盖世汽车 周晓莺 占亚娥2026-06-09
随着软件定义汽车的持续演进，汽车软件正变得越来越复杂。
一方面，中央计算架构和高性能计算平台的普及，推动软件规模快速增长；另一方面，软件开发、系统集成以及后期运维成本也在持续攀升。如何提升软件开发效率、降低集成复杂度，并实现车辆全生命周期的软件管理，正成为行业关注的核心课题。
在这一背景下，软件平台、开源生态和AI技术正在成为新的突破方向。
在接受盖世汽车《Tech Talk》专访时，易特驰（ETAS）全球销售及市场副总裁Mariella Minutolo分享了公司在下一代汽车软件平台、智能车辆诊断以及开源生态建设方面的最新思考和实践。
其中，基于S-CORE打造的开源平台，旨在为下一代电子电气架构和高性能计算平台提供标准化的软件基础能力。与传统开发模式相比，S-CORE希望通过开放协作加速创新，提高软件复用率和系统集成效率。
与此同时，AI也正在改变车辆诊断的方式。易特驰希望将AI故障分析、远程诊断以及预测性车辆健康管理能力结合起来，让诊断从传统售后场景延伸至车辆全生命周期，并通过数据闭环帮助车企降低运营和质保成本。
从开源软件平台到AI驱动诊断，这些技术创新背后都指向同一个目标——更高效地管理不断增长的软件复杂性。
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