经历了2023年初的价格战，一场关于智能汽车的淘汰赛似乎正式开始了。
尽管“降价热潮”还在继续，但简单的价格竞争毕竟非长久良策。
一方面，为了维持收益，部分车企通过减配、降低服务成本，甚至将降本压力给到上游供应商，以应对短时价格战带来的业绩冲击；另一方面，瞄准开发和生产制造环节，部分造车新旧势力通过压缩造车时间和成本，提高造车效率，不失为一种长久策略。
有业内人士表示，开发一款新车通常需要3-5年时间。不过也有行业专家透露，目前完整的汽车开发项目预计需要30-40个月。
其实，车企们缩短汽车研发交付周期的背后，除了兼顾降本需求，加速新车推向市场，在日趋激烈的竞争中保持汽车产品的领先亦是一大关键因素。
早在2014年，沃尔沃就曾表示，得益于模块化平台的作用，通过虚拟数字工具等，其新车研发周期将稳步缩短，从2012年之前的42个月逐渐缩短为2020年之后的20个月。
2021年，有消息称跨国企业ESI Group参与了大众汽车巴西公司新车型Nivus的研发阶段，在100%数字化和虚拟化的环境下，新车型研发时间缩短为约10个月，并节省了数百万欧元的样车生产成本。
那么，缺乏物理环境中的测试验证，通过虚拟化技术，仅用时10个月造出来的新车，到底安全吗？
造车迎来新革命
事实上，虚拟化并非一项新技术，在除汽车以外的高安全性、高可靠性要求行业，已有应用先例。
以航空业为例，其软件开发过程向来以高成本、高周期著称，但C919在进入商业试运行之前的总共累计测试飞行时长仅有100小时；波音从新机型设计到交付、量产、商业运行，实际飞行测试时常也是100-200小时。
而为了保证飞机商业化运行的高可靠性、高安全性，波音公司能够在5周之内进行密集的虚拟化测试，达到总计45年的飞行测试有效时长。
即使如波音777，拥有超过300万个零部件、7000个研发人员以及数百个并行研发小组的项目，在开发过程中也能通过虚拟化技术减少对硬件测试飞行的依赖程度。
按理说，有了航空业的安全应用验证，虚拟化在汽车领域的应用前景和潜能或更加明晰。
易特驰CTO郑心航向高工智能汽车表示，在虚拟化的加持下，造车或迎来新革命。
一方面，在汽车的软件开发环节，传统的软件开发是基于实际硬件进行，在整车量产之前，由专业工程师在不同路况下通过大量测试找到最优参数。比如，开发ABS汽车防抱死系统，通过测试确定防抱死系统需要通过多高的频率发出点刹指令。
而利用虚拟化开发相同的ABS系统功能，即通过虚拟仿真，在实验室和模拟计算机的环境下达到实测的相同效果，其原理就在于通过数学仿真工具，依托各类数据建模，模拟组件在物理世界可能产生的实际物理参数，比如轮胎和地面的摩擦系数、刹车片和液压系统之间的传导力矩。
诚然，从整车开发的角度来看，借助虚拟化技术，无需等待硬件上车或者量产，只需要在硬件量产前同步输入各参数，即可同步开发软件功能，进而提升整车开发效率。
“虚拟整车平台不仅可以打破研发部门之间的壁垒，还可以邀请整个软件供应链上的供应商加入虚拟整车开发中。”郑心航认为，对比传统软件开发流程，前置软件开发流程是虚拟化的优势之一；而打破以往软硬、软软等跨部门、跨区域合作开发鸿沟，亦是整车虚拟化开发的另一大优势。
另一方面，在测试验证环节，随着车辆控制器搭载的功能越来越多，控制器之间的关联和耦合越来越复杂，车辆在测试阶段遇到的挑战越来越多，需要测试的内容也在激增。
毕竟，相比其他大众消费品，安全性、可靠性是评价一款车的关键。因此，产品验证是整个汽车产品开发过程中耗时最多的环节，包括不同工作环境下的测试，以及不同客户对于汽车使用习惯的差异，也需做各种针对性测试。
对比传统开发模式，不同零部件商自行独立测试，比如刹车供应商会在自己的实验室或独立测试环境内，针对刹车控制软件进行隔离测试。整车虚拟化可以更早地执行控制器开发和验证，同时减少额外测试系统和ECU原型的数量。
而这正中传统整车开发痛点，即零部件企业希望尽早、更频繁地进行测试，而不是依托云模型，等到接近量产后才进行整车集成测试。同时，也是易特驰依托虚拟整车平台，打造未来开发生态系统的整体价值愿景。
