盛大启幕｜2025第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日

3月18日，2025第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日在上海国际汽车城盛大启幕！本届论坛由盖世汽车、AUTOSAR组织联合主办，上海智能汽车软件园倾力支持，采取线下论坛+线上直播形式同步进行。

作为汽车智能化领域的年度盛事，论坛首日即掀起热议浪潮，现场座无虚席，交流活跃。来自头部主机厂、零部件厂商、芯片领军企业、行业技术专家及科技创新的优秀代表齐聚一堂，围绕车载通信解决方案、AUTOSAR标准本土化、SOA架构革新、车云协同计算、AI大模型驱动智驾智舱升级等核心议题展开深度碰撞。

活动同步设置技术分享、圆桌讨论等环节，直击电子电气架构变革、开源生态协同、高阶自动驾驶技术破局等产业痛点，为业内观众呈现一场“技术+生态”双轮驱动的思想盛宴。 

本次大会，感谢HERE Technology、加特兰微电子 、创紫集团、Elektrobit、TTTech Auto、中科创达、Foretellix、Qt  Group、智协慧同、均联智行、Sonatus、RTI、维克多、友衷科技、Green Hills Software、飞音、闪迪、富士通软件、爱亚系统开发、SystemWeaver、上海秒尼科、上海合兴软件、长春天鸿信息、知从科技、普华基础软件等41家生态合作伙伴的支持。

欢迎致辞

上海国际汽车城（集团）有限公司 党委委员、副总经理陈杰指出，全球汽车产业正经历由“软件定义汽车”驱动的深刻变革，核心竞争力转向软件能力、自动驾驶算法、智能座联生态及数据服务，推动汽车向智能移动空间进化。他强调，上海国际汽车城作为中国汽车产业发展的创新引擎，不仅是新技术、新模式的试验田，更是产业生态创新的发动机。

通过建设上海新能源汽车公共数据中心、智能网联公共数据中心等关键平台，接入了超过165万辆新能源汽车和800多辆智能网联汽车的实时数据。为行业提供了强大的数据支撑和技术赋能，构建了车路云一体化的数字孪生智能交通系统，为自动驾驶技术研发和商业化的落地提供了有力的生态赋能。

面向软件定义汽车的时代，上海国际汽车城率先布局汽车软件生态，成立了上海汽车智能汽车软件园，致力于构建汽车加AI加开源的产业新生态。同时，汽车城还积极打造智慧出行设计谷，为全球汽车设计师构建国际化协同的创新平台，推动汽车设计行业向个性化、智能化方向的发展和突破。

在软件定义汽车技术变革的过程中，需要更开放的合作协同。陈杰强调，上海国际汽车城将继续发挥桥梁和纽带的作用。一手聚产业，一手携资本，迎接智慧、凝聚共识，共同迎接汽车产业蓬勃发展的挑战和机遇。

陈杰 | 上海国际汽车城（集团）有限公司 党委委员、副总经理

主办方欢迎致辞

中国乘用车市场在2024年呈现出“竞争强化”与“增量并存”的双重特征。盖世汽车CEO周晓莺指出，2025年1-2月乘用车销量同比增长14.7%至395万辆，出口市场延续高增长态势，比亚迪、奇瑞等自主品牌表现尤为突出，自主品牌整体市占率已达69.2%，新能源渗透率攀升至48.2%。但硬币的另一面是行业产能利用率仅51%，头部五家企业（比亚迪、特斯拉、奇瑞、小米、北京奔驰）占据90%以上产能利用率，2024年78家车企中有31家面临月均产量不足5,000辆的严峻挑战。

在行业变革的关键期，汽车软件生态发展扮演着重要的角色，她指出，汽车软件价值持续提升，尤其在ADAS和智能座舱领域。当前国内已形成车载软件全生态，涵盖功能软件、系统软件及中间件。开源、模块化和平台化成为行业共识，促进标准软件开发。AI大模型重构软件创新范式，DeepSeek等模型快速上车，推动智能座舱体验质变，但软件付费模式仍需行业探索可持续路径。

