如何打造高效的研发团队？
一、如何打造高效的研发团队？
一个高效的产品研发团队是高质量产品的保证。建设高效的研发团队，是实现产品项目管理目标的前提和保证。具体的建设措施有以下几点：
1 选拔或培养适合角色职责的人才产品研发项目是由不同角色的人共同协作完成的，每种角色都必须有明确的职责定义，因此选拔和培养适合角色职责的人才是首要的因素。研发项目经理要熟悉各种设计方法，愿意听取其他人的意见，并且要很客观地把自己的思想与其他人的意见相比。此外，还要掌握激发团队成员积极性的方法。选拔或培养适合角色职责的人才，特别是合适的研发项目经理是建设高效研发团队的最重要的因素。
2 增强研发项目经理的领导才能研发项目经理是项目的负责人，负责项目的组织、计划及实施的全过程，在项目管理过程中起着关键作用。增强和发挥指导作用研发项目经理必须以身作则，严格要求自己，起到榜样和示范作用；要明确具体的软件项目质量、范围、工期、成本等目标约束；明确各研发团队成员的角色和责任分工，充分发挥团队成员各自的作用。充分发挥激励作用在产品开发过程中，由于严格的目标约束及多变的外部环境，研发项目经理必须运用各种激励理论对研发团队的人员进行适时的激励，鼓励和激发团队成员的积极性、主动性，充分发挥团队成员的创造力。灵活授权，及时决策灵活的授权，一方面显示了研发项目经理对团队成员的信任，有利于充分发挥项目团队队员的积极性和创造性，使得团队成员在自己的授权范围内可根据内外部环境的变化及时决策。另一方面，通过灵活的授权，研发项目经理逐渐将工作重点转向关键点控制、目标控制和过程监控，工作重心由内转向外，侧重于处理项目与企业或社会之间的关系，从外部保障了研发团队的运作。
3 营造良好的沟通氛围和交流环境产品研发项目的成功要依赖于良好的沟通技巧。如何营造良好的沟通氛围和交流环境？具体来说应该：加强团队成员之间的沟通成员之间由于价值观、性格、处世方法等方面的差异会产生各种冲突，人际关系往往会陷入紧张的局面，甚至有可能出现敌视情绪以及向领导者挑战等各种情况。
二、数字货币的研发方向？
可以包括以下几个方面：
1. 中央银行数字货币（Central Bank Digital Currency，CBDC）：多个国家的中央银行正在研发和探索发行自己的数字货币。CBDC是由中央银行发行和管理的数字形式的法定货币，旨在提供更便捷、安全和高效的支付手段。
2. 私人机构发行的数字货币：除了中央银行，一些私人机构也在研发和推出自己的数字货币，如Facebook的Libra（现为Diem）和亚马逊的Amazon Coin等。
3. 区块链技术的应用：数字货币的研发也紧密关联着区块链技术的发展。区块链技术为数字货币提供了去中心化、可追溯和安全的基础，研发方向主要包括提高扩容性、提升交易速度和降低费用等方面的技术创新。
4. 跨境支付和金融服务：数字货币的研发也着重解决跨境支付和金融服务的问题。通过数字货币，可以实现快速、便捷和低成本的跨境交易和跨境资金流动。
5. 隐私保护和安全性：数字货币涉及到用户资金和个人信息的安全问题，研发方向也包括加密算法、隐私保护技术和防止欺诈行为的技术创新。
需要注意的是，数字货币的研发方向不仅限于上述几个方面，随着技术的不断发展和市场需求的变化，可能还会有其他创新方向的出现。
三、大数据研发方向
在如今数字化时代，大数据已经成为各行各业的研究重点和发展趋势。随着互联网的普及和信息化的深入，大数据分析与应用已经渗透到了各个领域，对于企业决策、科学研究、社会发展等方面都起着至关重要的作用。
大数据研发方向的重要性
大数据研发方向作为当前科技领域的热门话题，吸引了众多专业人士和研究机构的关注和参与。在大数据时代，数据量庞大、类型多样，传统的数据处理和分析方法已无法满足对数据深度挖掘和价值提取的需求，因此大数据研发方向显得尤为重要。
大数据研发方向的发展趋势