从汽车行业来看，虚拟化可从单个或多个ECU入手，再到多个ECU组成的域控制器虚拟化，进而实现整车虚拟化。而遵循汽车行业的虚拟化发展规律，易特驰在虚拟化业务的实践可以概括为三个方面，即部分ECU虚拟化、完整车辆虚拟化和量产之后持续标定。
以虚拟ECU为例，除了提供专业的虚拟ECU生成工具VECU-builder以外，易特驰专家团队还可协助分析当前的ECU软件和软件架构，为如何虚拟化ECU提供咨询；此外，在创建虚拟ECU后，还提供虚拟标定，云端部署等无缝衔接的拓展方案，为之后的整车虚拟化和持续标定奠定基础。
精度是实现整车虚拟化关键
“随着高精度虚拟仿真平台被投入应用，ECU控制器一旦出现新版本，就可以自动导入整车厂提供的高精度虚拟整车平台，在虚拟环境下完成开发测试，而无需进行物理整车测试，极大地压缩生产周期。”郑心航介绍道。
不难发现，整车虚拟化的优势包括：一是可按需重现真实世界的场景，减少前往所需测试场景（天气、海拔等）所对应环境的时间和成本；二是能够根据不同车辆，量身定制测试技术，在开发过程的早期进行测试，甚至并行开发软件和硬件，极大地缩短整车开发时间。
尽管整车虚拟化优势显然，但如何确保虚拟仿真环境下所产生的测试结果，同实际物理世界整车硬件测试的偏差较小，即保障虚拟化测试精度，是目前整车虚拟化遇到的最大挑战。
对此，易特驰提出了“联合标定”的概念，通过“三个循环”，以一对一的形式，将物理世界中的测试场景、测试用例与虚拟环境中的测试场景、测试用例进行对应。
第一个循环，在建设过程中采用传统的整车测试标定过程。第一阶段的主要测试对象是ECU软件，由传统测试标定工程师连接实际物理硬件，如刹车底盘或车内空调，在测试过程中通过各类标定参数调优，找到经过优化且实际对应整车物理特性的控制器软件版本。
第二个循环，使用对等的测试用例。但在第二个循环中，被测系统变成了被控对象模型，即虚拟环境下仿真出来的刹车片、电机或车辆空调系统。通过同样测试用例，就可以用一对一的方式，用物理测试驱动虚拟环境下的被控对象进行模型仿真，此时的控制器软件版本由于经过高度测试，可以符合实际的精度需求和质量预期。
第三个循环，整个虚拟环境、被控对象模型成为高精度测试环境的一部分。无论是控制器软件发生参数变化，还是软件经历了迭代更新，都可以被直接投放到高精度整车平台上。此时，整车被控对象模型能够高度仿真物理世界中车辆的实际表现。
然而，在提升精度方面，易特驰能做的并不止于此。
在郑心航看来，整车开发上市之后并不意味着虚拟化过程结束，汽车量产后产生的数据同样具备高价值，易特驰的基本思路是通过未来自动驾驶智能汽车内部的冗余算力，动态投放实时标定算法。
据悉，易特驰可为整车开发企业，尤其是标定和测试验证部门提供丰富的工具链，在特定情况下对系统进行标定，并根据工况识别实际的标定触发点；再利用车内算力，将数据进行初步加工，生成有用标签和相关车辆行为分析，最终回传云端。
以其虚拟仿真测试平台COSYM为例，该协同仿真平台集成了虚拟ECU、被控对象模型和虚拟总线配置，构建了一个闭环的开放式仿真测试平台。
值得一提的是，COSYM的图形用户界面使用起来非常直观。COSYM支持各种不同类型的虚拟ECU，且这些虚拟ECU可以通过虚拟总线或信号组合成一个完整的系统，使得在仿真中模拟车辆的电气工程体系结构成为可能。
此外，COSYM还提供开放的调度接口。所有可使用图形用户界面访问的功能，也可以使用COSYM REST-API和专用程序代码来完成自动调用，进而实现高度自动化的持续集成持续开发工具链搭建。
显然，凭借过硬的虚拟化技术沉淀，易特驰已经做好了迎接整车虚拟化的十足准备，那么现在是整车虚拟化的好时机吗？
“在软件定义汽车的趋势下，车内核心控制软件的开发和测试将进一步走向融合，整车虚拟化恰逢其时。”郑心航表示。
可见，随着电子电气架构的发展，分布式走向集中式成为大趋势。无论是在分布式EE架构下，还是面向跨域融合阶段，为了实现汽车的诸多功能，利用多个控制器同时开发并验证成为刚需，而整车虚拟化可协助实现融合开发与测试。
放眼未来，易特驰的愿景即利用虚拟化整车技术，构建汽车的虚拟化生态圈。高精度整车测试平台不仅可以用在整车厂的内部研发上，也可以在开发过程中开放给合作伙伴和供应商，不同企业可以选择各种参与平台建设、进行决策的模式。
