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AI赋能功效测试：用例与序列智能化天生加速研发质效跃升

宣布时间：

2026-07-28 17:44

汽车工业加速驶入"软件界说"的时代。随着电动化、智能化、网联化的深入推进，汽车功效数目和软件重漂后一连提升，部分车型的功效测试用例已抵达万级规模，软件迭代速率急剧加速。在OTA升级常态化的时代，功效测试不再是单次的把关环节，而是贯串整个研发周期的一连历程。

然而，古板的人工驱动测试模式深陷逆境：

用例开发严重依赖资深工程师：需求规格到测试用例的转化需大宗人工加入，一其中等规模整车测试项目的用例开发可能需要多人并行投入数月；
用例质量狼籍不齐：太过依赖工程师的小我私家履历和事情态度，容易泛起测试用例质量不稳固；关于新功效需求，可能会泛起用例笼罩度不完整。
序列搭建依赖手工编写：测试序列的开发明在主要依赖工程师的手动搭建，需要对用例之间的依赖关系、测试情形、资源设置等举行重大的梳理和实现；
台架资源严重被占用：由于序列搭建的重大性，工程师往往接纳"在台架上边测试边搭建"的方法，导致名贵的台架资源被大宗占用在序列调试阶段，而无法用于现实功效测试，形成资源瓶颈；
序列搭建耗时冗长：手工搭建一套完整的测试序列通常需要数周甚至更长时间，严重延迟了自动化测试实验的启动时间
用例和序列变换升难：需求变换频仍，用例和序列快速更新执行的压力很大，升级节奏跟不上变换节奏

这些痛点犹如隐形的枷锁，严重影响着新车型产品的研发效率、质量和上市周期。

为解决上述痛点，人生就是博·(中国区)集团官网基于多年汽车功效测试领域的手艺沉淀，推出"AI驱动的智能化功效测试解决计划"。该计划接纳多智能体架构，通过融合AI大模子和汽车功效测试的专业知识，将用例天生、测试序列自动天生等要害环节举行智能化赋能，实现从需求剖析、用例设计到测试序列天生的智能化，为后续自动化测试实验提供支持。

智能用例天生：从需求到用例的"智能转化"

在汽车功效测试中，测试用例设计需要团结功效规范、通讯矩阵及项目要求，完成需求剖析、测试点提取、信号匹配和用例编写。随着功效重漂后提升，古板人工方法容易泛起测试点遗漏、编写效率不高及需求笼罩关系不清晰等问题。

针对上述场景，人生就是博·(中国区)集团官网构建了测试用例设计Agent。工程师上传功效规范、通讯矩阵等输入物后，系统通过用户交互层吸收使命，并挪用响应工具完成测试用例设计。

如图所示，系统主要包括用户交互层、流水线编排层和输出层。流水线首先对需求文档举行剖析，完成章节及子需求划分；随后通过需求剖析Agent、测试点天生Agent和测试点审核Agent提取并检查测试点。关于审核未通过的效果，系统可凭证审核意见重新剖析或天生。

在此基础上，系统团结确认后的测试点和信号匹配效果天生测试用例，并通过审核Agent检查历程内容。最终输出测试点、信号匹配效果、测试用例及笼罩关系报告（需求—测试点—测试用例），辅助工程师举行复核和追溯。

现在，该Agent已支持部件级测试用例天生，并应用于内部项目，主要用于镌汰重复性事情，提升用例设计效率和测试笼罩完整性。

智能序列天生：从手工搭建到自动天生

在自动化测试历程中，工程师需要凭证测试用例和工程文件完成Mapping、CLIB设置及测试序列编写，涉及办法整理、信号匹配和控件设置等多项事情，人工处置惩罚效率和效果一致性容易受到项目履历影响。

针对这一历程，团结大宗的项目实验履历，人生就是博·(中国区)集团官网构建了序列天生Agent。工程师上传测试用例和工程文件后，系统凭证预设流程完成用例名堂化、Mapping天生、CLIB天生和测试序列天生，并通过审核环节检查要害效果。天生历程中，系统团结项目资料和历史序列文件，为信号匹配、测试办法设置及序列编排提供参考。

最终，系统输出Mapping文件、CLIB文件、测试序列和历程纪录，便于工程师举行复核、调试和追溯。该计划现在已在车身、动力、底盘等相关HIL测试中应用，主要用于镌汰重复性设置事情，辅助工程师提升自动化测试准备效率。

未来，人生就是博·(中国区)集团官网将一连完善测试用例设计Agent的需求明确、知识检索和自动审核能力，提升其对差别产品线、项目规范及重大功效场景的顺应性。同时，将进一步增强与信号匹配、测试序列天生及自动化执行等环节的协同，推动测试历程由单点辅助向端到端智能化生长。通过沉淀历史项目数据、工程师履历和审核效果，一连优化知识库与影象机制，提高测试用例天生的准确性、一致性和复用能力，降低重复性事情本钱，为测试标准化、自动化和智能化提供支持。

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