亚远景-智能驾驶时代：ASPICE在自动驾驶开发中的适配

发表时间：2025-05-09 作者：亚远景科技返回列表

在智能驾驶时代，ASPICE在自动驾驶开发中的适配主要体现在以下几个方面：

技术领域扩展

新增硬件工程和机器学习过程组：ASPICE 4.0版本新增了硬件工程和机器学习过程组，以应对自动驾驶系统中硬件与软件深度融合的需求。自动驾驶功能的实现不仅依赖于复杂的软件算法，还需要高性能的硬件支持，如传感器、芯片等。新增的硬件工程过程组将确保硬件开发过程的质量和可靠性，而机器学习过程组则针对自动驾驶中的人工智能算法开发提供指导。

与功能安全标准深度融合：自动驾驶系统的安全性至关重要，ASPICE标准将进一步与ISO 26262功能安全标准紧密结合。例如，机器学习过程组可以与ISO 26262开发相结合，从需求导入、架构设计到软硬件设计进行融合，确保自动驾驶系统的功能安全。

评估模型优化

过程域的精简与优化：ASPICE 4.0对过程域进行了精简，取消了16个过程域的概念，改为基本范围加所需工程域的形式。这种调整使评估模型更加精简实用，减少了冗余内容，提高了标准的适用性和灵活性，能够更好地适应自动驾驶时代软件开发的复杂性和多样性。

与行业标准对齐：ASPICE标准将与其他相关行业标准（如ISO 21434网络安全标准）保持一致，确保自动驾驶软件开发过程能够满足多方面的要求，促进整个行业的协同发展。

对数据驱动开发的支持

数据管理与分析的重要性：自动驾驶系统依赖大量的数据来进行决策和优化。未来，ASPICE标准可能会增加对数据管理与分析过程的要求，确保数据的质量、完整性和安全性。这将有助于企业在自动驾驶软件开发中更好地利用数据驱动的方法，提高开发效率和产品质量。

支持敏捷开发与DevOps实践：自动驾驶软件开发需要快速迭代和持续交付，ASPICE标准可能会进一步支持敏捷开发和DevOps实践。这将使企业能够更灵活地应对市场变化和技术更新，同时确保软件开发过程的质量和可靠性。

实际应用案例

某汽车制造商的自动驾驶开发：以某汽车制造商开发新型自动驾驶汽车为例，通过采用ASPICE标准指导软件开发过程，该制造商在需求分析、系统设计、软件开发、测试与验证等各个环节都取得了显著成效。

具体表现为提高了软件的质量和可靠性，减少了人为错误和疏漏的可能性；提升了开发效率，确保了项目按时、按质完成；降低了开发成本，通过评估和改进减少了开发过程中的问题和返工。

华为的自动驾驶计算平台：华为的MDC自动驾驶计算平台在开发过程中遵循ASPICE标准，获得了相关认证。该平台包括产品组合、技术特点、软硬件架构、ADS全栈高级自动驾驶解决方案等，确保了软件开发的质量和可靠性。

动态适应能力

兼容新型开发模式：ASPICE并未规定具体技术路线，而是提供方法论层面的指导原则。这种灵活性使其能够兼容敏捷开发、DevOps等新型模式。例如在特斯拉的Autopilot开发中，团队在ASPICE框架下引入持续集成（CI）流程，将软件迭代周期从月级压缩至周级，同时保持ASIL-D级功能安全要求。

国际合规性背书

成为供应链准入门槛：ASPICE已获得全球主流车企认可，成为进入供应链的准入门槛。大众集团的《VDA Scope Check》明确要求Tier1供应商至少达到ASPICE Level 2认证；丰田、宝马等企业更将Level 3作为长期合作的前提。

ASPICE在自动驾驶开发中的适配主要通过技术领域的扩展、评估模型的优化、对数据驱动开发的支持等方面进行演进，以更好地满足自动驾驶时代的需求。同时，实际应用案例也证明了ASPICE在提升软件质量和开发效率方面的显著效果。