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AI赋能职能测试：用例与序列智能化天生加快研发质效跃升

颁布功夫：

2026-07-28 17:44

汽车产业加快驶入"软件界说"的时期。随着电动化、智能化、网联化的深刻推动，汽车职能数量和软件复杂度持续提升，部门车型的职能测试用例已达到万级规模，软件迭代速度急剧加快。在OTA升级常态化的时期，职能测试不再是单次的把关环节，而是贯通整个研发周期的持续过程。

然而，传统的人为驱动测试模式深陷困境：

用例开发严重依赖资深工程师：需要规格到测试用例的转化需大量人为参加，一个中等规模整车测试项主张用例开发可能必要多人并行投入数月；
用例质量参差不齐：过度依赖工程师的幼我经验和工作态度，容易出现测试用例质量不不变；对于新职能需要，可能会出现用例覆盖度不齐全。
序列搭建依赖手工编写：测试序列的开发目前重要依赖工程师的手动搭建，必要对用例之间的依赖关系、测试环境、资源配置等进行复杂的梳理和实现；
台架资源严重被占用：由于序列搭建的复杂性，工程师往往选取"在台架上边测试边搭建"的方式，导致贵重的台架资源被大量占用在序列调试阶段，而无法用于现实职能测试，形成资源瓶颈；
序列搭建耗时冗长：手工搭建一套齐全的测试序列通常必要数周甚至更长功夫，严重延长了自动化测试执行的启动功夫
用例和序列调换升难：需要调换频仍，用例和序列急剧更新执行的压力很大，升级节拍跟不上调换节拍

这些痛点如同隐形的镣铐，严重影响着新车型产品的研发效能、质量和上市周期。

为解决上述痛点，rb88随行版基于多年汽车职能测试领域的技术沉淀，推出"AI驱动的智能化职能测试解决规划"。该规划选取多智能体架构，通过融合AI大模型和汽车职能测试的专业知识，将用例天生、测试序列自动天生等关键环节进行智能化赋能，实现从需要解析、用例设计到测试序列天生的智能化，为后续自动化测试执行提供支持。

智能用例天生：从需要到用例的"智能转化"

在汽车职能测试中，测试用例设计必要结合职能规范、通讯矩阵及项目要求，实现需要分析、测试点提取、信号匹配和用例编写。随着职能复杂度提升，传统人为方式容易出现测试点遗漏、编写效能不高及需要覆盖关系不清澈等问题。

针对上述场景，rb88随行版构建了测试用例设计Agent。工程师上传职能规范、通讯矩阵等输入物后，系统通过用户交互层接管工作，并挪用相应工具实现测试用例设计。

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如图所示，系统重要蕴含用户交互层、流水线编排层和输出层。流水线首先对需要文档进行解析，实现章节及子需要划分；随后通过需要分析Agent、测试点天生Agent和测试点审核Agent提取并查抄测试点。对于审核未通过的了局，系统可凭据审鉴定见重新分析或天生。

在此基础上，系统结合确认后的测试点和信号匹配了局天生测试用例，并通过审核Agent查抄过程内容。最终输出测试点、信号匹配了局、测试用例及覆盖关系汇报（需要—测试点—测试用例），辅助工程师进行复核和追忆。

目前，该Agent已支持部件级测试用例天生，并利用于内部项目，重要用于削减反复性工作，提升用例设计效能和测试覆盖齐全性。

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智能序列天生：从手工搭建到自动天生

在自动化测试过程中，工程师必要凭据测试用例和工程文件实现Mapping、CLIB配置及测试序列编写，涉及步骤整顿、信号匹配和控件设置等多项工作，人为处置效能和了局一致性容易受到项目经验影响。

针对这一过程，结合大量的项目执行经验，rb88随行版构建了序列天生Agent。工程师上传测试用例和工程文件后，系统依照预设流程实现用例体式化、Mapping天生、CLIB天生和测试序列天生，并通过审核环节查抄关键了局。天生过程中，系统结合项目资料和汗青序列文件，为信号匹配、测试步骤配置及序列编排提供参考。

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最终，系统输出Mapping文件、CLIB文件、测试序列和过程纪录，便于工程师进行复核、调试和追忆。该规划目前已在车身、动力、底盘等有关HIL测试中利用，重要用于削减反复性配置工作，辅助工程师提升自动化测试筹备效能。

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将来，rb88随行版将持续美满测试用例设计Agent的需要理解、知识检索和自动审核能力，提升其对分歧产品线、项层次准及复杂职能场景的适应性。同时，将进一步加强与信号匹配、测试序列天生及自动化执行等环节的协同，推动测试过程由单点辅助向端到端智能化发展。通过沉淀汗青项目数据、工程师经验和审核了局，持续优化知识库与影象机造，提高测试用例天生的正确性、一致性和复用能力，降低反复性工作成本，为测试尺度化、自动化和智能化提供支持。

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