Alternative Antriebe wie Hybridantriebe oder Brennstoffzellenantriebe sind komplexe Systeme, bestehend aus verschiedenen Leistungs- und Energiequellen, die zur Erreichung der gewünschten Fahrleistung und Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs verstanden und optimiert werden müssen. Neben Fahrleistungen und Kraftstoffverbrauch sind hierbei auch Lebensdauervorgaben einzelner Subsysteme zu beachten. Zudem sind die neuen Technologien wie Batterie- oder Brennstoffzellensysteme noch teuer und müssen mit sorgfältig ausgewählten Tests untersucht und verstanden werden. Die virtuelle Beschreibung dieser neuen Antriebstechnologien ist daher ein notwendiger Teil einer effizienten Entwicklungsmethode. Im Rahmen dieses Beitrages wird die Entwicklungsmethode beschrieben, die im GM Alternative Propulsion Center zur Entwicklung von Brennstoffzellenantrieben angewendet wird. Diese Entwicklungsmethode erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den Bereichen System Engineering, Systemsimulation, Steuerungsentwicklung und -test, sowie Gesamtsystemvalidierung. Die Systementwicklung wird von der Konzeptphase an durch die Systemsimulation und die Steuerungs-Vorentwicklung begleitet, so dass jeder Zeit verschiedene Systemkonfigurationen oder unterschiedliche Betriebsstrategien untersucht und analysiert werden können. Sehr früh im Entwicklungsprozess können daher Simulationsergebnisse für detaillierte Komponentenspezifikationen verwendet werden. Mit steigender Stabilität der Systemkonfiguration entsteht so ein geschlossenes Simulationsmodell für das gesamte Antriebssystem und damit ein virtueller Systemteststand. Dieses Model-in-the-Loop des Gesamtsystems ist für die Weiterentwicklung der Regelungssoftware eine wichtige Testumgebung. In den dann nachfolgenden Entwicklungsschritten werden zunehmend virtuelle Komponenten des Antriebssystems durch reale Komponenten ersetzt und in dem Teststand untersucht. Mit dieser Entwicklungsmethode wird ein sehr flexibler und effizienter Entwicklungsprozess mit reduziertem Materialeinsatz realisiert, womit Entwicklungszeit und -kosten deutlich minimiert werden.