MBD闲谈 第04期：前景难测的MBD

huangguang

全文约3134字，你将看到以下内容：

已经成熟的MBD

从第三方看MBD

MBD还可以怎么发展

下期预告

1 已经成熟的MBD

或多或少，有一部分读者可能听说过这样的一句话：MBD（Model-Based Design）是未来的趋势。我在学校里的时候上课的教授这样说，工作后接触到的部分工程师也这么认为。

有看好的，也有唱衰的。关于MBD，网络上有很多悲观的观点，这里引用一条：

CSDN：没有做MBD的吗https://bbs.csdn.net/topics/392078399

虽然我专门开了这个公众号写MBD的东西，我依然会客观的评价MBD。但要准确、全面地评价MBD，我个人的力量难以企及的。本文的大部分观点偏主观，仅供参考。

先说说我的结论：以我现在看到的行业情况，我认为MBD可能很难有更大的发展了，有可能目前的现状就是MBD成熟的样子。这不算悲观的观点，我对MBD的未来保持冷静的中立态度。（先立个Flag防打脸，如果MBD今后大放异彩，那只能说现在的我见识短浅，我是希望有这样的一天）

那么，为什么我眼中的MBD是已经是“成熟的样子”？我归纳了以下几点：

有不少大的或小的企业在使用MBD进行开发

- 各行各业都能看到MBD的影子，但主要集中在汽车行业

有充分多的HIL/RCP硬件方案公司

- 例如dSPACE、Speedgoat、MotoHawk、意昂、IPG等

主流MCU厂商开发功能较为齐全MBD工具包

部分高校的汽车相关专业会系统介绍和学习MBD

MATLAB建模分析的思想已经非常普遍

Speedgoat实时目标机 - From Speedgoat

我们要注意一点的是，MBD是一个很细分的领域，它也已经发展很多年了，而且它也并不是一种必不可少的方案，所以能有工程师在项目中用到MBD，能有很多学生在学习MBD，这已经是充分发展的结局了。

Tips：MBD具体发展时间线尚待考证，但国内在2010年前后就有相关的书籍，国外更早可能能追溯到2000年以前。实际上HIL这种测试方法在计算机出现之前就已经存在了很多年，文献[1]提到最早的HIL可以追溯到1910年。MBD的出现不是偶然，因为科研人员建立模型的思想早于计算机的出现（例如风洞），计算机出现后，工程师又开始选择这种数字的方式建模而已。

或者从更加广泛、不严格的意义上讲，当我们考虑一个项目的时候用到了建模分析的思想，就已经涉及到MBD的部分内容。就像上一期提到的，MBD并不是无代码接触，而是通过建立模型，简化不重要和低效的部分（写代码、调试），将重点放在算法的建立和验证上面。

如果将手写代码的范围从底层驱动延伸到算法代码，省去了自动代码生成的环节，也可以称为“泛MBD”，当然效率就大打折扣，而且很多验证做不了（例如SIL、PIL），但依然可以是围绕模型展开开发，HIL依然可以验证。如果接受“泛MBD”这个概念的话，MBD的发展领域就更加庞大了。

所以实际开发中，也存在前期通过建模分析和验证算法，然后根据算法模型手写代码的开发形式。我认为这是一种MBD和传统开发方法的结合，毕竟很多人对自动生成的代码的执行效率抱有疑虑。

后续的讨论中，我们还是以严格意义的MBD为主，即具有自动代码生成和自动文档管理的，遵守基本V型开发流程的MBD。

2 从第三方看MBD

我们往往受限于自己的行业和工作范围，很难对MBD自身做出客观的评价，所以我们找找第三方来看看MBD。首先要弄清楚的是MBD有哪些玩家，我总结了以下这些：

MathWorks等建模公司

HIL/RCP硬件方案公司

芯片厂商

以机械、汽车为主的部分学生

汽车、航空行业的部分工程师

部分高校实验室

很少量的其他群体

MathWorks等建模公司  - From TI

其中前两者是MBD的主要推动者和建设者，芯片厂商属于参与者，剩下的这部分群体就只是“消费者”，使用前面开发的工具而已。

可以看到，MBD的玩家是很小的一个群体，除了HIL/RCP硬件方案公司靠着MBD做生意，其他群体都是部分地参与。从全国范围内来看，做HIL/RCP硬件方案的公司很少，至少我了解的没有超过10家。

