业界早已共识：V 模型已难以支撑软件定义汽车的发展。真正的关键在于下一步——如何构建一种既具速度又可追溯的可靠开发节奏？模型化系统工程、数字主线以及清晰的责任体系正成为核心，并从根本上重塑未来的汽车开发方式。
一次软件更新推迟了车型上市，一套未被整合的测试环境带来了安全漏洞，一个看似微不足道的变更请求最终演变为项目级危机。这样的场景，如今在许多研发部门中已不再是例外，而是结构性转型的真实写照。现代汽车开发的要求已经发生了根本性变化，尤其在于：软件早已不再是附属，而成为核心的差异化要素。
然而，尽管产品形态和市场环境已经改变，许多流程和系统架构仍然基于一个为硬件主导系统而设计的开发模型——V 模型。随着软件逐步定义车辆的核心功能，传统开发结构正不断触及极限，尤其是在功能不再是一次性集成，而需要持续更新的情况下。今天希望站在创新前沿的 OEM 和供应商，需要在技术、组织和战略层面找到新的答案。
从认知问题到落地问题
行业已经看清了问题，但真正的挑战在于治疗方案。关键不再是是否理解现代方法，而在于能否将其有效落地到日常开发工作中。决定开发速度、质量和可追溯性的，不是洞察本身，而是执行能力。
核心抓手集中在三个方面：
其一，在异构工具环境中，逐步从 V 模型过渡到模型化系统工程（MBSE）；
其二，将产品生命周期管理（PLM）与应用生命周期管理（ALM）可靠耦合，形成贯穿全生命周期的数字主线；
其三，在关键决策和验证节点有针对性地引入 AI 智能体。
从实践角度看，这意味着优先在变更压力大的试点领域引入模型化方法。同时建立统一的元模型和跨系统的标识符体系，通过事件机制解耦接口，尽早实现可追溯性的自动化，并将治理逻辑从部门导向转向以产品为中心。进展可以通过一系列指标衡量，包括变更申请到批准的周期、模型化测试的成熟度、物料清单与软件状态的一致性，以及集成阶段的缺陷回流情况。
从 V 模型到模型化系统架构
经典 V 模型对需求、设计、集成和测试进行了严格分离。这种方式带来了清晰的职责划分，但也固化了接口和顺序流程。在实践中，它往往导致反馈周期冗长、变更不透明以及较高的集成风险。在软件密集型项目中，这种逻辑还会放大技术债务：某一处的变更需要在其他地方手工补偿，信息孤岛阻断了可追溯性。组织由此丧失灵活性，新需求的实现既缓慢又昂贵。
与其在 V 模型的症状层面修修补补，不如构建一种能够显式表达依赖关系、并支持迭代的工作基础。MBSE 正是这样的基础：开发内容不再以文档形式存在，而是被维护在一个一致、可版本化的系统模型中，将需求、功能、接口和验证统一起来，从而实现并行、可追溯的开发。
在高度复杂、强连接、软件占比高的车辆架构中，MBSE 尤其关键。它可以及早识别功能依赖关系，高效管理变型，并从模型中自动派生测试用例。这不仅提升了开发质量，也显著降低了变更、认证和验证的时间成本。此外，MBSE 还支持对非功能性需求的显式建模，例如安全性、网络安全或性能指标。在应对 ISO 26262、SOTIF 或 UNECE R155 等国际法规时，这一点正逐渐成为战略优势。将 MBSE 模型与规范性要求及早关联的企业，既能降低合规风险，也能提升审计效率。
与此同时，MBSE 也改变了组织中的责任结构：系统架构师成为连接专业领域、功能和法规的核心角色。在许多企业中，这要求从线性管理转向以系统模型为核心、具备清晰所有权的跨职能团队。
在既有工具环境中的转型路径
从 V 模型向 MBSE 的转型，几乎从来不是一次性完成的。实践证明，分阶段推进最为有效：在继续使用现有工具的同时，引入模型化工作方式。第一步通常是在变更频繁的关键领域开展 MBSE，例如驾驶辅助或能量管理功能。第二步，通过清晰定义的接口逐步连接相邻学科。
统一术语和工件是成功的前提。共同的元模型可以减少学科和工具之间的“翻译损耗”，其中包括统一的标识符、命名空间以及一致的变型和配置规则。只有当这种“共同语言”建立起来，MBSE 才能在项目中真正发挥作用。
在成熟的系统环境中，成功与否往往取决于集成能力。与其替换工具，不如通过互操作性放大既有投资价值。模型化方法与 PLM、ALM 等系统的结合，不仅需要技术接口，更需要语义层面的桥梁。集中维护的元模型由此成为速度、复用性和审计能力的战略使能器。
数字主线：系统集成的核心支撑
只有融入整体架构，MBSE 才能释放全部潜力。数字主线——也称为智能产品生命周期（IPL）——正是这一架构的核心。它将需求工程、设计、制造直至现场运维的信息贯通起来。
这种连续的数据流消除了信息孤岛，加快了系统集成。PLM 和 ALM 在其中扮演关键角色：PLM 管理物理产品结构，而 ALM 负责软件相关内容，如需求、测试、构建和版本。