随着大数据技术的不断创新和完善，大数据研发方向也在不断扩展和深化。从最初的数据采集和存储、到数据清洗和预处理，再到数据分析和挖掘，大数据研发方向已经涵盖了数据全生命周期的各个环节。
- 数据采集与存储：包括数据的采集、传输、存储等环节，要求能够高效、稳定地处理海量数据。
- 数据处理与清洗：对原始数据进行去重、筛选、清洗等处理，保证数据的准确性和完整性。
- 数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习等方法对数据进行分析和挖掘，发掘数据中潜在的规律和价值信息。
- 数据可视化与应用：将分析结果通过可视化手段展现，为决策提供支持和指导。
大数据研发方向的技术要求
要从事大数据研发方向的工作，需要具备一定的技术背景和能力。以下是大数据研发方向的一些主要技术要求：
- 数据处理技术：掌握数据处理的基本算法和技术，如排序、分区、聚合等，能够高效地对数据进行处理。
- 分布式计算：了解分布式计算的原理和技术，如MapReduce、Spark等，能够编写分布式计算程序。
- 数据挖掘与机器学习：具备数据挖掘和机器学习的基本知识和技能，能够应用到实际的数据分析中。
- 数据库管理：熟悉数据库管理系统的原理和操作，能够设计和优化大规模数据存储系统。
- 数据可视化：掌握数据可视化的方法和工具，能够将分析结果以直观的方式展现出来。
大数据研发方向的职业前景
随着大数据技术的不断发展和应用，大数据研发方向的职业前景也越来越广阔。从事大数据研发方向的专业人士可以选择的职业方向有很多，如大数据工程师、数据科学家、数据分析师等。
大数据研发方向的专业人才在各行各业都有很好的就业前景，尤其在互联网、金融、教育、医疗等领域需求量较大。同时，大数据研发方向也是一个薪资较高的领域，优秀的大数据专业人才往往能获得丰厚的薪酬和广阔的发展空间。
结语
大数据研发方向作为一个发展迅速的领域，对于数字化时代的发展起着至关重要的作用。希望通过本文的介绍，读者能对大数据研发方向有一个更深入的了解，为自己的职业规划和发展方向提供一些参考和启发。
四、做新能源电动汽车电机研发的企业有哪些？
在写完上篇文章《电驱动集成趋势之下，汽车供应链分工模式的迭代》以后，大家可能觉得比较空洞，所以我觉得可以给大家做一些透视，这里分成几个纬度：
● 市占率方面的透视● 供应格局方面的透视● 产品规格和技术发展方面的透视
我想先简要的抓住市占率和供应格局两个方面，然后围绕产品技术发展方面开展对这个行业的一些深入的探讨。根据NE研究院的数据，5月新能源乘用车电机电控搭载量达到35.77万台，同比增长71%,环比上月增长26%；今年1-5月新能源乘用车电机电控累计搭载量为175.19万台，占比去年全年总量的53.8%。
Part 1
电驱动市场的市场份额
目前集成化的趋势来看，5月份三合一电驱动系统搭载量为19.57万台，搭载比例达到54%；多合一的驱动器已经占到了6%。
● 电机
电机的市场份额，其实高度依赖于整车企业的数量。配套企业装机量前三是弗迪动力（车企自己）、方正电机和日本电产，特斯拉配套量逐步恢复中（6月估计能破7万台），汇川配套理想大幅增长， 2022年5个月新能源乘用车驱动电机配套企业装机量累计前三依然是弗迪动力、方正电机和特斯拉。这里也客观反映在高功率和高性能方面，车企自建还是一种大的趋势，量起来了把电机打开逻辑是非常顺的。
● 电控
电机控制器配套企业装机量前三是弗迪动力、汇川技术和日本电产，和电机不一样，这里玩的是功率电子的设计，我们能在里面能看到一些企业。其实在这里，逆变器企业是可能把几个东西串起来，电驱动系统配套企业装机量还是这三家，弗迪动力、日本电产和汇川技术。逆变器的情况，我找个时间仔细介绍。
Part 2
供应格局
● 电机
这个里面我就不多说，总体的感觉这张图能让我们探讨一下，在车企分配给不同供应商的时候，里面有不同的搞法。
备注：理想有前后两个，所以就分开了。
在这里，其实每个企业展开比较好，比如按照车型来展开，我看看后面做可视化效果更好。
