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智能座舱背后的秘密：智能座舱测试如何“具身智能”

news 来源：原创 2025/6/28 0:25:04

在上期文章《智能座舱背后的秘密：AI赋能测试如何改写驾乘体验》中，我们聊到了“智能座舱”已成为车企争夺用户心智的核心战场、智能座舱功能体验进化、AI赋能座舱测试将突破“场景覆盖、情感量化、角色/场景衍生”技术实现方面的三大困局，并在最后提到了舱驾协同发展及AI赋能主观驾乘体验测试的几个方面，展望了其未来的无限可能。

本期小编结合资深座舱测试专家、各大车企测试工程师反馈及项目实战经验，深入分析智能座舱测试实施及工具应用过程中的几大痛点，如测试序列/脚本编辑低效、目标元素定位困难等，剖析主要原因，并分享如何通过三个跨越性阶段，实现智能座舱自动化测试工具的革命性极度简化，逐步实现“具身智能”。

一、智能座舱自动化测试的核心与痛点

上期提到智能座舱测试面临的“三大困局”，涵盖了人机交互的多种复杂场景，包括触控交互、语言交流、行为互动、情感交互、安全救援等，是智能座舱在未来发展的更懂人类意图、成为充满智慧的“第三生活空间”的重要组成因素。从人们期望和发展的角度来看，未来智能座舱必将迎来革命性的升级，意味着人机交互场景将衍生的更加全面、细化，并具备情感理解能力等，同时也意味着座舱测试将面临越来越复杂的场景模拟、测试效率、技术实现等诸多挑战，解决这些立体的、多方位的仿真与测试问题，无疑是座舱自动化测试的根本与核心。

复杂化的场景推动座舱自动化测试工具的场景覆盖能力不断迭代升级，然而功能堆积带来的问题，也在一定程度上偏离了自动化测试“解放人力、提高效率”的初衷。结合项目实践和用户反馈，我们来看当前行业内自动化测试工具的应用现状：

人工编写脚本、手动定位界面元素，且座舱界面动态变化（如OTA升级后UI调整）；
同一车系中不同版本的UI风格，（如中国大陆和海外版），基于坐标或ID的元素定位方式易失效，导致测试脚本频繁报错；
分析开发规范过程、测试序列/脚本编辑和调试低效；
测试场景需覆盖极端工况（如高噪声环境下的语音识别），人工编写脚本难以穷举所有可能性，且维护成本高；
测试报告序列化输出导致难以发现关联功能带来的影响，综合性数据分析困难，即需要人工耗费大量时间分析海量测试数据（如从BUG问题的跟踪和正态分布的角度来综合评估被测件的系统性能或BUG问题分类等）。

以上这些已然成为当下车企的核心痛点。

二、从传统的智能座舱自动化测试到AI加持的技术实现

1. 测试序列/脚本的智能生成与优化

基于强化学习的场景覆盖：利用AI大模型（如DeepSeek）分析设计规范、标准文件、历史测试数据等，生成覆盖边缘场景的测试用例。例如，模拟不同方言、口音的语音指令，或极端光照条件下的触控操作，提升测试覆盖率。

自适应脚本维护：实施碎片化管理，当座舱系统更新时，AI工具可自动比对新旧版本界面、设计规范等材料，识别功能变更点并动态调整测试脚本，减少人工干预。
端云协同加速：通过云端训练模型+终端实时推理的架构，AI可快速生成轻量化测试序列/脚本，降低本地算力需求。

2. 目标元素的动态感知与定位

AI工具在元素定位环节的核心突破在于“多模态感知”与“上下文理解”：

视觉+语义融合定位：结合计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP），AI可识别界面元素的视觉特征（如图标、按钮）与语义信息（如“导航”标签），即使UI布局变化也能精准定位。

