自动驾驶域控制器的控制逻辑具有较高的复杂度，需要融合多传感器数据，对开发效率和代码可靠性提出了较高要求。传统的纯手写代码模式难以应对快速迭代的策略更新，且容易埋下安全隐患。引入基于模型设计开展建模工作...

工业研发领域开展大规模数值计算建模，往往需要高配本地硬件支撑，不少中小团队和高校科研课题组都面临硬件投入成本高，资源利用率不均的问题。把数值计算建模放到云端运行，能按需调用算力资源，不用一次性投入大量...

嵌入式设备运行环境对计算资源占用、运行速度都有明确要求，很多嵌入式控制场景的数值计算代码，往往存在资源占用高、运行速度达不到要求的问题。针对嵌入式场景做数值计算优化，能在保证计算精度的前提下，压缩代码...

新能源动力电池研发过程中，涉及电化学特性仿真、热管理分析、寿命预测等多个环节，都需要成熟的数值计算方案支撑，帮助研发团队验证设计思路，优化参数，减少实物测试的成本和周期。一套完整的数值计算方案，要能对...

航空航天领域的机载控制系统开发，对可靠性要求高，需要完成多轮闭环验证，保证控制逻辑稳定可靠，当前越来越多团队采用MBD开发模式完成飞控、姿控等系统的开发，借助建模和仿真提前暴露问题，减少飞行试验的成本...

在国内工业控制软件开发领域，实现供应链自主可控已成为行业共识。基于模型设计作为电控开发的技术，长期以来一直被进口软件垄断，而国产平台的成熟打破了这一技术壁垒，为国内开发团队提供了全新的选择。国产MBD...

电机控制器作为新能源汽车的电控单元，对控制精度和代码可靠性有着极为严苛的要求。一套完整的MBD工具链能够覆盖从控制策略建模、仿真测试到自动代码生成的全流程，帮助开发团队大幅提升开发效率，切实保障产品质...

科研机构和工程研发团队做数值计算相关工作，很多长期依赖进口商业软件，不*初期采购成本高，后续每年的授权升级也需要持续投入大量资金，还随时面临供应链不稳定带来的使用风险。不少团队开始寻找功能匹配度高的国...

汽车研发流程中，从动力系统到底盘，从电控到自动驾驶，很多研发环节都需要数值计算仿真支撑，验证控制算法、模型设计的可靠性，提前发现设计问题，减少实车测试的成本，缩短研发周期。汽车领域对数值计算仿真的可靠...

很多原本使用海外MBD工具箱的研发团队，现在都在寻找合适的替代方案，解决授权成本上涨、供应链风险、模型迁移适配的问题。替代方案需要保留原有开发习惯，支持常用建模功能，能适配现有开发流程，不需要重新学习...

汽车仿真模型的精度直接影响仿真结果的可靠性，参数辨识是提升仿真模型精度的关键环节，通过实测数据校准模型参数，让仿真结果更贴近实车表现。可扩展的汽车仿真参数辨识框架，能适配不同类型的仿真模型和不同来源的...

长期以来，国内汽车研发领域使用的仿真工具多来自海外，不只授权成本高，还面临供应链不稳定风险，一旦遇到授权中断、服务停更，就会影响研发进度。很多汽车研发团队都希望能实现汽车仿真工具的国产化替代，同时还希...