逆变器的供应格局，我做简单一些，如下所示，这里需要从不同功率开始出发，我觉得有很多可以打开的地方。
小结：可视化的工作挺费时间，不过梳理清楚以后，可以把逻辑关系比较清楚的给大家勾勒出来，供参考。
五、比亚迪电池研发方向？
刀片电池，这是比亚迪对这个问题给出的答案。
2020年3月29日，比亚迪宣布正式推出“刀片电池”，正是为了重新定义新能源汽车动力电池在安全性、长寿命和长续航三者之间的平衡，引领了新能源汽车动力电池的一个重要发展方向。
比亚迪集团董事长兼总裁王传福表示：“‘刀片电池’体现了比亚迪彻底终结新能源汽车安全痛点的决心，更有能力将引领全球动力电池技术路线重回正道，把‘自燃’这个词从新能源汽车的字典里彻底抹掉。
六、婴童用品的研发方向
婴童用品的研发方向
在现代社会，婴童用品市场正在迅速发展。随着父母对于婴童健康和安全的关注日益增加，婴童用品的研发方向也变得越来越重要。本文将探讨当前婴童用品研发的趋势和未来的发展方向。
1. 综合功能的婴童用品
现代的婴童用品不再仅仅是满足基本需求的产品，而是将多种功能集成于一体。例如，一款婴儿床除了提供睡眠空间外，还可以配备安全保护网、摇篮模式和音乐播放器等功能。这种综合功能的婴童用品受到了许多家长的青睐，因为它们能够提供更全面的照顾和便利。
2. 环保材料的应用
随着环保意识的提升，越来越多的婴童用品开始使用环保材料制造。这些材料不含有害物质，对婴儿的健康非常友好。例如，有机棉纺织品逐渐取代传统的棉质产品，因为它们不仅柔软舒适，而且没有农药残留。环保材料的应用是婴童用品研发的重要方向之一。
3. 智能化婴童用品
随着科技的进步，智能化婴童用品成为了新的研发方向。这些产品通过搭载传感器和智能芯片，可以实现实时监测和远程控制。例如，智能温度计可以实时监测宝宝的体温，一旦体温异常，会自动发送报警信息给父母。智能化婴童用品可以为父母提供更多的便捷和安全保障。
4. 个性化定制的趋势
每个宝宝都是独一无二的，因此个性化定制的婴童用品越来越受欢迎。家长们希望能够为自己的宝宝定制独特的产品，以满足他们的个性化需求。现在，越来越多的婴童用品品牌开始提供个性化定制的服务，例如，宝宝姓名刺绣的床品和个性化印花的衣物等。
5. 安全性能的持续提升
婴童用品的安全性能是最重要的关注点之一。随着技术的不断进步，产品的安全性能也在不断提升。例如，婴儿推车的制动系统、婴儿安全座椅的防撞设计等都在不断改进和创新。未来，随着技术的发展，我们可以期待更多婴童用品在安全性能方面的突破。
6. 婴童用品的品牌竞争
随着婴童用品市场的不断扩大，品牌竞争也日益激烈。越来越多的厂商开始关注婴童用品市场，并推出自己的产品线。在这样的竞争环境下，品牌形象和品质成为了关键。消费者更加注重品牌的声誉、产品的质量和服务的好坏。因此，婴童用品企业需要加大品牌建设和产品研发的力度，以在市场竞争中占据优势。
结论
婴童用品的研发方向多样，随着社会对婴童健康和安全的关注度增加，我们可以预见未来婴童用品市场将呈现多元化发展的趋势。综合功能、环保材料、智能化、个性化定制以及安全性能的提升将成为未来婴童用品研发的主要方向。婴童用品企业需要紧跟时代的潮流，抓住市场机遇，不断创新和提升产品的竞争力。
七、旅拍技术研发方向
在当今数字时代，摄影和旅行的结合已经成为了一种趋势。无论是专业摄影师还是普通旅行者，都喜欢把旅途中的美景通过照片记录下来。然而，在不断进化的科技和社交媒体的推动下，摄影技术也在不断发展。本文将探讨旅拍技术研发方向的最新趋势和创新。
1. 虚拟现实摄影
虚拟现实（VR）技术正在改变人们对于摄影的认知。传统的摄影只能通过平面的照片记录景色，而虚拟现实摄影可以提供更加身临其境的体验。通过特殊的摄影设备和虚拟现实眼镜，人们可以在家中感受到远方的美景。虚拟现实摄影可以为人们带来沉浸式的旅行体验，让他们感受到真实景色的魅力。
2. 无人机摄影
