一、智能化需求分析与架构设计

1. 对接整车厂 / 系统部门，拆解 VCU 智能化功能需求（如智能能量管理、自动驾驶协同控制、OTA 动态升级适配等），输出需求规格书与技术方案；

2. 参与 VCU 应用层软件架构设计，重点规划智能控制模块（如驾驶行为识别、路况自适应策略、多模态动力协同）的模块划分、接口定义，保障架构可扩展性与兼容性；

3. 结合功能安全（ISO 26262）与信息安全要求，融入智能故障预诊断、冗余控制逻辑，确保智能化功能的安全性落地。

二、智能控制策略与算法开发

1. 基于 MATLAB/Simulink/Stateflow 搭建 VCU 核心智能控制策略模型：

◦ 能量管理类：SOC 精准预测（融合 AI 算法）、智能充电策略（慢充 / 快充自适应、V2G 交互控制）、混动车型发动机 / 电机扭矩智能分配；

◦ 动力控制类：驾驶模式自适应（经济 / 运动 / 雪地模式智能切换）、自动驾驶（L2+/L4）动力响应协同、坡道辅助 / 蠕行智能控制；

◦ 热管理协同：与电池 / 电机热管理系统联动，基于环境温度、驾驶工况的智能热管理策略开发。

1. 算法参数迭代优化：通过实车数据、仿真数据训练模型，优化智能决策逻辑（如基于机器学习的驾驶行为画像建模，提升控制精准度）。

三、应用层代码开发与集成

1. 基于 AUTOSAR（Classic/Adaptive）规范，将智能控制模型自动生成嵌入式 C 代码（Embedded Coder），或手动编写核心应用层代码（如智能诊断服务、OTA 升级适配代码）；

2. 负责 VCU 应用层软件模块集成，包括智能控制模块与底层驱动（CAN/LIN 通信、ADC/DIO 接口）、诊断模块（UDS 协议）、安全监控模块的接口适配与联调；

3. 优化代码运行效率，降低 CPU 占用率，确保智能算法（如实时路况分析、故障预测）在 VCU 硬件平台（MCU）上的实时性与稳定性。

四、智能测试与验证闭环

1. 制定智能化功能测试方案，包括：

◦ 仿真测试：利用 HIL（硬件在环）测试系统，搭建智能场景（如复杂路况、极端天气、自动驾驶协同场景）的仿真环境，验证控制策略有效性；

◦ 实车测试：参与样车试制与路试，采集驾驶数据，对比仿真结果与实车表现，定位智能算法缺陷（如 SOC 预测偏差、动力响应延迟）并迭代优化；

◦ 自动化测试：编写测试脚本，搭建智能测试平台，实现核心智能功能的自动化回归测试。

1. 故障诊断与排查：开发智能诊断逻辑，支持故障码（DTC）智能生成、故障根因初步定位，配合测试 / 售后部门解决实车软件问题。

五、智能运维与迭代优化

1. 支持 VCU 软件 OTA 升级功能开发，适配智能控制策略的远程迭代（如通过 OTA 推送优化后的能量管理算法、新增智能驾驶模式）；

2. 基于整车运行大数据（如驾驶行为数据、故障数据），利用数据分析工具（Python/MATLAB）挖掘优化点，持续迭代智能控制策略，提升整车能耗、动力性能与用户体验；

3. 参与故障预测与健康管理（PHM）系统搭建，开发 VCU 关键部件（如 MCU、传感器）的智能寿命预测算法，降低整车故障率。

六、合规性与协同保障

1. 确保 VCU 应用层软件符合行业标准（ISO 26262、GB/T 32960）、整车厂规范及 AUTOSAR 协议，输出软件设计文档、测试报告、合规性分析报告；

2. 跨部门协同：与硬件工程师（确认 VCU 硬件资源适配）、智能驾驶工程师（协同动力响应策略）、电池管理工程师（联动能量分配）对接，保障智能化功能全链路落地；

沉淀技术资产：编写智能控制策略开发指南、算法知识库，支撑团队技术复用与