这些群体之外就可以是第三方，当然，没有哪个第三方会直接对MBD评头论足，能够关心和了解MBD只有领域内的人。所以我们看看第三方在做什么，我收集了几个事件：

1. 计算机技术的发展
大家都知道，由于近年来移动互联网、人工智能、无人驾驶等技术的发展，带动程序员这个岗位的火热，编程这一项技术也传播得更广了，接受度也更高了。在我看来，计算机技术发展的本质是，数字世界能极大的提高生活生产效率。所以程序员会越来越多，现在是移动互联网，以后是其他行业（当然也会更加卷）。MBD这种自动代码生成的需求也没有那么旺盛了。

2. 软件定义汽车

我找工作的时候，有一件很尴尬的情况：部分汽车主机厂，不招汽车专业的毕业生。



小丑竟是我自己 - From Internet

很大一部分原因就是现在造车，不是机械设计，而是软件设计，无人驾驶技术需要的也是写代码的程序员。可以这样说，MBD方便的就是汽车、机械专业的学生，他们学习的就是怎么建模，计算机专业的程序员不喜欢建模，喜欢写代码。

3. 非MCU芯片厂商不做MBD工具包
大家可以去检索一下，非MCU芯片厂商，例如三星、高通、华为海思、联发科等公司，它们是有汽车业务的，也有汽车芯片，但没有一家提供了MBD工具包。



华为海思·智慧出行 - From HISILICON

原因就在，从整个软件的全局来看，能够使用结构化的建模实现算法的，实际很少很少，互联网不需要，汽车的上层软件也不需要，只有在较为底层的MCU控制领域有需求。所以MBD注定不是上层的设计方法。

4. 无代码编程
其实在非MBD领域，也有无代码编程的发展，这里引用两个知乎上的链接：

知乎文章：无代码编程https://zhuanlan.zhihu.com/p/61288928?utm_source=wechat_session

知乎问题：无代码编程会是以后的趋势吗？https://www.zhihu.com/question/30213800

我觉得无代码编程和MBD是有着相同的思想的，即将繁琐的、重复性的部分封装起来，利用工具进行辅助；而核心的、重要的部分使用结构化、图形化的方法实现。和MBD一样，无代码编程也只能应用在特定场合。

我想引用这四个“第三方”事件，来指示MBD的技术定位，不知道读者能从上面的四个事件中读到什么。

但我想表达的意思只有一个：计算机技术越来越发达，MBD作为一种较为底层的、具有专用性的辅助工具，很难适用于复杂的上层软件设计。这也是我认为MBD很难有更大发展的核心论点。

千人千面，有可能读者看到上面的四个事件，会得出和我不同的观点，欢迎讨论。

3 MBD还可以怎么发展

上面似乎一直在给MBD泼冷水，但举个不恰当的例子：太平洋的确很大，难道体育馆的游泳池不能自由泳吗？

我依然对MBD是具有浓厚的兴趣，也希望了解更多MBD的技术，所以才会在这里分享我的一些观点。我相信MBD这个领域还是具有足够的容量容纳新的玩家，也还值得我们在其中探索新的发展。

这里我简单地谈一谈做MBD可能发展的方向，也是我比较感兴趣的点：

建模和代码合二为一

建模思想是很重要，也很有效的，它是通过模型来分析问题，但以往的方式总是将分析和实施割裂开来，而利用MBD可以在分析问题的同时，可以达到快速验证的效果（快速原型），提高项目初期的的效率。

学习和试验平台

不需要过多的计算机理论基础，MBD是一种较为理想的汽车电子、嵌入式控制器的入门方式；另一方面，通过MBD可以搭建较为低成本的快速试验平台，可以验证控制算法可行性。

MCU嵌入式的便利化

由于MBD引入了结构化、图形化的语言，在一定程度上使MCU嵌入式变得更加友好，对普通人（非程序员）来说接受度也可以更高，利用MBD工具包，开发简单的demo项目是完全可以不接触代码的。

上面提到的这三点目前并不完美，自己实际操作过就会有体会。例如要搭建一个MBD快速验证平台，对个人来说依然不是“低成本”，动辄几万块的仿真机可不是每个人都玩得起的，企业使用的版本那得几十上百万了。

所以这也是现在的MBD需要发展的地方。我希望能让上面这三点更加亲民、友好，更加简单。我很羡慕那些电子DIY的大佬，做一些很酷炫的东西，但有了MBD，可能会让更多非专业人士接触到这一行。

4 下期预告

马上到五一节了，所以我打算在五一节后开始实战分享。下期是MBD闲谈系列的最后一期，我会做一个简单的总结，把还没说到的部分、零散的信息在下期中补充。

参考文献：

[1] Nikolay Brayanov, etc. Review of hardware-in-the-loop - a hundred years progress in the pseudo-real testing.



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