随着科技的进步，无人机摄影成为了旅行摄影的热门方式之一。无人机配备的高清相机和稳定器可以拍摄到不同角度的美景，从空中捕捉到的景色也更加壮观。无人机摄影可以为摄影师提供更多创意的拍摄角度，使他们能够呈现出独特而震撼的作品。
3. 增强现实摄影
增强现实（AR）技术通过将虚拟元素叠加在真实世界中，为摄影师提供了全新的创作空间。摄影师可以使用AR技术在照片中添加虚拟物体、特效或动画，营造出与众不同的视觉效果。增强现实摄影为摄影师带来了无限的创意可能性，使他们能够创造出独一无二的艺术作品。
4. 全景摄影
全景摄影是一种将多张照片拼接在一起，呈现出全景视角的摄影技术。通过全景摄影，人们可以感受到360度的视觉效果，仿佛置身于真实的现场。全景摄影技术的发展使得摄影作品能够更好地还原真实场景，给人们带来更为真实、全面的旅行体验。
5. AI辅助摄影
人工智能（AI）技术的快速发展为摄影带来了全新的可能性。AI辅助摄影通过分析照片中的元素和场景，为摄影师提供自动化的修图、剪辑和后期处理服务。AI还可以根据摄影师的拍摄风格和喜好，自动调整照片的色彩、光线等参数，帮助摄影师创造出更具艺术感的作品。AI辅助摄影为摄影师节省了大量的时间和精力，使他们能够更专注于创作。
总结
旅拍技术研发方向的不断创新和发展，使得旅行摄影变得更加丰富多样。虚拟现实摄影、无人机摄影、增强现实摄影、全景摄影和AI辅助摄影都为摄影师带来了更多的创作可能性和新奇体验。未来，科技的进步将继续推动旅拍技术的创新，为摄影者和旅行者带来更好的体验。
八、智慧校园产品研发方向
智慧校园产品研发方向
随着科技的快速发展，智慧校园已经成为教育领域的热门话题。智慧校园产品是指运用先进的信息技术手段，为学校提供便捷、高效的管理和服务的产品。在智慧校园产品研发方向上，有几个关键的技术和应用领域，将对未来智慧校园的发展产生重要的影响。
1. 物联网技术
物联网技术是智慧校园产品不可或缺的一部分。通过物联网技术，各种设备和传感器可以互联互通，实现信息的共享和互动。在智慧校园中，物联网技术可以应用于校园安防监控、智能环境控制、学生出勤管理等方面。
例如，利用物联网技术，学校可以安装多个监控摄像头，实时监控校园的安全状况。同时，可以利用传感器监测室内温度、湿度等参数，自动调节空调设备，提供一个舒适的学习环境。此外，物联网技术还可以帮助学校管理学生的出勤情况，减少人力成本，提高管理效率。
2. 大数据分析
智慧校园产生大量的数据，如学生信息、教学资料、考试成绩等，这些数据蕴含着宝贵的教育资源。通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深入挖掘和分析，为学校提供决策支持。
一方面，大数据分析可以帮助学校更好地了解学生的学习情况和能力水平，帮助教师进行个性化教学。另一方面，大数据分析可以挖掘学生的学习行为和习惯，帮助学校制定科学的管理策略，提高教学质量。
3. 虚拟现实技术
虚拟现实技术是一种模拟现实环境的技术，通过头戴式显示设备等设备，让用户感受身临其境的虚拟世界。在智慧校园中，虚拟现实技术可以应用于教学、实验等场景。
学生可以通过虚拟现实技术参观名胜古迹、实验室等地方，增加学习的趣味性和互动性。同时，虚拟现实技术还可以模拟各种实验环境，让学生进行安全的实践操作，提高实验教学的效果。
4. 人工智能应用
人工智能是智慧校园发展的关键技术之一。借助人工智能技术，智慧校园可以实现智能教育、智能管理等方面的应用。
例如，学校可以引入智能教育机器人，辅助教师进行教学工作。机器人可以根据学生的学习情况提供个性化的辅助教学，帮助教师更好地解决学生的问题。此外，学校还可以利用人工智能技术进行学生考试的评估和分析，提供更加准确、客观的评价结果。
总结
