金庸笔下有四大内功心法：《易筋经》、《九阴真经》、《九阳神功》和《神照经》，习武之人，必先修炼至高内功心法，再结合武功绝技，方可独步武林。
汽车软件开发过程中的V模型对行业内开发者早已是司空见惯的模型，由于该模型的构图形似字母V，所以俗称V模型。V模型核心思想是通过A-SPICE流程（汽车产业的软件流程改进和能力测定标准）来支持和管理整个开发流程，从需求到源代码的每个过程都有相应的测试。
V模型大体可划分为几个不同的阶段步骤即：功能需求、功能开发、软件开发、软件集成测试、功能集成测试、整车集成测试（系统合格性测试），如下图所示，左边为需求分析和设计开发的过程，右边则为针对左边的测试验证，左边的每个过程是与右边的过程正好相对应。
从系统需求到软件需求，再到软件的释放，需要工具对其进行管理，以达到可追溯，可记录的目的，目前市场主流的工具含有Door、ClearCase、GIT、SDOM等，也有公司自己研发的一些流程工具，当然这些工具的运作方式都遵循V流程的需求、研发和测试要求。
系统需求需要系统工程师完成。
基于项目的整体需求，以及软硬件整体定义，对系统逻辑架构进行整体定义，这部分工作包括：硬件功能定义，控制器与其他控制器通信定义，软件简要功能定义。这个过程并不会对具体的技术实现做出定义。
软件需求需要系统工程师完成。
根据项目规划，制定软件开发计划。
软件需求分析建立需求追踪矩阵，将软件需求映射到系统需求，确保软件要实现的系统需求全部覆盖。
成功实施这个过程的结果如下：
软件架构需要架构工程师完成。
架构工程师需要使用EA等架构软件画出整个控制器软件所有模块的输入输出接口、以及内部动态行为。
如果项目基于AUTOSAR开发，需要架构工程师配置应用层的所有组件，并输出每个组件的ARXML描述文件。
一般来说，还需要架构工程师输出架构文档。
软件单元设计需要软件开发工程师完成。
在此阶段，需要对每个组件内部的算法逻辑进行详细的内部设计。组件功能的详细设计需要与软件需求建立有效的对应关系。
如果是算法逻辑编码，建议使用Matlab进行模型开发，如果是接近底层的复杂驱动，一般是使用手写代码。
如果项目使用AUTOSAR架构，使用模型开发时需要导入arxml生成模型框架进行开发，使用手写代码进行开发时需要使用AUTOSAR工具生成的组件代码框架进行开发。
需要将代码经过多次代码审查和优化之后，将最终版本上传至代码库，以实现最佳的可靠性和性能。
组件单元测试一般需要软件开发工程师完成，也可以让测试工程师完成。
当进行单元测试通过后，将会将软件编译成ECU可执行的文件，比如Hex格式的文件，将其刷写到ECU进行集成测试（或称HIL测试），如果只是测试底层软件，那么一般只需要额外的硬件负载箱支持就行，比如用负载箱来模拟一些传感器信号输入，或制造一些执行器的短路和开路故障；如果测试包括应用层软件，那么就还需要物理模型支持才行，比如电机控制就需要电机的物理模型，变速箱控制可能就需要整个动力传动系统的模型才行。
单元测试与软件单元设计对应。
单元测试是根据软件单元设计，进行代码级别上进行的测试。
单元测试一般可以通过Matlab和Tessy等工具进行。
集成测试需要测试工程师完成。
集成测试与软件需求对应。
集成测试将各个组成部分整合入一个软件系统中之后，最后进行软件的集成测试。根据定义的需求，测试相应的功能是否满足软件需求。
成功实施本过程的结果如下：
系统测试需要测试工程师完成。
系统测试与系统需求对应。
因为软件给各个ECU提供了相应的功能，因此在集成测试中，需要将软件烧录至硬件中。然后ECU要与其他电子系统组件集成起来，比如传感器和执行器。在接下来的系统综合测试中，对所有系统设备的交互响应进行评估。
