我是一個拼圖游戲愛好者，著迷于將許多小碎片拼湊成一個整體，從而得到更大的寶藏。也許這就是為什么我也會被商業世界中如拼圖游戲一般的領域所吸引，比如復雜的高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）驗證工作流程。我們必須為這個工作流程整合不同的應用程序、測試方法和技術。

不同之處在于我們并不知道拼圖零片的形狀。但這仍然是我們必須做的工作，我們需要確保所有的技術拼圖零片拼湊在一起，以建立一個相互關聯的工作流程。要實現這一點，我們需要考慮其他一些組件，包括數據、軟件和協同合作，因為沒有一家公司能夠獨自掌握復雜的ADAS和AD驗證工作流程。我們需要通力合作才能看到拼圖的全貌：通過協作實現軟件和數據互聯的工作流程。

01

協同合作：任何一個企業都無法單獨應對挑戰

以與NI合作的三家行業翹楚ANSYS、希捷和KONRAD?TECHNOLOGIES （KT）為例，他們的技術和工程能力（人員和專業知識）值得關注。

在汽車行業中，眾所周知，Ansys是建模和仿真領域的核心參與者，特別是其基于物理的ADAS傳感器模型。Ansys的專業技術涵蓋了ADAS和AD系統的設計、開發和驗證周期，使其成為仿真功能的領先企業和領域專家。

希捷因其用于個人電腦和筆記本電腦的存儲設備而廣為人知，但更為聞名的是其用于服務器的存儲設備，這些存儲設備最終是我們熱衷于使用的云端基礎。憑借其Lyve?Mobile產品組合，希捷以市場上最高安全（加密）標準，提供海量數據吞吐量車載存儲解決方案。此外，希捷還提供數據物流（數據傳輸即服務或DTaaS）和專注于運營費用的業務模式，可以大幅降低數據的總成本或總體擁有成本（TCO）。

KT在ADAS和AD測試應用的系統集成和解決方案交付方面擁有深厚的專業知識，涉及從數據記錄到數據回放，乃至硬件在環（HIL）和復雜的傳感器融合以及驅動器在環（DIL）測試系統。

僅僅這三家專業公司協同合作，就可以創造一套非常多樣化的技能，也只有由協同合作伙伴構成的生態系統才能實現這種平衡。

02

軟件和數據： 互聯網時代的石油和黃金

在人類歷史上，當我們還在大力爭取大自然的資源時，就掀起過有關黃金或石油的爭奪熱潮。互聯網時代又出現了兩種其他資源：軟件和數據。如果將數據比作石油，那么軟件就是煉油廠，它可以顯著提煉數據的價值。您可以把煉油廠稱為可利用的資產或資源。

在汽車領域，我們也見證了這種軟件和數據的吸引力。一個典型的例子，就是特斯拉如何真正將車輛打造為車輪上的智能手機。空口（OTA）更新仍然讓很多人望而卻步，但它們讓車輛能夠就地升級，無需長達五到七年的發布周期。

軟件和數據是這種新型移動出行演進的關鍵，汽車行業正在向靈活應用軟件與數據轉型 。比如大眾汽車將其軟件功能外包給新成立的CARIAD組織，該組織正在努力開發vw.os，這是一種旨在用于大眾集團內部許多不同品牌和車輛程序的操作系統。或者是，博世聚集了17，000名員工，以在軟件開發和數據科學方面實現汽車功能上的進一步升級。

對于NI來說，這一直也并將繼續是一個重點領域。LabVIEW無疑是將數據和軟件結合的典范；我們早在1986年就開始了這段旅程。然而，旅程尚未結束，因此，通過Optimal+的技術和專業知識將數據分析能力引入NI是一個關鍵因素。

無論現在和將來，都由軟件和數據提供連接，從而也成為了我們最初提到的拼圖零片之間的連接。應用程序編程接口（API）和插件體系結構只是幾個示例，展示了軟件最終在工作流程中從一個步驟到下一個步驟并返回進行交換、轉換和格式化數據的能力。

這只有當底層基礎在本質上是以軟件和數據為中心，并且開放以適應變化并與第三方工具和技術連接時，才有可能做到這一點。

NI系統是以軟件和數據為中心建立的 。從 LabVIEW初期開始 ，軟件和數據就一直是每個NI系統的“基因”。因此，軟件和數據為創建加速ADAS和AD產品開發周期的解決方案奠定了完美的基礎。NI系統作為連接必要的驗證工作流程組件或階段之間的橋梁，其開放性讓用戶能將其連接至第三方技術，以進一步在最大程度上擴大驗證和確認（V&V）過程的覆蓋范圍。這將進一步提高產品質量，最終將拯救生命。

03

專業聯結者： 以人為本，鼓勵創新，注重技術

隨著信息技術的不斷發展，我們已經進入了互聯世界。

至此，我們正在再次試圖掌握另一個重大挑戰：自動駕駛。這包括掌握互聯驗證工作流程，一個略微小但仍然復雜的挑戰。當計算機科學家首次嘗試將計算機連接成網絡時，他們無法一蹴而就，直接達到2021年物聯網（IoT）水平。這是一項艱巨的工作，但考慮到互聯網今天提供的優勢，以及將為我們帶來的未來，我們都認可將人、想法和技術之間所實現的智能互聯將會帶來重大改變。

在NI，我們信奉這一理念。我們的目標是匯聚最智慧的人才以及最出色的硬件和軟件，與您一起激發創新思維，并最終構建軟件和數據智能互聯的驗證工作流程。為了避免只停留在理論上，我們重點介紹了一個示例，用以展示通過協同合作，使用 軟件和數據智能互聯的工作流程可以實現什么（參見圖01）。

舉個例子：協同合作完成ADAS驗證

此示例將記錄的ADAS道路測試數據轉換為數字孿生數據，作為整體驗證策略的一部分，以推動和加速HIL和軟件在環（SIL）測試。

圖01 您需要結合這些專業知識來實現“零”愿景

其中，首先使用NI數據記錄系統AD和NI Ground Truth傳感器套件在測試車輛中記錄您的高帶寬ADAS數據。這兩款產品已經結合了來自多家合作伙伴的專業技術，如希捷的Lyve Mobile?Array車載存儲解決方案。

此外，NI的ADAS和AD應用戰略合作伙伴KT，還提供了額外的軟件功能，如試駕期間的數據預標記以及為您的記錄儀設置提供的集成服務。在希捷的幫助下，數據從車輛中卸載并導入IT和云基礎設施，可使用如亞馬遜Web服務（AWS）和微軟AZURE等功能進一步增強數據。

NI已經完成了對MONODRIVE 的收購，并已獲取其Real-to-Virtual （R2V）技術，幫助您能夠通過R2V管道將記錄的數據轉換為數字孿生，其中該管道可生成用于高保真AD仿真器的合成數據。通過這種設置，您可以大大減少道路上記錄的場景數量，輕松地在仿真中創建全排列（不同的天氣、照明、交通條件），并以前所未有的速度進行地面實況提取。此外，您還可以使用Ansys VRXPERIENCE中基于物理的傳感器模型為您的驗證過程添加更多一流的仿真功能，并建立復雜的AD SIL和HIL測試應用程序。您可能希望通過IPG CarMaker汽車動力學仿真技術或在MathWorks工具鏈上開發的任何MATHWORKS Simulink模型來進一步增強這一功能。

將拼圖拼湊在一起并不是一件容易的事，不過，將記錄的ADAS道路測試數據轉換為數字孿生數據以推動和加速SIL和HIL測試，這個示例是我們一起踏上“零”愿景之旅的起點。