智慧校园产品研发方向包括物联网技术、大数据分析、虚拟现实技术和人工智能应用。这些技术和应用将对未来智慧校园的发展产生重要的影响。物联网技术实现设备的互联互通，提供便捷高效的管理和服务；大数据分析技术深入挖掘学校的教育资源，为学校提供决策支持；虚拟现实技术为学生提供身临其境的学习体验；人工智能应用实现智能教育和智能管理。未来的智慧校园将更加智能化、高效化，为学生提供更好的学习环境和教育服务。
九、产品研发方向怎么写？
企业研发新产品，把有限的人、财、物，有效地分配在急需的开发项目上，使产品研发取得最佳效果，关键在于准确地确定产品研发方向。由于市场竞争日益激烈，消费需求日益多样化和个性化，产品研发呈现出多能化、系列化、复合化、微型化、智能化、艺术化等发展趋势。
企业在选择产品研发方向时应考虑以下几点：
(1)考虑产品性质和用途。在进行产品研发前，应充分考察同类产品和相应的替代产品的技术含量和性能用途，确保所研发产品的先进性或独创性，避免“新”产品自诞生之日起就被市场淘汰。
(2)考虑价格和销售量。系列化产品成本低，可以降价出售增加销售量，但是系列化产品单调，也可能影响销售量。因此，对系列化、多样化产品以及价格、销售之间的关系，要经过调查研究再加以确定。
(3)充分考虑消费者需求变化速度和变化方向。随着人们物质生活水平的提高，消费者的需求呈多样化趋势，并且变化速度很快。而研发一样新产品需要一定的时间，这个时间一定要比消费者需求变动的时间短，才能有市场，才能获得经济效益。
(4)企业产品创新满足市场需求的能力。曾经代表中国民族通信旗帜的巨龙、大唐、中兴、华为四家企业，面对的市场机会差不多，起步差不多，但经过三四年时间，华为、中兴已远走在了前面，巨龙则几乎退出了通信市场。而决定四家企业差距的最关键因素就是各自推向市场的产品所包含的产品创新和技术创新的能力。
(5)企业技术力量储备和产品研发团队建设。
十、有没有汽车电机的从业或者研发人员进来科普一下？
金庸笔下有四大内功心法：《易筋经》、《九阴真经》、《九阳神功》和《神照经》，习武之人，必先修炼至高内功心法，再结合武功绝技，方可独步武林。
做开发也是如此，除了需要高效的编码能力，同样也离不开编程思维的指导。作为刚刚进入汽车电子行业的开发小白，本篇博文将总结最近学习到的汽车软件行业开发思维：V模型（瀑布模型）。
1、V模型（瀑布模型）概述
汽车软件开发过程中的V模型对行业内开发者早已是司空见惯的模型，由于该模型的构图形似字母V，所以俗称V模型。V模型核心思想是通过A-SPICE流程（汽车产业的软件流程改进和能力测定标准）来支持和管理整个开发流程，从需求到源代码的每个过程都有相应的测试。
V模型大体可划分为几个不同的阶段步骤即：功能需求、功能开发、软件开发、软件集成测试、功能集成测试、整车集成测试（系统合格性测试），如下图所示，左边为需求分析和设计开发的过程，右边则为针对左边的测试验证，左边的每个过程是与右边的过程正好相对应。
从系统需求到软件需求，再到软件的释放，需要工具对其进行管理，以达到可追溯，可记录的目的，目前市场主流的工具含有 Door、ClearCase、GIT、SDOM 等，也有公司自己研发的一些流程工具，当然这些工具的运作方式都遵循V流程的需求、研发和测试要求。
2、V模型（瀑布模型）实施
2.1、系统需求分析
系统需求需要系统工程师完成。
基于项目的整体需求，以及软硬件整体定义，对系统逻辑架构进行整体定义，这部分工作包括：硬件功能定义，控制器与其他控制器通信定义，软件简要功能定义。这个过程并不会对具体的技术实现做出定义。
2.2、软件需求分析
软件需求需要系统工程师完成。
系统工程师根据系统相关方需求说明书、软硬件接口文件、变更通知书等输入，梳理定义软件研发需求说明书，包括操作系统需求、电源管理策略、传感器读取，执行器控制、信号特性需求、存储服务、通信服务，网络管理、故障诊断、标定、程序升级等功能需求和非功能需求。
根据项目规划，制定软件开发计划。
软件需求分析建立需求追踪矩阵，将软件需求映射到系统需求，确保软件要实现的系统需求全部覆盖。
成功实施这个过程的结果如下：
- 定义系统中分配给软件要素的软件需求及其接口；
