AI赋能功能测试：用例与序列智能化生成加速研发质效跃升
发布时间：
2026-07-28 17:44
汽车产业加速驶入"软件定义"的时代。随着电动化、智能化、网联化的深入推进，汽车功能数量和软件复杂度持续提升，部分车型的功能测试用例已达到万级规模，软件迭代速度急剧加快。在OTA升级常态化的时代，功能测试不再是单次的把关环节，而是贯穿整个研发周期的持续过程。
然而，传统的人工驱动测试模式深陷困境：
- 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量人工参与，一个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；
- 用例质量参差不齐：过度依赖工程师的个人经验和工作态度，容易出现测试用例质量不稳定；对于新功能需求，可能会出现用例覆盖度不完整。
- 序列搭建依赖手工编写：测试序列的开发目前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，工程师往往采用"在台架上边测试边搭建"的方式，导致宝贵的台架资源被大量占用在序列调试阶段，而无法用于实际功能测试，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施的启动时间
- 用例和序列变更升难：需求变更频繁，用例和序列快速更新执行的压力很大，升级节奏跟不上变更节奏
这些痛点如同隐形的枷锁，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，经纬恒润基于多年汽车功能测试领域的技术沉淀，推出"AI驱动的智能化功能测试解决方案"。该方案采用多智能体架构，通过融合AI大模型和汽车功能测试的专业知识，将用例生成、测试序列自动生成等关键环节进行智能化赋能，实现从需求解析、用例设计到测试序列生成的智能化，为后续自动化测试实施提供支撑。
智能用例生成：从需求到用例的"智能转化"
在汽车功能测试中，测试用例设计需要结合功能规范、通信矩阵及项目要求，完成需求分析、测试点提取、信号匹配和用例编写。随着功能复杂度提升，传统人工方式容易出现测试点遗漏、编写效率不高及需求覆盖关系不清晰等问题。
针对上述场景，经纬恒润构建了测试用例设计Agent。工程师上传功能规范、通信矩阵等输入物后，系统通过用户交互层接收任务，并调用相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进行解析，完成章节及子需求划分；随后通过需求分析Agent、测试点生成Agent和测试点审核Agent提取并检查测试点。对于审核未通过的结果，系统可根据审核意见重新分析或生成。
在此基础上，系统结合确认后的测试点和信号匹配结果生成测试用例，并通过审核Agent检查过程内容。最终输出测试点、信号匹配结果、测试用例及覆盖关系报告（需求—测试点—测试用例），辅助工程师进行复核和追溯。
目前，该Agent已支持部件级测试用例生成，并应用于内部项目，主要用于减少重复性工作，提升用例设计效率和测试覆盖完整性。
智能序列生成：从手工搭建到自动生成
在自动化测试过程中，工程师需要根据测试用例和工程文件完成Mapping、CLIB配置及测试序列编写，涉及步骤整理、信号匹配和控件设置等多项工作，人工处理效率和结果一致性容易受到项目经验影响。
针对这一过程，结合大量的项目实施经验，经纬恒润构建了序列生成Agent。工程师上传测试用例和工程文件后，系统按照预设流程完成用例格式化、Mapping生成、CLIB生成和测试序列生成，并通过审核环节检查关键结果。生成过程中，系统结合项目资料和历史序列文件，为信号匹配、测试步骤配置及序列编排提供参考。
最终，系统输出Mapping文件、CLIB文件、测试序列和过程记录，便于工程师进行复核、调试和追溯。该方案目前已在车身、动力、底盘等相关HIL测试中应用，主要用于减少重复性配置工作，辅助工程师提升自动化测试准备效率。
未来，经纬恒润将持续完善测试用例设计Agent的需求理解、知识检索和自动审核能力，提升其对不同产品线、项目规范及复杂功能场景的适应性。同时，将进一步加强与信号匹配、测试序列生成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。通过沉淀历史项目数据、工程师经验和审核结果，持续优化知识库与记忆机制，提高测试用例生成的准确性、一致性和复用能力，降低重复性工作成本，为测试标准化、自动化和智能化提供支撑。
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