基于模型的代码与手写 C/C++ 代码的覆盖率与工程上下文保持关联。

SDV 项目正在改变代码构成。模型、手写代码和 AI 生成代码越来越多地并行使用,而且往往分处不同的工具链。
OEM 和 Tier-1 审计要求具备从需求到代码的证据链。Excel 和 ReqIF 环节中的断点是反复出现的薄弱点。
人工和半自动化测试无法随软件复杂度的增长而扩展。
汽车是验证证据的核心起点。BTC TestStack 已通过 TÜV SÜD 认证,可用于最高可达 ASIL D 的 ISO 26262 项目,并结合安全关键汽车项目中的工具置信度背景。
基于模型的代码与手写 C/C++ 代码的覆盖率与工程上下文保持关联。
确定性验证与形式化方法有助于形成不局限于抽样测试行为的验证证据。
需求、测试、结果和报告通过 ALM 与 PLM 接口保持关联。
验证可以进入可重复执行的开发流水线,而不必留到后期审计阶段。
有明确客户名称的汽车行业实践佐证包括:Stellantis 在全球开展基于需求的测试和背靠背测试;MAN Truck & Bus 将其用于自动驾驶卡车和量产动力总成 MBD;Toyota 将 TargetLink 与 PTC Integrity 用于混合动力控制软件;以及一家 Tier-1 转向系统供应商拥有 10 年以上的 ADAS 和线控转向单元测试经验。
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