吉利汽车 & MathWorks：基于AUTOSAR自适应平台和统一建模流程的SOA参考开发与测试实现
- 活动
- 2026-04-04 13:41
在软件定义汽车的行业大趋势下，面向服务的架构（SOA）成为汽车电子电气架构升级的核心支撑，而 AUTOSAR 作为汽车电子领域的主流标准，其经典平台与自适应平台的融合应用是实现 SOA 落地的关键。吉利汽车和MathWorks结合自身研发实践，基于 AUTOSAR 自适应平台打造专属..
在软件定义汽车的行业大趋势下，面向服务的架构（SOA）成为汽车电子电气架构升级的核心支撑，而 AUTOSAR 作为汽车电子领域的主流标准，其经典平台与自适应平台的融合应用是实现 SOA 落地的关键。吉利汽车和MathWorks结合自身研发实践，基于 AUTOSAR 自适应平台打造专属操作系统，并依托统一建模流程实现了 SOA 应用的高效开发与测试，为行业提供了可参考的落地方案。
2026年3月19日，在第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上，吉利汽车集团软件工程师魏旻和迈斯沃克（MathWorks）产品经理Shwetha Bhadravathi Patil发表了题为“基于AUTOSAR自适应平台和统一建模流程的SOA参考开发与测试实现”的联合演讲。
Shwetha Bhadravathi Patil指出，面向服务的架构（SOA）是实现软件定义汽车的核心，而AUTOSAR经典平台与自适应平台的协同，为开发计算密集型和功能安全型应用提供了关键桥梁。
魏旻则强调，通过自研的SOMOC建模工具、GMINT代码集成工具以及SVT服务验证工具，吉利成功地将基于模型的设计（MBD）融入到SOA应用的完整开发流程中，大幅提升了开发效率与软件质量。
以下为Shwetha Bhadravathi Patil演讲内容整理：
SOA 成为 AUTOSAR 平台协同的核心纽带
在软件定义汽车的发展背景下，AUTOSAR 的两大平台成为汽车电子开发的重要基础，其中 AUTOSAR 经典平台主打确定性时序，基于微控制器实现实时性应用，采用 C 语言开发，具备 ECU 聚焦的基础软件和编译时配置的静态架构，适用于安全关键型的底层控制应用；而 AUTOSAR 自适应平台则面向高性能计算，基于多核 POSIX 操作系统，采用 C++ 语言开发，支持动态服务与动态部署，是计算密集型智能应用的开发载体。二者的核心差异在于对 SOA 的原生支持，AUTOSAR 自适应平台从底层设计就遵循 SOA 理念，而经典平台并非原生支持 SOA，仅能通过客户端 - 服务器接口、发送 - 接收通信等机制实现类 SOA 的模式。 从服务导向通信的维度来看，AUTOSAR 自适应平台与经典平台虽存在实现形式的差异，但具备功能上的互通性。数据导向的发送 / 接收接口在自适应平台中通过事件实现，经典平台则依托 RTE 数据收发完成；功能导向的客户端 / 服务器接口在自适应平台支持fire-and-forget、同步或异步的请求响应方法，经典平台同样支持同步或异步的请求响应操作；而融合数据与功能导向的复合接口，二者也能通过各自的技术手段实现等效的服务抽象。这种互通性让 SOA 成为连接两大平台的关键，SOA 通过 SOME/IP、服务发现（SD）完成信号到服务的转换，让经典平台的 CAN/LIN/FlexRay 协议与自适应平台的以太网协议实现互联互通，经典平台如同汽车的 “脚”，负责底层信号的采集与控制，自适应平台如同汽车的 “大脑”，负责高层的服务计算与决策，SOA 桥梁则实现了二者的协同工作，支撑整车应用的开发。 SOA 对于软件定义汽车的发展具备不可替代的价值，其能够推动车企实现更快的技术创新，支持应用服务的远程升级，同时具备良好的可扩展性与灵活性，可实现服务的独立更新，无需对整体软件进行重刷，此外，SOA 的故障隔离特性还能提升系统的抗风险能力。但 SOA 的落地也需要应对一系列挑战，包括更高的架构复杂性，对研发的治理、工具和流程提出了更高要求，同时存在一定的性能开销，不适用于硬实时系统，且服务的频繁更新升级也带来了更高的运营与安全管理成本。 