跨模态上下文关联：当测试语音控制功能时，AI可同步分析语音指令与屏幕响应状态，判断元素是否被正确触发，避免单一模态的误判。
基于知识图谱的异常检测：构建座舱功能逻辑的知识图谱，AI可自动识别元素间的逻辑矛盾（如“空调关闭”状态下触控屏显示风速调节界面）。

3. 测试报告的智能分析与决策辅助

不难发现，AI能力在数据分析环节的价值体现为“从数据挖掘到主动决策”。

异常模式自动识别：通过时序分析模型（如LSTM），AI可从测试日志中识别偶发性故障的规律，例如特定操作序列导致的系统卡顿，并自动标注优先级。
可视化与可解释性：利用生成式AI自动生成测试报告摘要，并通过可视化图表展示关键指标（如响应延迟分布），帮助非技术人员快速理解问题。
隐性问题预测：利用AI数字孪生技术，结合国内外标准、行业规范、使用安全等方面全面分析测试报告数据，自动关联异常现象与潜在代码缺陷，提供隐性问题先期预测与优化建议，进一步提高测试质量。

三、从“工具替代”到“能力升维”的必由之路

从座舱测试的形态上来看，汽车智能座舱自动化测试以上位机软件工具作为核心策略者，外设由信号级到物理交互的世界多形态逐步演进，甚至具备理解力，逐渐向人类行为模式靠拢。那么，技术的迭代演进，必然受现实条件和人类对未知技术/方法认识的有限性所约束，结合当下AI技术的现实能力和资源条件，以及未来的发展趋势，智能座舱测试系统必然要经历以下三个阶段：

智能AI工具辅助测试阶段（Artificial Intelligence Tools Assist in the Test，@ Level 1）。我们叫“智测L1”，是当前市场和技术条件下，各家企业入场竞争的第一片智能化领地，也是仿真测试行业迈向智能化的第一步。通过接入AI辅助工具，在测试系统中实现局部的、有限条件的AI自动化元素衍生能力、目标元素锁定/适应能力、根据测试用例自动生成既定的测试序列/脚本、测试报告智能汇总分析推理能力和同级别其它能力，在传统自动化测试系统的基础上，进一步简化测试开发人员使用过程中，遇到操作最繁琐且单向的、通俗理解力易获取或运算的、有突出规律/特征可循的步骤，在原有基本操作流程不发生本质改变的情况下，从时效方面极大压缩，提升测试序列/脚本编写效率。
智能行为理解AI辅助测试阶段（Behavior Understanding Artificial Intelligence Assists in the Test，@ Level 2）。“智测L2”阶段，在“智测L1”已实现能力的基础上，通过接入推理模型、视觉模型、自然语言理解模型等，达到能够在一定条件下脱离测试用例，通过自动分析设计规范、相关标准数据、人工键盘/语音输入的格式化测试步骤叙述，来不参考测试用例而直接生成相关单功能项的测试序列/脚本，其次是增加测试报告的数字孪生推理和预测能力，综合评估被测件的性能。总的来看，测试流程框架与传统测试方向不变。

智能数字人代理工程师测试阶段（Artificial Intelligence Test Engineer，@ Level 3）。“智测L3”阶段，在“智测L2”阶段的基础上，颠覆性的改变使用形态，由传统的逐步操作，变为直接可根据设计规范（过往导入或更新）、相关标准数据（自动搜索相关标准请求确认）、历史测试数据等，以AI数字人代理工程师对话的模式，自动生成测试序列/脚本、测试任务、复测推荐决策等，如同一名测试工程师在代理操作，实现真正意义上的全自动测试。该阶段在基础流程与传统测试相比较，具有极大简化和全新架构，用户作业模式也有着革命性的新形态。

总的来讲， AI工具不仅是测试效率的“加速器”，更是重构测试形态的“颠覆者”。测试技术的革命，将使汽车座舱从“功能验证”推向“全方位体检”的新高度。

敬请期待《AI新赛道，助力驾舱“能”》系列内容第三期：《“智测L1”的诞生与应用》，带你一起关注智能座舱测试领域的智能化解决方案。

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