盖世汽车持续践行“发现好公司 推广好技术 成就汽车人”的核心使命，目前公司新推出的全球汽车产业大数据系统已覆盖超过17万家企业数据，实现从车型、产能到供应链的穿透式分析。今年4月车展期间将组织产业考察、出海论坛等论坛活动，强化生态连接，推动共建智能汽车新业态新模式。期待论坛成功举办为行业发展注入创新动能。

 周晓莺 | 盖世汽车CEO

 AIOS智行未来生态伙伴计划 发布仪式

论坛现场，上海智能汽车软件园“AIOS 智行未来生态伙伴计划”正式启动。

该计划由中国汽车基础软件生态委员会(AUTOSEMO)、中国汽车芯片产业创新战略联盟与上海智能汽车软件园联合发起，旨在通过技术攻关、标准协同、生态共荣三大维度，推动AIOS操作系统在自动驾驶、智能座舱、车路云协同等核心场景的深度融合，AIOS操作系统以卓越的算力与智能算法，重新定义人车关系，推动汽车服务智能化、模型多样化、算力异构化、安全实时化，赋能汽车服务智能化与模型多样化发展。

上海智能汽车软件园 AIOS 智行未来生态伙伴计划 

基于MBD的应用层软件开发解决方案

上海创紫集团CTO彭思维向现场观众重点分享了创紫集团的新动向。基于MBD的应用层软件开发解决方案是公司自主研发的科学计算与仿真建模软件。该软件主要应用于科学计算系统建模、协同设计工程云平台、AI工业大模型等领域，为制造业客户提供全面的IT及工程服务解决方案

Ganzlab作为创紫科技的旗舰产品，完全自主研发，旨在打破国外数值计算软件的垄断，实现国产化的替代。软件通过了ISO26262功能安全管理体系认证，并参与起草了两项技术规范。应用领域涵盖科学计算、数学建模、系统仿真、信号处理、代码生成、决策优化等。

软件特点包括超过800个用于科学和工程计算的数学函数、在仿真方面MBD建模工具Glink、可生成符合AUTOSAR标准的C代码，并支持私有测试。在交互性与扩展性方面布局灵活，API丰富，支持国内主流大语言模型接入。兼容性方面支持多种数据格式导入，跨平台兼容，与国产基础软件适配。专注于汽车行业，支持联合仿真、多目标优化、协同设计及专业模块定制。

彭思维 | 上海创紫集团CTO

加特兰AUTOSAR软件协作平台—携手客户共创芯片产品高效落地新模式

加特兰微电子是专注于开发和设计毫米波雷达芯片的行业领导者，日常主要围绕芯片验证和用户交付两大方面。芯片验证聚焦可靠性、稳定性及安全性等各个方面，用户交付则关注标准化和稳定性，保证软件快速集成到整车的系统之中。 加特兰软件研发负责人郑珉楠指出，传统芯片从设计到上车需3-5年，存在“项目周期长、资源冗余、响应缓慢”的发展痛点，针对此，加特兰团队通过“由内而外，先优后协”策略重构开发体系：内部搭建统一需求平台（Codebeamer），标准化、规范化统一需求；软件架构采用三层设计， 上层集成验证与交付，中间功能层负责驱动开发，底层硬件接口由芯片设计保证，达到整个接口的统一；统一测试方案，覆盖更多场景功能。利用共享工具和方法，提高测试效率，降低资源消耗。

外部通过软件协作平台提供共享环境，支持多用户实时协作。包含底层资源池、中间安全隔离层和顶层用户交互层。平台覆盖芯片全生命周期，从开发到量产，更注重基于真实芯片环境的全生命周期协作。基于加特兰AUTOSAR软件协作平台，项目人力消耗可降低30%，周期缩短30%，实现创新开发到高效开发的转型，极大提升产品落地效率和安全性。

郑珉楠 | 加特兰软件研发负责人

大模型在汽车场景的应用落地

长城汽车大模型研发负责人贾澜鹏指出，大模型正重构汽车智能化开发范式。当前车载场景开发保有局限性：新需求需多团队协作完成，依赖人为逐级规划，导致场景呆板、触发条件固定，缺乏柔顺性和多数据源综合决策能力。传统决策架构难以应对人为复杂输入（语音、视觉、车外感知等），服务响应呈现机械式离散特征。

