1. 课程导入与全景认知

在模型驱动的研发体系中，一个模型能否被信任，往往不取决于它看起来多精致，而取决于它背后是否有可追溯、可复核、可复现的证据支撑。模型证据链与验证追踪工程，正是围绕这一目标建立的一套工程方法：它把需求、模型、验证用例、执行结果、评审结论与变更记录串联成一条有向、可审计的链路，使每一个结论都能回答三个问题——依据是什么、由谁产生、在什么版本下成立。

一、定义：什么是模型证据链

模型证据链（Model Evidence Chain）是指从需求或设计意图出发，经过模型构建、验证活动、结果采集与评审确认，最终形成可支撑结论的证据集合及其关联关系。它包含两类要素：

• 证据实体：需求条目、模型文件、验证用例、仿真/测试结果、覆盖率报告、评审记录、变更单等。
• 追踪关系：派生（derive）、实现（implement）、验证（verify）、覆盖（cover）、影响（impact）等有向连接。

验证追踪工程（Verification Traceability Engineering）则是让这些关系在工具链与流程中持续保持有效、一致、可查询的工程实践。二者合起来，构成“证据可查、结论可证、变更可控”的闭环。

二、核心价值：为什么需要证据链

在没有证据链的团队里，常见现象是：模型改了但验证用例没更新；测试通过了但说不清覆盖了哪条需求；评审结论停留在会议纪要里，无法回溯到具体版本。证据链的价值体现在四个层面：

• 可信度：结论有据可依，避免“凭经验判断”。
• 可追溯：任一需求可正向查到验证结果，任一失败结果可反向定位到需求与模型。
• 变更影响分析：需求或模型变更时，能快速识别受影响的用例与证据，决定回归范围。
• 合规与审计：面向功能安全、适航、医疗等行业标准时，证据链是审查的核心对象。

三、适用场景

证据链与验证追踪并非只服务于高安全等级项目。以下场景都能直接受益：

• 基于模型的设计（MBD）中，Simulink/Stateflow 模型与需求、测试的联动管理。
• 嵌入式软件的需求—设计—代码—测试全链路追踪。
• AI/数据模型的可解释性与验证记录管理。
• 多供应商协同开发中，接口需求与验证责任的划分。
• 版本迭代频繁、需要快速判断回归范围的产品线。

四、整体工程框架

从工程视角看，证据链由五层构成：需求层、模型层、验证层、证据层、决策层。它们之间通过追踪关系连接，并由配置管理与变更管理贯穿始终。下图给出这一框架的核心结构与数据流向。

五、学习路径与关键能力

本课程后续章节将沿着“概念—建模—验证—证据—追踪—变更—审计”的主线展开。学习时建议按以下能力阶梯推进：

1. 建立追踪意识：理解需求、模型、用例、结果之间的有向关系，能画出最小证据链。
2. 掌握建模规范：模型接口、命名、版本与需求条目的对应方式。
3. 设计验证用例：从需求导出用例，明确输入、预期输出与通过判据。
4. 采集与固化证据：结果文件、覆盖率、日志、评审记录的规范化存储。
5. 实施追踪与影响分析：变更时快速定位受影响证据，确定回归范围。
6. 面向审计与合规：形成可交付的证据包与追踪矩阵。

六、一个最小示例：从需求到证据

假设某控制器需求为“当车速超过 30 km/h 时，车门自动上锁”。在证据链中，这条需求应被赋予唯一标识 REQ-012，并派生出一条验证用例 TC-045：输入车速 35 km/h，预期门锁状态为 LOCKED。模型 CTRL_v2.1 实现该逻辑，仿真结果 RES-045 显示门锁在 0.2 s 内变为 LOCKED，覆盖率报告 COV-003 表明该分支被覆盖。评审记录 REV-007 确认通过。此时，REQ-012 → TC-045 → RES-045 → REV-007 构成一条完整证据链。若后续需求改为 25 km/h，则通过追踪关系可立即定位到 TC-045 与 RES-045 需要回归。

掌握这一框架后，后续每一章都将围绕其中一个环节深入展开，最终使你能够独立设计并维护一条经得起审查的模型证据链。