综合集成研讨厅体系是中国科学家钱学森院士提出的处理开放复杂巨系统及其相关问题的方法论,是一个人机结合的巨型智能系统和问题求解系统,其核心是专家群体、统计数据和信息资料、计算机技术这三者的结合。决策是通过分析、比较,在若干种可供选择的方案中选定最优方案的过程。随着社会的快速发展,复杂问题的种类和数量日益增多,如何透过错综复杂的表面现象,认识到问题的本质,为问题的处理找到最合适的解决方案,是决策技术研究的主要任务,也是本文研究的主题。首先本文在综合集成研讨厅相关理论的指导下,针对汽车研发这个复杂问题,分析了汽车新产品研发的流程以及在新产品研发的过程中产生的风险,研究和提出了一个比较完善的汽车制造企业新产品研发的风险评估指标体系,并详细阐述该指标体系中涉及到的研发风险以及研发风险的指标和子指标。在建立了风险评估指标体系之后,分析和研究传统的风险评估方法以及传统方法在汽车新产品研发中的应用情况,然后在传统风险评估方法思想的指导下分别提出了基于风险影响树和基于BP神经网络的面向风险评估指标体系的风险评估方法。接下来本文研究了汽车新产品研发风险的风险决策方法。在对风险型多属性决策的属性值以及属性权重进行分析之后,提出了在未知属性变量分布情况下相对属性值的获得方法和在已知属性变量分布情况下,属性变量分布在不同方案中不相同的属性值的规范方法;接着结合偏差思想提出了属性权重的综合赋权法;最后,结合灰色关联分析思想(GCA)和经典的多属性决策方法—理想点法(TOPSIS法),建立基于灰色关联分析的理想点法,然后综合欧氏距离和灰色关联度分别给出了离散属性变量和连续属性变量的方案距离的衡量方法,最后给出了该方法的决策模型。在本文的最后一章中结合汽车新产品研发的背景,运用文中提出的决策技术和决策方法,对汽车新产品研发进行风险识别,风险评估和风险决策,最后通过具体实验数据验证决策技术和决策方法的有效性和实用性。