的測試系統(tǒng)IP，并可快速做出更改，無需依靠第三方。

隨著汽車制造商由生產(chǎn)者向移動供應(yīng)商的角色轉(zhuǎn)變，他們應(yīng)該重新審視自身所用的測試工具和方法。他們需要利用開放且易于升級的平臺來應(yīng)對快速變化的新測試需求，這種平臺能夠為測試系統(tǒng)提供靈活性，以便可在當(dāng)下測試未來的汽車。

利用NI基于平臺的靈活方法，汽車測試團隊可以擁有自己的測試系統(tǒng)IP，并可快速做出更改，無需依靠第三方。

ADAS（先進駕駛輔助系統(tǒng)，Advanced Driving Assistant System）作為安全系統(tǒng)的一部分成為了未來汽車技術(shù)趨勢的焦點。隨著自動駕駛系統(tǒng)逐步從L2升級至L3、L4 +，測試系統(tǒng)當(dāng)然也必須隨之進化來適應(yīng)新的需求。NI為ADAS系統(tǒng)提供了一套靈活的測試方法。

ADAS數(shù)據(jù)錄制和回放
您可以錄制來自高級駕駛輔助系統(tǒng)傳感器的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，并回到實驗室進行回放來模擬駕駛，提高測試可重復(fù)性和測試覆蓋范圍。采用真實現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行測試 ，是因為測試算法是基于真實場景開發(fā)而成，如果采用3D渲染的場景，則算法可能無法正確理解。

應(yīng)用要求
■ 以低于1 μs的延遲同步數(shù)據(jù)，以便進行錄制和回放，從而正確模擬駕駛場景
■ 連接多種不同類型的I/O，包括攝像頭、雷達和車載網(wǎng)絡(luò)
■ 在最復(fù)雜的ADAS中，以約15GB/s的速率實時記錄和回放所有原始數(shù)據(jù)

NI解決方案
■ 為汽車網(wǎng)絡(luò)、各種攝像頭、雷達以及通用I/O提供微秒級接口同步；
■ 以高達15 GB/s的速率向NI或第三方RAID存儲設(shè)備傳輸數(shù)萬億字節(jié)數(shù)據(jù)，進而傳輸?shù)絇XI系統(tǒng)中；
■ 輕松標(biāo)記和管理數(shù)據(jù)文件，并使用數(shù)據(jù)管理軟件套件對其進行快速解析，以便進行回放。

NI的優(yōu)勢
■ 利用相同的硬件平臺進行數(shù)據(jù)記錄和回放，縮短部署時間，降低資金成本， 節(jié)約備件成本；
■ 通過模塊化、軟件定義的PXI平臺，保持系統(tǒng)與時俱進，以滿足不斷變化的要求；
■ 無需擔(dān)心數(shù)據(jù)丟失：PXI的性能可確保您能夠完整地將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)接布稀?br />

“我們通常將PXI機箱部署在車輛中，并將其連接到實況攝像頭、超聲波、車輛總線和常見駕駛場景的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)。接著使用這些實時數(shù)據(jù)在測試臺上訓(xùn)練和驗證計算機視覺深度學(xué)習(xí)算法。
——Derek O’Dea，Valeo公司測試設(shè)備和工具開發(fā)經(jīng)理