随着 OEM 开发的高级平台的自动化和连通性水平不断提高，各领域的车辆复杂性都在增长。为了应对这种日益增长的复杂性，汽车、航空航天和商用车辆 OEM 必须发展架构设计流程，以利用 MBSE 和数字化流程。

当今的 E/E 系统工程解决方案通过提供稳健的数据连续性、高级自动化能力、闭环验证和设计优化来帮助公司实现 MBSE。

借助此类解决方案，工程师可以使用现有功能模型来生成车辆架构和更详细的系统设计，并持续从上游流程扩充数据，以确保从功能到实现以及实际组件或系统的可追溯性。

这种可追溯性对于证明高级车辆平台的合规性和安全性至关重要。

随着车辆技术朝着更高水平的自主性和连通性方向发展，汽车、航空航天和重型/非公路车辆行业的原始设备制造商 (OEM) 开始面临共同的挑战。

人们希望这些先进技术能够改善乘用车、飞机、农业和其他重型设备的安全性、生产率及能力。然而，支持这些技术需要复杂的电气、电子和机电系统，这促使所有领域的车辆复杂性急剧提高。

到目前为止，车辆的架构演变是由对更好的车辆功能、新型且更高级的特性的需求驱动的。例如，考虑过去 20 年中汽车电气电子 (E/E) 架构的演变。以前，车辆架构由几十个通过低带宽网络和低保真度信号连接的 ECU 组成。

这些架构支持车辆的基本特性和功能，例如立体声音响、电动车窗、巡航控制和防抱死制动系统。相比之下，现代中档汽车包含约 90 个 ECU，这些 ECU 通过各种高速和低速网络连接到数十个传感器和执行器。

这种现代架构在规模和复杂性方面有很大的增长，目的是支持新特性，例如先进驾驶辅助系统 (ADAS)、高级信息娱乐系统、导航等。

现在，更高级的车辆自动化、电气化和连接系统正在推动车辆 OEM 厂商将新技术整合到车辆中。其中特别值得注意的是，制造商正在尝试整合新的通信技术，以便将
车辆连接到 5G 网络、WiFi 并实现 “车辆到一切” (V2X) 的通信。

利用这些通信技术，OEM 将能对车辆软件进行空中更新 (OTA)，这样哪怕车辆已售出，也能解锁更多功能。

但是，车辆架构中也需要额外的基础设施来保障安全，防范来自车辆外部及其所连接的网络的安全威胁。随着车辆自动化程度的提高，这一点尤其重要。

此类演变的结果是车辆跨多个领域的复杂性激增。2014 年，德意志银行开展了一项研究，基于典型车辆在不同时间的软件代码行数 (SLOC) 和网络信号数量来测量车辆复杂性的上升。

该研究预测，到 2020 年，平均每辆车将包含 3000 万 SLOC 和 10,000 个网络信号，这两个数据均为 2012 年所报告数据的至少两倍。

然而，这一预测已被证明不符合实际。根据我们与客户的交流，2020 年的典型车辆拥有 1.5 亿 SLOC 和 20,000 或更多的网络信号。新车辆技术的快速发展和集成推动车辆复杂性的增长，其速度超过了仅仅几年前的预测。

除了更复杂的车辆外，OEM 还必须管理所有这些软件、网络、电气组件以及所有其他车辆系统和零件的生命周期。

这涉及协调开发周期以支持先导计划的启动，同时要确保已纳入后期计划的要求。这当然是非常复杂的。

OEM 在管理软件和组件的生产寿命周期时，必须确保组件在每种派生车辆的生产和服务中得到适当使用，并且配置与每种车辆规格相匹配。这涉及组织中不同部门的多个团队。

在设计和开发过程中，车辆定义中功能划分的细小错误便可能导致安全相关功能所依赖的系统的完整性不足。这又可能导致后期计划需要付出高昂代价来进行更改，或者更糟的是，车辆在使用中发生故障，需要召回以更新多个 ECU。

不正确的组件配置也可能导致车辆功能错误或丢失，引起客户不满，并需要额外的成本来确定生产中和使用中受影响的车辆。

管理这种复杂性并确保贯穿开发过程的可追溯性，对于打造先进的自动化联网车辆并
按照紧迫的时间表——这在当今汽车、航空航天和商用车辆行业司空见惯——将这些车辆推向市场至关重要。

针对 E/E 架构设计的基于模型的系统工程

现代车辆复杂性的爆炸性增长要求改变设计方法。传统方法依赖手动操作，工程领域被划分为多个孤岛，而未来的工程策略必须采用自动化，并通过稳健的数据完整性和集成解决方案来支持协作。

基于模型的系统工程 (MBSE) 以及先进的工程软件解决方案组合，可以为开发现代汽车、飞机和商用车辆日益复杂的 E/E 架构提供这些关键能力。

基于模型的系统工程流程从功能模型开始。这些模型描述各种车辆系统和子系统的功能。例如......

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