为此，基于Coffee AI大模型构建的多智能体系统（Coffee Agent）开创了"感知-认知-决策"新路径，通过整合语音、触控、视觉等多路数据信息，智能体可实时解析用户习惯与环境上下文，动态生成个性化服务序列。

技术架构层面，底层硬件屏蔽层统一部署框架，屏蔽端侧和云侧硬件差异，支持多生态合作伙伴。模型层将视觉模型、语音模型、大模型等拆分为原子能力，并通过原子能力管理器进行调度与注册。业务层保留法规强关联的传统业务逻辑，同时将多媒体、诊断服务、车身车控等能力拆分并接入原子能力管理器。智能体管理层为所有Agent（如Coffee Agent及第三方Agent）提供资源池，承担智能体整体管理角色。

贾澜鹏 | 长城汽车大模型研发负责人

以智慧导航，成就更优SDV大模型在汽车场景的应用落地

HERE Technology 业务发展副总裁Erminio Di Paola指出，汽车行业正加速向软件定义车辆转型，预计未来十年市场规模将突破5000万辆，主要由中美市场驱动。当前软件更新发展带来新的发展机遇，整体市场增长显著。技术层面，地图供应商凭借海量AI道路数据成为自动驾驶核心赋能者，为国际品牌提供L2-L3级解决方案。消费者对车辆需求聚焦安全、舒适与电动化三大维度，数字座舱成为体验升级核心，但基础设施不足使电动车普及面临挑战。

软件架构需实现导航指令与车辆控制的毫秒级协同，同时集成疲劳监测等主动安全功能；高精度地图在无传感器区域发挥关键作用，大幅提升复杂路况下的驾驶可靠性。面向个性化需求，软件灵活适配能力成为竞争焦点。另一方面，充电体验优化依赖动态数据整合能力，需打通运营商系统以平衡价格竞争与用户便利性。AI技术重构交互逻辑，人机协同与自动驾驶技术正深刻重塑出行方式。

Erminio Di Paola | HERE Technology 业务发展副总裁

SDV的高效安全集成

SDV市场变化上，预计到2030年其市场份额将达到6600亿美元，驱动因素包括终端用户体验、车辆安全性、便捷性及可定制化需求。当前量产车型中仍存在大量ECU，但行业正从分布式ECU架构向域控制器和区域控制器演进。OTA功能成为标配，未来将以终端客户体验为核心推动发展。

当前整个意义架构的变革带来全新的驾驶体验，同时也伴随着巨大的挑战，即集成复杂度呈指数级上升。包括分布式ECU功能整合至单个芯片导致软件复杂度指数级增长，智能化发展下软件功能本身升级带来的复杂度提升。产业链协作面临挑战，多个供应商在同一硬件平台上开发、验证，分工与合作方式需要整合明确，同时对整个供应链的可持续性集成和测试的要求更高。此外，传统主机厂需兼顾legacy技术和新技术的混合形态，增加集成难度。

针对此，TTTech Auto 中国总经理夏青青指出，通过形式化输入描述实施性需求、约束条件以及硬件资源，可以显著提高集成效率。这一过程使得工具链能够自动产生资源分配的最优解，从而实现Validation by design，减少调试时间，将重点放在功能验证上。

夏青青 | TTTech Auto 中国总经理

软件定义汽车时代的创新挑战

当前，行业快速迭代，受大数据、人工智能和量子计算等前沿技术推动，正朝着万物互联的智能世界方向发展。汽车智能发展市场规模持续扩大，2024年，汽车行业中的高阶智驾系统搭载率上升至7.3%，预示着全民智驾时代的到来和2025年高阶智驾系统的爆发期。为应对市场变化，车企需重新构建产品线和技术规划，结合最新的技术和高性价比解决方案。

北汽研究总院智能驾驶专业总师徐志刚指出，智能汽车的开发受到用户需求的引导，应用数量迅速增长。汽车硬件能力的提升支持更多创新功能，而智能化趋势有望大幅降低成本。然而，软件开发的复杂度、多领域协同需求、软件质量和可靠性问题，以及大模型和数据工具链的有效性下降，成为车企面临的主要挑战。大模型的应用还涉及到高门槛的算法开发、对数据基础设施和高质量数据的依赖，以及对感知系统的高要求，这些都需要更多的信息输入来打通信息壁垒，为用户打造融通的智能体。

