开发电动汽车的工程师尝试通过仿真驱动的工作流将验证和系统集成提前到开发早期。他们需要更快地仿真、优化日益复杂的控制策略，并估计传感器无法测量的各种量。使用传统方法的团队需要新方法来应对这些挑战，以跟上压缩的开发周期。
通过来自现代汽车、康明斯、Subaru、Schaeffler、Yanmar 和梅赛德斯-奔驰的量产案例，本白皮书说明如何使用 MATLAB®、Simulink® 和基于 AI 的方法来加速电动汽车开发：
- 通过降阶建模和系统辨识，从高成本的部件模型或测量数据创建快速、准确的替代模型
- 使用虚拟传感器从汽车总线上已有的信号估计控制器所需的各种量
- 使用强化学习和其他高级控制方法优化控制策略和标定
- 通过异常检测和预测性维护及早检测电池和硬件退化
- 压缩、验证 AI 并将其部署到生产 ECU
