隨著汽車智能化程度的不斷提高，傳統(tǒng)的車輛功能已經(jīng)逐漸向復雜的軟件系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。尤其在智能座艙領(lǐng)域，從多屏交互到增強現(xiàn)實（AR）的廣泛應用，各類新技術(shù)層出不窮，這也使得軟件測試面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

在此背景下，AI大模型作為一種強大的工具，有望提升自動化測試效率、改善用戶體驗，進而推動整個行業(yè)的發(fā)展。

01 智能座艙軟件測試現(xiàn)狀

智能座艙嵌入了大量的軟件系統(tǒng)，包括娛樂信息、導航、安全監(jiān)測、車手互聯(lián)、多屏互動以及AR技術(shù)等多個模塊，系統(tǒng)的復雜性使得對其進行全面和高效的測試變得越來越困難。因此，對這些系統(tǒng)進行嚴格而有效地驗證就顯得至關(guān)重要。

目前，一些企業(yè)已經(jīng)開始嘗試使用人工智能和機器學習來輔助這一過程。如通過AI生成測試用例并預測缺陷，可以極大地提升工作效率。然而，這一切仍處于探索階段，需要更多成熟的方法論來支持，以確保整體軟件質(zhì)量。現(xiàn)階段，引入標準化流程及建設(shè)完善的AI大模型將成為未來發(fā)展的方向之一。

02 自動化測試

面對日益增長且復雜的軟件需求，傳統(tǒng)的人力資源已難以滿足當前市場要求，因此自動化測試應運而生。一般情況下，按照整車11輪的測試下來，用自動化的手段和傳統(tǒng)的人工方式進行數(shù)據(jù)對比，自動化大概比人工方式效率提升了5倍左右，相當于可以節(jié)約500人/日的工時。

自動化測試通過模擬用戶操作，實現(xiàn)對各種場景下程序行為的一致評估，大幅度提高了檢測準確率與執(zhí)行速度。此外，其可重復性的特質(zhì)也讓開發(fā)團隊能夠更好地追蹤問題，從而加速產(chǎn)品迭代周期。

在實施過程中，一個典型步驟包括腳本錄制，即根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯記錄實際操作，然后轉(zhuǎn)換成可以編輯并反復運行的代碼。這種方法能最大限度地解放人力，讓工程師能專注于更具創(chuàng)造性的任務(wù)，而非繁瑣的數(shù)據(jù)輸入。當結(jié)合圖像識別等先進技術(shù)時，它還能夠?qū)崟r反饋結(jié)果，比如發(fā)現(xiàn)界面上的錯誤或異常情況，為后續(xù)改進提供依據(jù)。

例如，在一個實驗室環(huán)境中搭建臺架集群，可實現(xiàn)批量并行testing；在路試階段，也可設(shè)置特殊條件，如溫度變化或者遠程更新(FOTA)，進一步保障產(chǎn)品性能穩(wěn)定。

而這種全閉環(huán)、高覆蓋率的方法，無疑會為每一次發(fā)布奠定堅實基礎(chǔ)，提高消費者信任感，同時降低潛在風險成本。

03 引入AI大模型后的突破

3.1 自動生成與缺陷預測

當我們談?wù)摰紸I大模型時，不僅意味著數(shù)據(jù)處理能力的大幅提升，更代表了一種深刻理解自然語言及上下文關(guān)系的新方式。在這個框架內(nèi)，我們可以借助歷史數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化我們的工作流。

例如，根據(jù)需求文檔生成具體的 test cases，以及基于過往 defects 記錄做出的精準預判，都體現(xiàn)出了 AI 的價值所在。不再局限于簡單規(guī)則匹配，而是真正從根源上解決問題，將焦點聚集到最可能出現(xiàn)故障的位置，加快修復速度，從容應對頻繁更新?lián)Q代帶來的壓力。

3.2用戶體驗評估

對于強調(diào)人機交互（HMI）設(shè)計理念的智能座艙而言，僅靠硬件制造商自身無法完全把握用戶真實體驗，此時需要依賴 AI 模擬不同類型駕駛者行為，以便及時捕捉潛在的問題。

一方面能幫助研發(fā)團隊了解哪些地方需調(diào)整，以及最終形成符合市場需求的新車型配置方案。而另一方面，由于是基于海量真實數(shù)據(jù)訓練出來，所以其效果相較傳統(tǒng)調(diào)研更加科學合理，更容易獲得客戶認同感，提高品牌忠誠度。

3.3.性能監(jiān)控與持續(xù)集成

為了保持競爭優(yōu)勢，多數(shù)公司都采用 CI/CD 流程，即持續(xù)集成/持續(xù)部署模式，把各個版本間隔縮短至幾小時甚至分鐘。但這無形之中又給 QA 團隊施加了巨大的壓力，需要他們迅速判斷修改是否影響到了其他部分乃至整套生態(tài)鏈條。

因此，如果將 AI 大規(guī)模融入其中，就可以做到實時監(jiān)測任何代碼改變背后的影響，并提前發(fā)出警報，相比過去減少許多人力投入，同時保證上線品質(zhì)不打折扣。

04 展望

AI大模型在智能座艙軟件測試中具有一定潛力，但在實際應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需要結(jié)合傳統(tǒng)測試方法形成成熟的解決方案，以確保全面覆蓋和準確性。

目前, AI大模型在實踐過程中遇到諸多瓶頸，例如算法透明性不足導致決策不可解釋；亦或是由于訓練數(shù)據(jù)來源有限造成偏差等等。

同時，團隊應考慮模型的訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量、可解釋性和安全性等因素，成功克服這些困難需要企業(yè)投入時間、資源和專業(yè)知識。

此外，高昂的人才招聘費用也是不少公司的負擔，要想真正發(fā)揮作用必須建立跨部門協(xié)作機制，共享知識產(chǎn)權(quán)才能迎接即將到來的時代浪潮，否則很可能淪為被淘汰者行列中的一員！

因此，加強內(nèi)部培訓培養(yǎng)專業(yè)人才勢必成為關(guān)鍵戰(zhàn)略之一。如果沒有足夠經(jīng)驗積累，再優(yōu)秀的平臺也只能是一紙空談罷了。

內(nèi)容參考：

https://www.sohu.com/a/755714074_121822496#:~:text

https://zhuanlan.zhihu.com/p/367674185

https://blog.csdn.net/weixin_51954443/article/details/116127740

https://blog.csdn.net/PSP2000er/article/details/117255064

車質(zhì)網(wǎng)、凱睿賽馳《2023年智能座艙質(zhì)量現(xiàn)狀及趨勢研究》

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審核編輯 黃宇