借助 MCP，dSPACE 将人工智能助手接入汽车整车验证工作流程

搭载 MCP 功能的工具可依托规范驱动工作流，全程覆盖需求定义、仿真运算、硬件运行执行以及迭代优化全过程。

德国帕德博恩，2026年7月31日——dSPACE 推出了支持 MCP 的 AI 工作流，可将 AI 助手与 dSPACE 工具直接连接起来。该方案依托开源 Model Context Protocol（MCP）打造，助力工程师摆脱零散的提示词单点作业模式，转向互联互通、以规范为导向的验证工作流。
在现代汽车开发流程中，需求、技术规范、仿真建模、代码实现以及测试工作，通常分散在各类不同工具与开发环境中分别管理。借助标准化接口，MCP 可让人工智能助手与 dSPACE 系列工具交互协作，从而减少人工交接环节；与此同时，工程师能够全权把控所有操作与成果的审核、批准工作。

搭载 MCP 协议的 dSPACE 工具可借助 AI 助手，为端到端工程开发全流程提供支撑。此类工作流涵盖需求解读、规范细化、软件开发辅助、仿真筹备，同时可统筹调度 VEOS、ConfigurationDesk、总线管理器、ControlDesk 软件平台以及实时硬件设备，开展全域验证工作。整套流程还可将最终分析得出的洞察结论回灌至开发流程之中。

“ 当人工智能能够积极支持工程工作流程，而非游离于工作流程之外时，才能发挥最大的价值。借助支持 MCP 的 dSPACE 工具，工程师可以通过人工智能支持的工作流将需求、规格、实现和验证活动相互关联，同时保持完全的透明度、可追溯性和工程控制。
dSPACE 产品组合管理总监 Jann-Eve Stavesand 表示：”“此举能够帮助工程团队精简验证工作流程，更加高效地完成从需求定义到可验证落地实现的全流程转换。”

通过将 AI 助手与仿真、配置、测量及验证类工具相互对接，基于 MCP 搭建的工作流可大幅削减人工配置工作量，并优化各项工程流程。工程师可更快完成从需求与技术规范编写，到实物硬件端软件验证的全过程，且全程可完整追溯每一步流程节点。验证结果可直接回传至开发工作流，以此实现持续迭代优化，缩短从方案构思到经过验证的软硬件落地周期。