来源：中国经济网郭跃
　　基于可扩展的开放平台，利用模型和软件仿真技术等，技术人员可以大幅简化汽车技术、产品的开发流程，并可以在开发早期及时发现问题，显著降低了成本、提升了效率。
　　同时，自动驾驶技术的落地应用，还需要长时间、大规模的实际测试支撑，但面对难以实际模拟，道路测试可控性、丰富性和可重复性不足时，就需要利用软件仿真技术在虚拟世界中进行测试，这也大幅提升了测试丰富性、节约了时间成本、加速了汽车研发周期。
　　汽车智能化、自动驾驶技术的加速发展，离不开对软件的依赖，并由此推动了软件定义汽车的产业变革。
　　近期，各大汽车制造商也是动作不断。10月13日，大众汽车集团宣布，旗下软件公司CARIAD将投资约24亿欧元，与地平线成立合资企业并控股，将加快集团面向中国市场的高级驾驶辅助系统和自动驾驶系统开发进程。
　　此后，现代汽车集团在开启软件时代（UnlocktheSoftwareAge）发布会上宣布，到2025年，现代汽车集团旗下所有车型都将实现软件定义汽车（SDV，SoftwareDefinedVehicle）。同时，为持续提升软件技术竞争力，现代汽车和起亚计划到2030年共投资18万亿韩元，积极向以信息技术为中心的移动出行企业转型。
　　目前来看，软件定义汽车仍是一个费时、费钱的过程，汽车制造商正在大量投资于自动驾驶技术，并需要来自全球各领域的共同努力推动；汽车产品开发，也需要多年时间来适配这些创新。
　　但基于可扩展的开放平台，利用模型和软件仿真技术等，技术人员可以大幅简化汽车技术、产品的开发流程，并可以在开发早期及时发现问题，显著降低了成本、提升了效率。
　　同时，自动驾驶技术的落地应用，还需要长时间、大规模的实际测试支撑。比如应对车辆紧急变道、行人穿行、恶劣天气、障碍物等考验；而面对难以实际模拟，道路测试可控性、丰富性和可重复性不足时，就需要利用软件仿真技术在虚拟世界中进行测试，这也大幅提升了测试丰富性、节约了时间成本、加速了汽车研发周期。
　　归根结底，无论是现在的汽车，还是未来的智能化、自主化汽车，安全性仍是核心性能。因此通过软件仿真等技术，对车辆进行从设计、生产到操作的全链条测试、开发，保证车辆的安全性、稳定性是至关重要的。（中国经济网郭跃编译）

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