- 将软件需求进行分类，并分析了其正确性和可验证性；
- 分析软件需求对运行环境的影响；
- 定义软件需求实现的优先级；
- 根据需要更新了软件需求；
- 在系统需求与软件需求之间、在系统架构设计与软件需求之间建立了一致性和双向可追溯性；
- 从成本、进度和技术影响来评估软件需求；
- 约定了软件需求，并与所有受影响方沟通。
2.3、软件架构设计
软件架构需要架构工程师完成。
为了建立清晰的、结构化的软件设计，应该统一分配软件需求，然后完成软件架构设计。根据系统相关需求、软硬件接口表、软件需求确定软件架构。将每条软件需求合理分配到软件模块中，定义每个软件模块的输入输出接口、动态行为、资源消耗目标等，评估多种软件架构的优缺点等。
架构工程师需要使用EA等架构软件画出整个控制器软件所有模块的输入输出接口、以及内部动态行为。
如果项目基于AUTOSAR开发，需要架构工程师配置应用层的所有组件，并输出每个组件的ARXML描述文件。
一般来说，还需要架构工程师输出架构文档。
成功实施这个过程的结果如下：
- 定义了识别软件要素的软件架构设计；
- 将软件需求分配给软件的要素；
- 定义每个软件要素的接口；
- 定义软件要素的动态行为和资源消耗目标；
- 建立软件需求与软件架构设计之间的一致性和双向可追溯性；
- 约定软件架构设计，并与所有受影响方沟通。
2.4、软件单元设计和软件实现
软件单元设计需要软件开发工程师完成。
在此阶段，需要对每个组件内部的算法逻辑进行详细的内部设计。组件功能的详细设计需要与软件需求建立有效的对应关系。
如果是算法逻辑编码，建议使用Matlab进行模型开发，如果是接近底层的复杂驱动，一般是使用手写代码。
如果项目使用AUTOSAR架构，使用模型开发时需要导入arxml生成模型框架进行开发，使用手写代码进行开发时需要使用AUTOSAR工具生成的组件代码框架进行开发。
需要将代码经过多次代码审查和优化之后，将最终版本上传至代码库，以实现最佳的可靠性和性能。
成功实施这个过程的结果如下：
- 开发描述软件单元的详细设计；
- 定义各软件单元的接口；
- 定义软件单元的动态行为；
- 建立软件需求与软件单元之间的一致性和双向可追溯性；建立软件架构设计与软件详细设计之间的一致性和双向可追溯性；建立软件详细设计与软件单元之间一致性和双向可追溯性；
- 约定软件详细设计及该设计与软件架构设计的关系，并和所有受影响方沟通；
- 生成软件详细设计所定义的软件单元。
2.5、软件单元测试
组件单元测试一般需要软件开发工程师完成，也可以让测试工程师完成。
当进行单元测试通过后，将会将软件编译成ECU可执行的文件，比如Hex格式的文件，将其刷写到ECU进行集成测试（或称HIL测试），如果只是测试底层软件，那么一般只需要额外的硬件负载箱支持就行，比如用负载箱来模拟一些传感器信号输入，或制造一些执行器的短路和开路故障；如果测试包括应用层软件，那么就还需要物理模型支持才行，比如电机控制就需要电机的物理模型，变速箱控制可能就需要整个动力传动系统的模型才行。
单元测试与软件单元设计对应。
单元测试是根据软件单元设计，进行代码级别上进行的测试。
单元测试一般可以通过Matlab和Tessy等工具进行。
成功实施这个过程的结果如下：
- 制订包括回归策略在内的软件单元验证策略，以验证软件单元；
- 根据软件单元验证策略，制订软件单元验证准则，以适于提供软件单元符合软件详细设计及非功能性软件需求的证据；
- 根据软件单元验证策略及软件单元验证准则，验证软件单元并记录了结果；
- 建立软件单元、验证准则及验证结果之间的双向可追溯性和一致性；
- 总结单元验证结果，并与所有受影响方沟通。
2.6、软件集成测试
集成测试需要测试工程师完成。
集成测试与软件需求对应。
集成测试将各个组成部分整合入一个软件系统中之后，最后进行软件的集成测试。根据定义的需求，测试相应的功能是否满足软件需求。