徐志刚强调，以数据、算法和算力为核心的技术支撑，聚焦市场快速响应和产品迭代以应对软件开发所面临的挑战和机遇。通过构建五层架构（L1底盘动力平台、L2硬件架构平台、软件平台、应用平台及云端服务平台）实现软硬件解耦，支持算法、数据和算力的持续迭代。同时，调整技术框架，融合底盘、三电和动力，优化底层架构，包括操作系统、数据闭环、AI模型，算力中心及芯片层面的拉通。通过硬件、软件和中间件的分层解耦，提高开发能力，确保软件开发质量和智能化方向的体系保证，符合智能网联汽车准入要求。

徐志刚 | 北汽研究总院智能驾驶专业总师

加速SDV创新引擎—灵活一站式解决方案赋能车企

通过跨平台、跨生命周期和跨开发者的方式，软件定义汽车能够在多个维度上进行调控，从而提升汽车的架构升级和迭代能力。随着SDV从Level 0到Level 5的发展，不同的阶段能够带来不同的便利，如在Level 3引入中央控制单元和SOA架构，规范了车型网络通信范式，降低了开发与维护成本。在Level 4，减少硬件差异和版本之间的差异，优化开发周期和软件质量。通过实施健全的底层框架设计和开放的API，加速汽车开发，提高质量和降低成本。

Elektrobit中国研发部门总监潘凡还介绍了SDV云端虚拟化开发方案的四大框架，包括UI/UX设计系统、无代码自定义、虚拟开发以及目标部署。通过使用这些框架，开发团队可以实现快速项目启动、高效协作。

潘凡还分享了公司开发的基于云端的安卓虚拟环境，该环境能够完全模拟真实的座舱特性，帮助客户在云端进行协同开发和测试。通过集成小模型和大模型，平台能够满足不同客户对参数和模型的需求，同时支持远程更新和一键部署，有效提升开发效率和协作能力。

潘凡 | Elektrobit中国研发部门总监

验证安全设计：架构检查在免于干扰（FFI）中的应用

Qt Group中国资深解决方案工程师张帆分享道，免疫干扰（Freedom from Interference, FFI）是指在混合关键系统中，确保低安全级别的模块故障不会影响高安全级别模块的功能。依据ISO 26262标准定义了导致连锁故障的主要类别，包括与时间执行相关的错误、内存相关错误和信息交换相关错误。

静态分析工具可用于验证代码实现与架构设计的一致性，帮助检测潜在的干扰问题。在开发早期引入静态扫描工具（如每日构建或代码提交时），可以有效避免内存和信息交换错误。

架构验证技术基于三个关键要素：架构模型、源代码中的依赖关系，以及源代码与架构模型的映射。通过使用静态代码扫描工具，可以绘制出架构图，表示不同模块及其依赖关系。源代码的依赖关系通过编译自动生成，并在编译过程中形成中间表示形式。通过在静态代码扫描工具中使用映射功能，可以将源代码模块与架构图上的模块对应起来，从而检查源代码是否符合架构设计的依赖关系。检查过程分为两步：首先检查源代码模型与架构模型的依赖关系是否匹配，其次扫描架构模型中未在源代码中实现的依赖关系。最终结果通过绿色、红色和黄色箭头表示符合、不符合及未实现但必要的依赖关系。

张帆 | Qt Group中国资深解决方案工程师

数据驱动智能诊断与健康管理

智协慧同通过自创的实际数据库和推计算框架，为智能汽车提供数据驱动的智能诊断与健康管理服务。当前公司的创新技术已经应用于多个量产车型，实现了毫秒级精度的数据采集与处理。

智协慧同联合创始人兼CEO鲍鹏分享道，在汽车硬件量产交付过程中，遇到许多非标准化问题，导致工程实施难度大。通过不断试错，智协慧同积累了丰富的工程能力。为提高效率，公司开发了自动化测试台架，将手工测试转变为自动化测试，显著降低了人力成本。此外，还为客户构建了模型跨车云运行的运营和运维能力，包括在云端进行初步测试，再到物理台架验证，最后小范围部署的完整流程，有效提升了产品测试和迭代效率。

