大会现场
11月24日上午，作为2023第五届汽车电子产业大会的重点活动之一——“汽车算力与仿真助力产业高质量发展”论坛在广州市成功举办。
广州市智能网联汽车示范区运营中心主任、广州市智能网联汽车电子产业发展促进会执行副会长吴征明
本次论坛汇聚汽车算力与仿真技术领域的高校专家与企业精英，共享汽车算力与仿真技术发展的经验和技术成果，共商汽车仿真产业发展大计。论坛由广州市智能网联汽车示范区运营中心主任、广州市智能网联汽车电子产业发展促进会执行副会长吴征明主持。
合肥工业大学机械与汽车工程学院教授、汽车与交通工程学院副院长卢剑伟
合肥工业大学机械与汽车工程学院教授、汽车与交通工程学院副院长卢剑伟发表了《仿真技术在车辆产品技术创新中的应用探讨》的主题演讲。他认为，汽车研发技术按计算机参与度划分为四个阶段——纯人为干预的物理测试驱动的设计、计算机辅助的仿真驱动的设计、以计算机为主导的大数据驱动的设计、AI加超级大脑决策的人工智能驱动的设计。从技术1.0到技术3.0，人是最关键、最核心的要素，但在技术4.0的情况下，工程师的角色被颠覆，从研发的主要执行者变成超级大脑的监控人员，确保超级大脑准确无误地执行任务。自技术2.0起，仿真技术已在汽车研发领域中扮演重要角色。即使未来人为参与度逐渐降低，但是仿真技术依旧被广泛应用。大数据驱动及人工智能驱动仅仅是省去人为操作与决策的步骤，而底层架构仍需仿真技术为超级大脑提供数据支撑。
西门子EDA亚太区技术总经理李立基
西门子EDA亚太区技术总经理李立基在主题为《EDA加速实现汽车智能化》的演讲中介绍汽车智能化电子设计的发展趋势和西门子EDA汽车电子设计解决方案。他认为，汽车是一个复杂系统，不管技术创新还是商务创新的实现，都需要在研发、设计、生产及运维等各个方面整体考虑，这就要求对汽车的基础架构、研发方法及制造工艺、售后运维等多方面进行转变，而实现这一切的基石在于电子电气及软件。西门子EDA从集成电路、硬件和系统三个层面全方位覆盖了汽车的电子设计，加速实现了汽车的智能化发展。
安徽深信科创信息技术有限公司联席CEO&COO鲍帅
安徽深信科创信息技术有限公司联席CEO&COO鲍帅在主题演讲中从静态场景搭建和动态场景搭建两部分详细阐述了基于Carla开源仿真器的自动驾驶测试场景。他表示，基于ODD（运行设计域）抽象出相应的参数构建超参数空间，对所有参数进行参数搜索并生成场景，借助Carla仿真器进行仿真模拟，输出该场景的评价分数（如TTC，碰撞率，舒适度，是否闯红灯等），反馈给搜索算法，不断迭代优化，构建动态关键场景数据集。
北京赛目科技股份有限公司前瞻事业部总监薛晓卿
北京赛目科技股份有限公司前瞻事业部总监薛晓卿在《智能网联汽车安全验证》主题演讲中着重介绍了ADS安全验证解决方案中，ADS安全确认仿真测试工具链的三大特点，一是可通过SOTIF分析生成逻辑场景；二是可通过测试空间分析算法生成测试策略；三是生成的仿真测试评价中可输出ADS失效概率。
上海同星智能科技有限公司CMO罗伟光
上海同星智能科技有限公司CMO罗伟光发表了《联合仿真技术实现低成本软件开发测试》的主题演讲。他介绍，联合仿真是指将来自不同学科领域的仿真模型集成到一个共同的仿真环境中,进行协同仿真，用于对汽车系统进行全面评估，或对系统中单个部件进行充分测试。联合仿真在汽车领域应用广泛，涉及到电气系统仿真、控制系统仿真、热管理仿真等。汽车软件和硬件的在环仿真就是控制系统的多学科联合仿真的一个典型应用，在该应用中，汽车ECU的控制算法是被验证的对象，它可运行在真实的零部件中，也可由软件模拟，例如Mathworks的MATLAB/Simulink、同星的TSMaster等；其他还涉及到整车动力学、液压系统、整车通信、外部运行等场景。
黑芝麻智能科技有限公司高级产品专家额日特
黑芝麻智能科技有限公司高级产品专家额日特在《“芯”势力赋能智能汽车加速发展》主题演讲中分享了黑芝麻智能在研发芯片过程中的四点思考，一是架构创新，应做到支持中央化的计算趋势，支持跨域多功能集成，高效且易用；二是自研核心，应构建自主可控的核心竞争力，更从容地应对市场的多极化需求；三是算力综合，通过综合算力实现“算”以致用，全面灵活的面向市场应用；四是平台化方案，通过硬件兼容、软件重用和算法的持续迭代，有效覆盖多场景应用。
广州视晟科技有限公司汽车电子测试总监赵群
广州视晟科技有限公司汽车电子测试总监赵群发表了《共享化仿真，智驾加速的必然选择》的主题演讲。他认为，共享化仿真的价值体现在以下五点，一是全面的智能驾驶仿真测试服务。可提供SIL到HIL全流程自动驾驶数据解决方案，为自动驾驶技术赋能；二是极大提高了智驾企业的效率，降低投入。回注集群模式可大大缩短智驾软件的迭代周期，降低智驾企业的投入，提高效率，加速智驾应用落地；三是集中数据管理。通过数据管理平台解决方案，可加速AI应用研发和使用效率；四是规模效应，降本增效。可提供通用的、低成本、高效率、高质量、规模化、自动化的数据挖掘服务。五是同源数据，确保测试一致性。将SIL的测试结果与HIL的测试结果，互相印证，提高分析效率，海量数据统一管理、高效处理和流转，助力自动驾驶产业高速发展。
国内汽车市场蓬勃发展，汽车的改型换代周期明显提速。仿真技术的运用，可以优化汽车生产线的工艺规划和布局，促使整个生产流程更加柔性化、智能化，可以更快速地响应市场需求，而这背后离不开高性能算力平台的支持。本场论坛致力于为汽车算力与仿真技术领域的专家、企业家代表建立一个优质的交流平台，通过产业链上下游协同创新，增强我国汽车算力与仿真技术领域的核心竞争力，助力我国汽车产业高质量发展。