以下为魏旻演讲内容整理： 打造基于统一建模的 SOA 应用开发体系 吉利基于 AUTOSAR AP 打造了自有操作系统 Geely OS，为了实现 SOA 应用在该系统上的高效开发，吉利结合 MATLAB Simulink 构建了完整的建模开发体系，同时自研了 SOMOC（SOA Model Composer）与 GMINT（Geely Model Integrator）两大核心工具，打通了从 ARXML 文件解析到模型生成、代码生成再到系统集成的全流程，实现了软硬件解耦，让现有算法能够得到高效复用，同时依托高性能的计算与通信能力，支撑 SOA 应用的快速落地。 吉利的 SOA 应用开发流程以模型开发为基础，在系统设计阶段会生成包含 SOA 接口信息的 ARXML 文件，这是后续建模与开发的核心依据。其中 SOMOC 作为 MATLAB 中的插件工具，基于 App Designer 开发了可视化操作界面，通过定制化的 MATLAB 脚本实现 ARXML 文件的解析，能够从文件中抽取服务信息，生成仅包含 SOA 接口的 Simulink 模型，以及由 SOA 服务数据类型组成的 Simulink 数据字典（SLDD）。工程师可通过 SOMOC 完成 ARXML 文件的导入、服务信息配置，一键生成 SOA 接口模型框架，后续业务开发人员可基于该框架添加具体的业务逻辑，大幅降低了 SOA 模型的开发门槛。 为了让建模开发更贴合吉利 OS 的实际应用需求，该体系还实现了对吉利 OS 中间件的深度支持，针对日志、持久化等吉利 OS 自有中间件的 C++ 定制化接口，吉利利用 MATLAB 的 S-Function 和 TLC 对其进行封装，打造了可直接在 Simulink 中调用的功能模块，业务开发人员无需了解底层实现逻辑，即可在模型中直接使用日志记录、数据持久化等功能，实现了 SOA 接口模型与中间件功能的融合。业务人员完成包含业务逻辑的 SOA 模型开发后，可通过 Simulink Embedded Coder 生成对应的 C++ 代码，再通过 GMINT工具完成代码的集成，GMINT会读取 ARXML 文件中的服务信息，结合用户配置生成框架代码，将 Simulink 生成的业务代码与框架代码整合，最终的代码产物可在吉利 SDK 中针对不同硬件平台完成编译，实现 SOA 应用在不同平台的部署运行。 针对 SOA 应用开发的版本迭代需求，SOMOC 还具备工程更新功能，当 ARXML 文件完成更新后，工具会自动检测新旧 ARXML 文件的差异，对旧模型中需要删除或修改的 SOA 模块进行标记，同时在临时模型中生成新增的 SOA 接口，开发人员可基于标记完成旧模型的修改，并将新增接口模型与原有业务模型融合，实现 SOA 工程的高效迭代，解决了业务逻辑与 SOA 接口耦合带来的迭代难题。 构建全流程的 SOA 应用测试验证方案 完成 SOA 应用的建模与开发后，吉利打造了从单元测试到 SIL（软件在环）、HIL（硬件在环）测试的全流程验证方案，依托专业的测试工具与平台，确保 SOA 应用的功能稳定性与可靠性，同时让测试环节与吉利 OS 深度结合，让测试结果能够真实反映 SOA 应用上车后的实际表现。 在单元测试阶段，吉利采用 Simulink Test Harness 作为核心工具，该工具能够将 Simulink 模型中的独立逻辑单元抽取出来，搭建专属的测试框架，工程师可编写测试脚本对单个业务逻辑单元进行针对性测试，通过测试曲线直观查看单元功能的运行效果，从底层保障 SOA 应用的逻辑正确性。 在 SIL 与 HIL 测试阶段，吉利自研了 SVT（Service Verification Tool）服务验证工具，该工具提供 GUI 可视化界面与 Python 模块两种操作形式，能够实现对 SOA 应用的高效验证。SVT 可直接导入 ARXML 文件，自动识别文件中的服务信息并进行可视化展示，测试人员可通过 GUI 界面的操作按钮，与运行中的 SOA 应用进行通信交互，SOA 应用运行产生的信息会在界面中实时展示，点击详情按钮还可查看报文的具体内容，实现了测试过程的可视化与便捷化。从测试平台来看，SIL 测试将吉利 OS 与 SOA 应用部署在本地电脑，HIL 测试则将其部署在目标硬件上，两种测试模式均基于真实的吉利 OS 运行，让测试环节与实际上车环境高度贴合，测试结果具备极高的参考价值。 