新思科技市場總監黨偉光指出：“今天需要深度學習的自動駕駛軟件復雜程度已經達到幾千萬行代碼，有的甚至超過1億行，急需軟件工具來幫助提高測試效率。新思虛擬原型工具可幫助汽車廠減少80%的自動駕駛軟件開發時間。”

今天，不管是汽車整車廠還是Tier-1方案商，大家的研發重心都在L2-L5級自動駕駛汽車上，可以說，自動駕駛汽車已經成為汽車行業的一個新賣點或增長點，包括毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達、光學攝像頭在內的整條汽車供應鏈都在圍繞著自動駕駛汽車轉。

在昨天召開的比亞迪全球開發者大會上，比亞迪汽車工程研究院副院長鐘益林透露：“比亞迪正在規劃的自動駕駛汽車將預留6個毫米波雷達、5個激光雷達、12個超聲波雷達和13個光學攝像頭接口。”

從所有這些傳感器過來的圖像信號都會傳到ECU單元的主控芯片上進行處理。在過去，普通的汽車一般來說需要的軟件代碼大約是幾萬行，但到了今天的智能駕駛時代，汽車上配備的傳感器越來越多，種類也越來越多，來自這些各種各樣傳感器的數據都需要得到實時處理，因此，整個的軟件開發量是巨大的，基本上呈幾何級數式增長，而且復雜程度也越來越高。

新思科技市場總監黨偉光表示：“這些視頻信號都會送到ECU單元中的主控芯片按照某種深度學習算法進行處理，今天L3級自動駕駛汽車主控芯片需要處理的代碼行已經達到幾千萬行水平，有的甚至已經過億行，如果仍按照傳統人力方式來調試這些代碼行，可能需要幾個月的時間才能完成。”

更糟的是，通常當整車廠選定主控芯片之后，還不能馬上進行軟件開發。因為還需要基于主控芯片設計開發板，然后還要拿出去做PCB板和SMT安裝測試，然后才能在開發板上進行軟件開發和調試。這樣一個工序等下一個工序，很麻煩，也很花時間。

在這種情況下，怎樣在一定時間范圍內，按質按量地把東西做出來，這對整車廠來說是一個非常大的挑戰。在汽車這一百多年的發展歷史里面，已經有了一套成型的、非常完整的、標準的產品設計開發驗證以及測試流程。

正是因為這個標準的體系，才保證了當前我們所有生產出來的車輛的安全性、可靠性和穩定性，使駕車者在道路安全上有非常好的保障。

但是，這套體系面對今天集中爆發式的多種智能駕駛新技術的涌入，如何既保證開發速度，又保證汽車安全性、可靠性和穩定性，對任何車廠來說都是一個巨大的矛盾。

現在大家能夠看到，不光是比亞迪，所有車廠都需要加班加點才能完成新車型開發任務，這已經成為汽車行業的一個常態。

每個開發周期，每個測試和驗證周期，壓力都非常大，原因就在于巨大的工程量。而且，現在整個消費市場的要求越來越高，不僅要求車子性能更好，而且新技術迭代這部分也要做得更好，這該怎么辦呢？

這時候必須要有一些新的開發測試方法來解決這個問題。幸運的是，業界領先的EDA設計測試工具供應商新思科技早在七八年前，就已經把半導體行業中一些行之有效的設計測試驗證方法學引入到了汽車系統的開發中來，已經與一些主機廠商合作開發虛擬原型。

借助這一主控芯片的虛擬原型，整車廠可以在開發板尚未完成以前，就可以搭建一個與實際的ECU主控單元幾乎一模一樣的虛擬原型，然后整車廠就可以在這個虛擬原型或虛擬開發板上進行主控軟件的開發和測試。

這樣做的顯而易見的好處就是節省時間。新思科技黨總指出：“一般我們根據智能駕駛要求要求選定一個主控芯片以后，就要去做一批開發板，這個周期快的話要兩三個月，有的甚至要四五個月。開發板做出來以后再分發給不同的工程團隊，再把任務拆分后分別進行開發。最終再進行整合，然后測試。在這中間涉及到很多環節，一般開發周期要半年到一年左右。”

但是，黨總自豪地說：“有了虛擬原型工具后，軟件開發不再需要等待開發板來了以后才能做，只需要一到兩周內，就可以根據設計方案建立開發板的虛擬原型，然后就可以在上面進行所有的嵌入式軟件開發，大大縮短開發周期。而且，新思的開發測試工具還提供整體軟件工程管理功能，非常方便項目經理進行任務分發和管理。之前需要把開發板放在工程師手里，基本上是帶著硬件走的。現在我們可以通過軟件的方式放到各個開發團隊手里，通過云的方式來簡化整個開發和測試管理過程。”