成功实施本过程的结果如下：
- 制订与项目计划、发布计划和软件架构设计相一致的软件集成策略，以集成软件项；
- 制订包括软件回归测试策略在内的软件集成测试策略，以测试软件单元之间和软件项之间的交互；
- 根据软件集成测试策略，开发了软件集成测试规范，以适于提供集成的软件项符合软件架构设计（包括软件单元之间和软件项之间的接口）的证据；
- 根据集成策略集成了软件单元和软件项直至完整的集成软件；
- 根据软件集成测试策略和发布计划，选择了软件集成测试规范中的测试用例；
- 使用选定的测试用例测试了集成的软件项，并记录了测试结果；
- 建立软件架构设计要素与软件集成测试规范中的测试用例之间的一致性和双向可追溯性，并建立了测试用例与测试结果之间的一致性和双向可追溯性；
- 总结软件集成测试结果，并与所有受影响方沟通。
2.7、软件系统测试
系统测试需要测试工程师完成。
系统测试与系统需求对应。
因为软件给各个ECU提供了相应的功能，因此在集成测试中，需要将软件烧录至硬件中。然后ECU要与其他电子系统组件集成起来，比如传感器和执行器。在接下来的系统综合测试中，对所有系统设备的交互响应进行评估。
成功实施本过程的结果如下：
- 制订与项目计划和发布计划相一致的包括回归测试策略在内的软件合格性测试策略，以测试集成软件；
- 根据软件合格性测试策略，开发集成软件的软件合格性测试规范，以适于提供符合软件需求的证据；
- 根据软件合格性测试策略和发布计划，选择了软件合格性测试规范中的测试用例；
- 使用选定的测试用例测试了集成软件，并记录软件合格性测试结果；
- 建立软件需求与软件合格性测试规范中的测试用例之间的一致性和双向可追溯性，建立测试用例与测试结果之间的一致性和双向的可追溯性；
- 总结软件合格性测试结果，并与所有受影响方沟通。
3、V模型（瀑布模型）的追溯性和一致性要求
汽车软件开发的过程中有严格的追溯性和一致性要求，每个阶段的过程要求、使用的工具方法和人员要求，前一阶段的输出交付物作为下一阶段输入，在每个阶段完成后对交付物进行验证，在软件集成后在最后阶段进行确认与软件需求的一致性。概览如下图所示：
4、V模型（瀑布模型）面临的挑战
特斯拉人工智能总监Andrej Karparthy在他的一篇技术博客中提出构建软件2.0技术栈的观点，代码正在从软件 1.0（由人类编写的代码）过渡到软件 2.0（由优化编写的代码，以神经网络训练的形式编写）。
软件1.0 是我们熟悉的V模型（瀑布模型），它是用 Python、C++、C等语言书写的。 它包括程序员对计算机的明确说明，通过编写每行代码，程序员会用一些可取的行为识别程序空间中的特定点。
软件1.0的工程方法遵循以下4个步骤：
- 确定要解决的问题，即需求；
- 把需求进行分解；
- 为每个分解的需求设计软件；
- 逐级测试，集成并部署软件。
软件2.0时代正在逐渐到来，目前AI算法大量应用于自然语言识别、行为分析、决策协助、身份识别等不涉及公众安全的领域，也在自动驾驶、医疗诊断等安全领域也在逐步应用。对于安全关键系统，系统工程方法学是否还适合软件2.0时代，功能安全标准如IEC61508、ISO26262、EN50128不同行业安全软件开发所遵循的标准，是否还能指导软件2.0的开发实践，下面从开发过程、软件需求、开发工具三个方面谈谈想法。
4.1、软件2.0开发过程
软件1.0的开发生命周期模型按照系统工程V模型的方式开发，从上到下是瀑布式的，规定每个阶段的过程要求、使用的工具方法和人员要求，前一阶段的输出交付物作为下一阶段输入，在每个阶段完成后对交付物进行验证，在软件集成后在最后阶段进行确认与软件需求的一致性。在实际应用中，设计实现阶段和测试阶段，会规划小版本之间的迭代，从整体过程来看还是V模型。