挑战在于两者的协同。在许多企业中，PLM 与 ALM 仍然割裂运行，导致集成受阻、发布周期拉长。稳健的数字主线能够同步软硬件状态，确保从开发到制造再到现场的端到端可追溯性。这正是 OEM 实现持续集成、快速功能发布以及软件定义功能合规证明的关键杠杆。
在这一过程中，开发合作伙伴之间的互操作性同样至关重要。许多 OEM 与大量供应商协同工作，而后者往往使用各自的工具集、数据结构和流程。如果缺乏标准化的数据模型和接口，这种异构环境不仅会危及项目进度，也会削弱车辆层面的系统集成能力。数字主线在此提供了一套共同的语义基础，使得各类组件能够在统一标准下跨越系统边界进行编排与协同。
连接 PLM 与 ALM：可落地的架构原则
实践中，PLM 与 ALM 的集成通常沿三条轴线展开：
第一，配置关联：PLM 中的物料对象与 ALM 中的软件基线建立稳定引用，使每一种硬件配置都对应明确的软件状态。
第二，变更关联：PLM 的工程变更与 ALM 的变更请求在语义层面绑定，实现状态同步和影响范围分析。
第三，测试关联：PLM 的检验特性与 ALM 的测试用例相连，测试结果回流形成闭环。
技术上，这可以通过统一标识符体系和事件流机制实现。变更以事件形式发布，各系统作为消费者更新相关工件，既保持解耦，又实现同步。关键在于，将这种集成视为一个持续演进的产品，而非一次性接口工程。
组织结构调整：以治理取代孤岛
组织结构必须为系统架构提供支撑。以产品为中心的运营模式，将责任沿着车辆功能进行整合，而不是沿着传统部门边界分割。系统架构委员会负责冲突优先级的裁决、模型放行标准的制定，并确保所有变更符合安全与合规目标。变更应在数据主权所在之处作出决策，而不是在层级化的审批流程中反复等待。
治理只有在可以被衡量时，才能真正发挥作用。面对跨职能开发和快速迭代的需求，传统的线性组织结构正不断触及极限。相比通过接口将孤立的部门简单连接起来，更有效的方式是建立具备完整产品责任的团队，从需求定义一直覆盖到测试验证。系统负责人（System Owner）或模型负责人（Model Steward）等角色的重要性正在上升，因为他们能够在一个一致的系统模型中，统一技术、业务以及法规要求。这些角色必须配备清晰的授权、组织层面的支持以及方法论上的赋能，否则转型只能停留在表层。
与此同时，企业文化同样面临挑战。跨学科协作、对模型化方法的开放态度，以及对数字化研发逻辑的共同理解，正逐渐成为实现规模化发展的前提条件。
关键衡量指标包括：从变更申请到批准的周期、自动化可追溯性验证的覆盖率、集成阶段的缺陷回流情况，以及基于模型的测试覆盖成熟度。这类指标应被纳入常规治理体系，并在每一个产品增量周期中持续评估。
要实现这一目标，治理与决策结构本身也必须适配数字化研发的逻辑。责任的划分不再围绕传统部门，而是越来越多地沿着技术系统边界展开。系统负责人需要对架构、工件以及放行决策拥有实质性的主导权。在这一语境下，领导力不再意味着事无巨细的控制，而是明确框架、清晰优先级的设定。
随着 Model Steward、System Owner 等角色的重要性不断提升，功能性孤岛的影响力正在减弱。真正关键的，是基于统一模型和可追溯数据进行协同决策的能力。治理由此成为支撑开发速度与合规性的结构性前提，而不再是事后的监督机制。
通过 AI 智能体实现规模化
在数字主线之上，AI 智能体正逐步进入工程实践。与规则驱动的自动化不同，它们具备上下文理解能力，能够分析模型、工具和代码库中的数据，识别模式并触发行动。
例如，一个 AI 智能体可以基于历史配置和缺陷数据判断某项软件变更可能引发回归问题，并在风险澄清前自动阻止合并。这不仅减轻了工程师负担，也提升了系统安全性。
结合 MBSE，人工智能代理可以对照系统模型进行需求核对、模拟变更的影响或执行自动可追溯性分析。这不仅缩短了验证流程，还通过及早发现不一致或不完整的依赖关系，降低了错误率。
下一代开发节奏
行业的障碍不在于认知，而在于执行。V 模型作为主导逻辑已到极限，但工具割裂和数据分散让它被动延续。真正的进步来自于：MBSE 提供共同系统视图，PLM 与 ALM 在智能产品生命周期中融合，治理围绕产品展开，AI 智能体贯穿决策链条。
稳定的标识符、事件驱动的同步机制以及可衡量的责任体系，构成新的开发节奏。掌握这一节奏的企业，不再与 V 模型对抗，而是用速度、质量与适应性并存的新体系取而代之。
关于作者
本文作者Michele Del Mondo，PTC 高级总监，作为全球汽车行业顾问负责人，他全面负责 PTC 的汽车行业全球业务。