汽车软件开发的过程中有严格的追溯性和一致性要求，每个阶段的过程要求、使用的工具方法和人员要求，前一阶段的输出交付物作为下一阶段输入，在每个阶段完成后对交付物进行验证，在软件集成后在最后阶段进行确认与软件需求的一致性。概览如下图所示：
特斯拉人工智能总监AndrejKarparthy在他的一篇技术博客中提出构建软件2.0技术栈的观点，代码正在从软件1.0（由人类编写的代码）过渡到软件2.0（由优化编写的代码，以神经网络训练的形式编写）。
软件1.0是我们熟悉的V模型（瀑布模型），它是用Python、C++、C等语言书写的。它包括程序员对计算机的明确说明，通过编写每行代码，程序员会用一些可取的行为识别程序空间中的特定点。
软件1.0的工程方法遵循以下4个步骤：
软件2.0时代正在逐渐到来，目前AI算法大量应用于自然语言识别、行为分析、决策协助、身份识别等不涉及公众安全的领域，也在自动驾驶、医疗诊断等安全领域也在逐步应用。对于安全关键系统，系统工程方法学是否还适合软件2.0时代，功能安全标准如IEC61508、ISO26262、EN50128不同行业安全软件开发所遵循的标准，是否还能指导软件2.0的开发实践，下面从开发过程、软件需求、开发工具三个方面谈谈想法。
软件1.0的开发生命周期模型按照系统工程V模型的方式开发，从上到下是瀑布式的，规定每个阶段的过程要求、使用的工具方法和人员要求，前一阶段的输出交付物作为下一阶段输入，在每个阶段完成后对交付物进行验证，在软件集成后在最后阶段进行确认与软件需求的一致性。在实际应用中，设计实现阶段和测试阶段，会规划小版本之间的迭代，从整体过程来看还是V模型。
在软件2.0中，软件的行为需求很大程度上取决于所使用的数据集（datasets），数据集不同于传统意义上的数据，以往的数据如传感器数据、系统的参数（如配置参数、校准数据等）或系统使用的数据库（如导航数据库、障碍物数据库等），这些数据可以一定程度上确定系统的行为，但它们并不描述这种行为的逻辑。而机器学习使用的数据集不仅用来提取信息，而且用来建立模型，用来处理其他数据并确定一个系统的行为，确定安全关键系统的需求，等同于软件需求。当软件需求阶段无法获得完整的训练数据集，从V模型来说，后面的架构、设计实现阶段也无法开始。
软件2.0的开发模型始于数据，可以划分为数据管理、模型训练、模型验证、模型部署，这四个阶段不断往复迭代，不是一次性完成的。
既然软件2.0的系统行为主要由数据集决定，系统是否符合其预期功能，很大程度上取决于数据集的质量。要证明数据集对于软件的预期功能在系统的操作环境下是足够的，对于认证来说是非常大的挑战。与软件1.0的需求对比，有以下不同：
ISO26262软件单元测试用例生成推荐方法
传统软件开发中已建立完善的工具链用于支持开发，集成开发环境，编辑器，编译器，调试器，git集成，单元测试，集成测试工具，在功能安全软件工具的鉴定中，根据工具对软件安全性影响的不同，划分为不同的级别，例如ISO26262-8对软件工具的TCL1、TCL2和TCL3分级。在软件2.0中，也可以按照类似的分类对工具进行分级，但目前还没有完善的开发工具链和如何对工具鉴定的标准。
从软件领域的发展来看，软件2.0所占的规模越来越大，已出现机器自动生成的代码，当这类软件应用于安全关键系统时，有可能彻底改变既有软件的开发模式，需要识别与现有标准的差异，安全关键领域如航空航天、铁路、汽车标准，采用协作的方式在不同领域之间获取经验；对应用软件2.0产品的鉴定也不再是一次性的，与软件2.0生命周期类似，是一个迭代的过程，评估系统运行性能表现是重要环节；软件的变更会更加频繁，如智能网联汽车的OTA功能，对软件变更的评估，应考虑其服务期限、运行设计域差异、产品异常行为记录报告等所有既有数据记录。