在软件2.0中，软件的行为需求很大程度上取决于所使用的数据集（datasets），数据集不同于传统意义上的数据，以往的数据如传感器数据、系统的参数（如配置参数、校准数据等）或系统使用的数据库（如导航数据库、障碍物数据库等），这些数据可以一定程度上确定系统的行为，但它们并不描述这种行为的逻辑。而机器学习使用的数据集不仅用来提取信息，而且用来建立模型，用来处理其他数据并确定一个系统的行为，确定安全关键系统的需求，等同于软件需求。当软件需求阶段无法获得完整的训练数据集，从V模型来说，后面的架构、设计实现阶段也无法开始。
软件2.0的开发模型始于数据，可以划分为数据管理、模型训练、模型验证、模型部署，这四个阶段不断往复迭代，不是一次性完成的。
- 数据管理：先建立所需数据集的要求，通过对数据的分析确定数据收集、增强和预处理的需求，收集什么数据，如何收集数据，如何解决样本数不足，收集成本过高的问题，如何对收集的数据清洗预处理。
- 模型训练：选择所使用的模型，构建损失函数作为训练误差的衡量标准，训练的目的是产生一个最小化该误差的模型。需要制定一个合适的数据拆分策略，用于训练模型、验证模型、测试模型的比例。
- 模型验证：针对数据管理阶段产生的独立于训练数据集的验证数据集，通过测试评估训练模型的性能。
- 模型部署：使用验证过的模型的系统将被集成，将经过验证的ML模型与使用传统软件工程方法开发和验证的系统组件进行整合，对其运行进行监控，并通过在线维护或在线学习进行更新。
4.2、软件2.0新的软件需求：数据集
既然软件2.0的系统行为主要由数据集决定，系统是否符合其预期功能，很大程度上取决于数据集的质量。要证明数据集对于软件的预期功能在系统的操作环境下是足够的，对于认证来说是非常大的挑战。与软件1.0的需求对比，有以下不同：
- 确定软件需求不是在需求阶段，而是在软件开发阶段，对软件设计实现的输入将不是软件的功能需求，而是训练过程的输出。如一个神经网络架构、权重和偏差。
- 需求和设计实现不具备可追溯性，神经网络结构和权重不能追溯到开发它们的软件需求，追溯不到描述预期属性的需求文件，也追溯不到训练数据集。
- 安全软件的验证方法不再适合数据集及训练模型，人类已无法理解，无法实现人工审查和分析，传统软件基于需求的测试方法也无法进行。例如，功能安全软件的测试用例采用的等价类生成分析，由于常规规模的神经网络的高度复杂和非线性特征，不适用于模型的实施。要确定神经网络模型算法的等价类是不可能的。
ISO26262 软件单元测试用例生成推荐方法
- 数据集的属性与软件需求保证属性存在差异，传统软件需求的完整性，清晰性，精确性，无歧义性，可验证性，可测试性，可维护性，可扩展性 这些属性的含义需要重新定义。
- 网络权重作为参数数据项，在本质上与传统的数据配置文件不同，依据已有配置参数修改流程而套用网络权重，存在很大偏差。
4.3、软件2.0开发工具链
传统软件开发中已建立完善的工具链用于支持开发，集成开发环境，编辑器，编译器，调试器，git集成，单元测试，集成测试工具，在功能安全软件工具的鉴定中，根据工具对软件安全性影响的不同，划分为不同的级别，例如ISO26262-8对软件工具的TCL1、TCL2和TCL3分级。在软件2.0中，也可以按照类似的分类对工具进行分级，但目前还没有完善的开发工具链和如何对工具鉴定的标准。
从软件领域的发展来看，软件2.0所占的规模越来越大，已出现机器自动生成的代码，当这类软件应用于安全关键系统时，有可能彻底改变既有软件的开发模式，需要识别与现有标准的差异，安全关键领域如航空航天、铁路、汽车标准，采用协作的方式在不同领域之间获取经验；对应用软件2.0产品的鉴定也不再是一次性的，与软件2.0生命周期类似，是一个迭代的过程，评估系统运行性能表现是重要环节；软件的变更会更加频繁，如智能网联汽车的OTA功能，对软件变更的评估，应考虑其服务期限、运行设计域差异、产品异常行为记录报告等所有既有数据记录。
参考资料：
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