智能汽车网络与数据安全新媒体
随着汽车智能化程度的不断提高，传统的车辆功能已经逐渐向复杂的软件系统转型。尤其在智能座舱领域，从多屏交互到增强现实（AR）的广泛应用，各类新技术层出不穷，这也使得软件测试面临着前所未有的挑战。
在此背景下，AI大模型作为一种强大的工具，有望提升自动化测试效率、改善用户体验，进而推动整个行业的发展。
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智能座舱软件测试现状
智能座舱嵌入了大量的软件系统，包括娱乐信息、导航、安全监测、车手互联、多屏互动以及AR技术等多个模块，系统的复杂性使得对其进行全面和高效的测试变得越来越困难。因此，对这些系统进行严格而有效地验证就显得至关重要。
目前，一些企业已经开始尝试使用人工智能和机器学习来辅助这一过程。如通过AI生成测试用例并预测缺陷，可以极大地提升工作效率。然而，这一切仍处于探索阶段，需要更多成熟的方法论来支持，以确保整体软件质量。现阶段，引入标准化流程及建设完善的AI大模型将成为未来发展的方向之一。
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自动化测试
面对日益增长且复杂的软件需求，传统的人力资源已难以满足当前市场要求，因此自动化测试应运而生。一般情况下，按照整车11轮的测试下来，用自动化的手段和传统的人工方式进行数据对比，自动化大概比人工方式效率提升了5倍左右，相当于可以节约500人/日的工时。
自动化测试通过模拟用户操作，实现对各种场景下程序行为的一致评估，大幅度提高了检测准确率与执行速度。此外，其可重复性的特质也让开发团队能够更好地追踪问题，从而加速产品迭代周期。
在实施过程中，一个典型步骤包括脚本录制，即根据业务逻辑记录实际操作，然后转换成可以编辑并反复运行的代码。这种方法能最大限度地解放人力，让工程师能专注于更具创造性的任务，而非繁琐的数据输入。当结合图像识别等先进技术时，它还能够实时反馈结果，比如发现界面上的错误或异常情况，为后续改进提供依据。
例如，在一个实验室环境中搭建台架集群，可实现批量并行testing；在路试阶段，也可设置特殊条件，如温度变化或者远程更新(FOTA)，进一步保障产品性能稳定。
而这种全闭环、高覆盖率的方法，无疑会为每一次发布奠定坚实基础，提高消费者信任感，同时降低潜在风险成本。
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引入AI大模型后的突破
3.1 自动生成与缺陷预测
当我们谈论到AI大模型时，不仅意味着数据处理能力的大幅提升，更代表了一种深刻理解自然语言及上下文关系的新方式。在这个框架内，我们可以借助历史数据分析来优化我们的工作流。
例如，根据需求文档生成具体的 test cases，以及基于过往 defects 记录做出的精准预判，都体现出了 AI 的价值所在。不再局限于简单规则匹配，而是真正从根源上解决问题，将焦点聚集到最可能出现故障的位置，加快修复速度，从容应对频繁更新换代带来的压力。
3.2 用户体验评估
对于强调人机交互（HMI）设计理念的智能座舱而言，仅靠硬件制造商自身无法完全把握用户真实体验，此时需要依赖 AI 模拟不同类型驾驶者行为，以便及时捕捉潜在的问题。
一方面能帮助研发团队了解哪些地方需调整，以及最终形成符合市场需求的新车型配置方案。而另一方面，由于是基于海量真实数据训练出来，所以其效果相较传统调研更加科学合理，更容易获得客户认同感，提高品牌忠诚度。
3.3. 性能监控与持续集成
为了保持竞争优势，多数公司都采用 CI/CD 流程，即持续集成/持续部署模式，把各个版本间隔缩短至几小时甚至分钟。但这无形之中又给 QA 团队施加了巨大的压力，需要他们迅速判断修改是否影响到了其他部分乃至整套生态链条。
因此，如果将 AI 大规模融入其中，就可以做到实时监测任何代码改变背后的影响，并提前发出警报，相比过去减少许多人力投入，同时保证上线品质不打折扣。
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展望
AI大模型在智能座舱软件测试中具有一定潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战，需要结合传统测试方法形成成熟的解决方案，以确保全面覆盖和准确性。
目前, AI大模型在实践过程中遇到诸多瓶颈，例如算法透明性不足导致决策不可解释；亦或是由于训练数据来源有限造成偏差等等。
同时，团队应考虑模型的训练数据质量、可解释性和安全性等因素，成功克服这些困难需要企业投入时间、资源和专业知识。
此外，高昂的人才招聘费用也是不少公司的负担，要想真正发挥作用必须建立跨部门协作机制，共享知识产权才能迎接即将到来的时代浪潮，否则很可能沦为被淘汰者行列中的一员！
因此，加强内部培训培养专业人才势必成为关键战略之一。如果没有足够经验积累，再优秀的平台也只能是一纸空谈罢了。
内容参考：
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
车质网、凯睿赛驰《2023年智能座舱质量现状及趋势研究》
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