公司在云计算技术保持持续迭代和升级，包括到实现实时计算的转变，以及在云端存储方面采用的原创文件格式，该格式显著提升了查询性能和降低了存储成本。此外，公司还推出了支持跨云查询系统，并在车载数据处理方面实现了变频数据上传和分层存储，以及资源监控和闲时计算功能，以优化资源利用和降低成本。这些技术升级和创新旨在满足客户对数据处理效率和成本控制的需求。

鲍鹏 | 智协慧同联合创始人兼CEO

整车智能体的发展与思考

随着生成式大模型的发展，AI技术已成为汽车行业的焦点，标志着行业从硬件参数竞争转向AI智能化的转变。智能汽车与人形机器人在硬件、软件算法、数据通信及软件架构上有许多共通点，产业链升级将为企业带来机遇，特别是芯片算力的提升和大模型生成技术的发展，预示着智能汽车向智能体发展的新阶段

在软件定义汽车的发展中，行业面临功能丰富但操作繁琐的痛点。为解决这一问题，一汽红旗数字座舱软件技术总监倪志俊分享了关于整车智能体建设的思考。去APP化旨在通过引入AI技术和服务总线，实现功能服务化设计。此架构的核心是设计服务总线和超级大脑，其中服务总线统一管理所有相关服务，而超级大脑则与云端技术架构打通，能够快速响应用户需求，提供一站式服务。

为了满足整车在安全性和性能方面的更高需求，倪志俊还分享了建设整车专用操作系统的构想。该系统将通过四个主要引擎——工具引擎、记忆引擎、规划引擎和执行引擎，实现对整车状态的全面掌握和高效操作。其中，工具引擎负责读取整车状态，记忆引擎记录用户习惯和实时感知数据，规划引擎基于思维链技术拆解复杂任务，而执行引擎确保各项功能的落地执行。为实现这一目标对现有座舱系统进行升级，部署大模型及相关核心模块，并利用边缘计算技术提升数据处理效率，使系统响应速度达到毫秒级，以满足用户需求并实现智能化升级。 

倪志俊 | 一汽红旗数字座舱软件技术总监

数字底座升维 : 区域控制器在下一代电子电气架构中的解耦与进化

均联智行亚洲区产品与战略总监卢星旺认为，汽车电子电气架构向中央计算单元演进已成必然趋势，但在实践过程中需依赖区域控制器的关键支撑作用。他指出，芯片、SOC及AI等底层技术正推动算力向中央集中，而SOA软件框架下的跨域融合加速了车身控制器向"区域化+功能聚合"方向迭代——例如将空调、门窗管理等就近整合为智能区域控制器，形成连接传感器与中央单元的"数字中间层"。

针对中央计算架构的三大挑战（物理连接局限性、实时性不足、可靠性风险），卢星旺强调区域控制器通过三层能力构建化解路径：物理层提供标准化接口简化线束连接，中间层搭载基础软件框架实现信号分发与冗余设计，应用层以原子化服务模块支撑快速迭代。均联智行团队开发的第二代区域控制器集成智能配电和边缘算力，通过软件中间件实现"信号-服务"抽象化。在此基础上，均联智行正构建"中央计算单元+区域控制器"完整解决方案，帮助客户应对高实时任务（如刹车/转向）与功能安全需求，同时支持供应商设备即插即用。尽管2025年行业竞争加剧，卢星旺认为中国在电子架构革新中的领先地位将持续巩固，软硬协同的体系能力将成为破局关键。 

卢星旺 | 均联智行亚洲区产品与战略总监

AI原生的整车操作系统—滴水OS

中科创达智能汽车副总裁、滴水智行副总经理宋洋介绍了AI原生的智能操作系统，强调了从传统汽车到软件定义汽车的快速演变，以及进入AI定期时代的趋势。他指出，随着技术发展，端云结合的智能管架和一站式服务的进程已经到来，未来将朝着全融合的汽车大脑发展，使汽车成为最懂用户的智能伙伴。此外，随着芯片技术的进步，中央计算成为趋势，带来了更高的算力和融合能力。然而，这样的行业变革也带来了中央计算的挑战。