针对自动化测试与高精度测试需求，SVT 的 Python 模块将 SOA 相关接口封装为可直接调用的 Python 函数，该模块同样通过解析 ARXML 文件生成对应的测试脚本，测试人员可调用这些 Python 接口编写定制化的测试用例，实现 SOA 应用的自动化测试。对于时间精度要求较高的测试场景，人工操作难以实现精准控制，而通过 Python 脚本能够精准控制测试的时间节点与操作流程，满足了不同类型的测试需求，大幅提升了 SIL/HIL 测试的灵活性与覆盖面。 SOA 落地的实践经验与核心价值 吉利基于 AUTOSAR 自适应平台和统一建模流程的 SOA 开发与测试体系，已在车身控制、热管理、新能源系统等核心汽车系统中得到了实际应用，自研的 SOMOC 与 GMINT工具链大幅提升了 SOA 应用的开发效率，让工程师能够快速完成从模型搭建到代码集成的全流程工作，而 SVT 测试工具则实现了 SOA 应用的全流程验证，保障了应用落地的稳定性。 从实践经验来看，SOA 确实能够为汽车系统带来可扩展性、灵活性与可演化性，让汽车软件的开发与迭代更贴合软件定义汽车的发展需求，但 SOA 的应用并非全域适用，需要结合实际的应用场景进行选择性落地，对于硬实时、对性能开销敏感的场景，仍需依托 AUTOSAR 经典平台的技术特性，而对于计算密集型、需要动态部署与升级的智能应用，SOA 结合 AUTOSAR 自适应平台能够发挥最大价值。 同时，SOA 的成功落地离不开工具链与开发流程的支撑，吉利通过将自研工具与 MATLAB Simulink 等专业建模工具结合，打造了贴合自身操作系统的开发体系，实现了 ARXML 文件、建模、代码、集成的全流程打通，这也为行业提供了重要参考：SOA 在汽车领域的落地并非单纯的技术应用，而是需要结合企业的实际研发体系，打造定制化的工具链与流程，才能让 SOA 的技术价值真正转化为产品竞争力。 关于MathWorks MathWorks是全球领先的数学计算软件开发商，自1984年由Jack Little和Cleve Moler创立以来，始终专注于为工程师和科学家提供高效的计算环境，致力于“加快工程与科学的步伐”。 公司以两大核心产品闻名业界：MATLAB，一款专为算法开发、数据分析、数值计算和数据可视化设计的编程环境，是数百万工程师和科学家日常使用的技术计算语言；Simulink，一款基于模型的设计环境，通过框图的形式对多域动态系统和嵌入式系统进行建模与仿真。两者的结合不仅支持算法开发和模型设计，还能自动生成高效的生产级C/C++代码，直接部署到嵌入式系统中。 MathWorks的产品已被全球超过500万工程师和科学家所使用，服务范围覆盖190多个国家和地区。其软件广泛应用于汽车、航空航天、通信、能源、工业自动化、金融服务和计算生物学等多个行业，同时也是全球超过6500所高等院校的基础教学和研究工具。 关于吉利汽车 吉利汽车集团是中国领先的汽车制造商，专注于汽车整车及零部件的研发、生产和销售，同时布局新能源、智能化等汽车产业核心赛道，在软件定义汽车的发展浪潮中，吉利积极推进电子电气架构的升级，基于 AUTOSAR 国际标准打造自有智能汽车操作系统，构建了从底层架构到上层应用的全栈式研发能力。吉利始终坚持技术创新，在 SOA、自动驾驶、智能座舱等领域积累了丰富的研发与实践经验，通过自研工具链与行业先进技术的融合应用，实现了汽车软件的高效开发与落地，持续推动产品的智能化升级，同时也为汽车行业的技术创新与产业升级提供了可参考的实践方案，助力软件定义汽车的行业发展进程。 （以上内容来自迈斯沃克MathWorks产品经理Shwetha Bhadravathi Patil女士和吉利汽车集团软件工程师魏旻先生于2026年03月19日在第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日联合发表的题为《基于AUTOSAR自适应平台和统一建模流程的SOA参考开发与测试实现》的演讲。）
图源：演讲嘉宾素材
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