为应对挑战，滴水OS作为AI原生系统应运而生。滴水OS核心特点有：面向中央计算，实现座舱与驾驶功能的跨域融合。模块化架构，提供灵活的软硬件解耦方案，便于定制化开发。AI原生设计，将OS升级为AI原生系统，支持多模态交互与大模型部署。可应用于多个实用场景，包括多模态推荐，根据用户穿着、性别、情绪等信息提供个性化服务。旅程规划，通过AI生成一站式的行程安排，结合导航系统优化用户体验。增强哨兵模式，通过意图识别判断是否记录车辆周边活动，提升智能化水平。车控与多模态融合，引入视觉识别等技术，扩展单一声音识别的功能范围。

宋洋 | 中科创达智能汽车副总裁、滴水智行副总经理

如何满足商业出行的多样化需求

Sonatus 中国区售前技术支持总监张建伟表示，轻型商用车市场规模持续扩张。市场涵盖多个细分领域，包括休闲车（RV）、租赁业务车，包括物流、建筑和工业服务等。市场需求呈现多样化特征。例如休闲车需要适应多种路况（如越野）。远途运输车注重安全性，需配备高级传感器和摄像头客车需满足乘客个性化需求（如空调、照明、娱乐系统）。货运车对冷藏和行车稳定性有特殊要求。

Sonatus在商用出行领域探索了多种应用，以加速数字用户的数字化创新和向软件定义车辆的低成本快速转型。通过构建五个主要的软件组件模块，涵盖了四大子功能模块。此外，提供了Collector和Automator两个工具，分别用于数据采集和数据应用，实现了基于数据驱动或事件驱动的数据采集方案，支持实时定义所需采集的数据类型，并灵活定义上传机制，有效节省运营商的流量成本和后期工程投入。

通过Automator和相关产品，可以实现数据动态使用和个性化功能增加，以及通过数据采集发现并实时修复车辆组件潜在问题，形成运行闭环，达到软件定义组件（SDC）的优化状态。此外，还提供了网络安全的主动防护机制，以及一个可视化、友好的更新数据产品，确保整个升级过程的成功和可追溯性。这些解决方案旨在加快商用出行领域的数字化创新。

张建伟 | Sonatus 中国区售前技术支持总监

智能驾驶基础软件与开源生态结合的可行性探讨

东风汽车研发总院软件工程中心副总工程师任慰认为，智能驾驶技术软件与开源生态融合是破解行业复杂性与高投入难题的关键路径。他指出，当前智能驾驶软件复杂度呈指数级增长——L3/L4级应用、端到端大模型、多模态传感器融合等技术演进，叠加SOA架构与功能安全要求，使得代码量逼近数亿行，全栈自研模式难以为继。在此背景下，开源协作成为必然选择，可参考服务器与云计算领域的成功经验。国外生态已形成完整体系，相较而言，国内开源生态仍处追赶阶段，需加速构建自主技术体系。

基于OpenEuler的实践探索中，全场景原子化解耦架构——通过欧拉嵌入式版本（OpenEuler Embedded）整合混合关键系统能力，在统一技术底座上实现实时域、座舱域与云端协同。该技术特性包括：高质量基础软件、以混合关键性为代表的拳头特性、垂直整合能力、丰富生态系统及强大基础设施。针对智能驾驶场景，规划分三阶段推进：短期夯实基础，到加强国内外合作，再到瞄准具体版本验证及商业应用。目前正与长安汽车合作构建智能驾驶系统软件构建规范，并在原型硬件搭建验证环境。

任慰 | 东风汽车研发总院软件工程中心副总工程师

圆桌讨论环节，长城汽车技术品牌与规划总监杨永喆作为主持嘉宾，上汽大众智能网联娱乐系统高级经理王峰，安波福软件工程总监段东璞，车联天下QNX&MCU平台软件部负责人鄢伟作为圆桌嘉宾，围绕“从SDV向AIDV时代转变”议题展开了精彩的讨论。

至此，2025第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日首日议程圆满结束。首日热度未减，创新再掀浪潮！3月19日，论坛精彩仍在继续！次日议程将聚焦AUTOSAR框架与自动驾驶的融合发展等前沿话题，设置技术展示、主题讨论及抽奖等环节，邀您与众多行业同仁共赴技术深水区，见证软件定义汽车的下一程突破！精彩不散场，明日不见不散！