汽車行業正在經歷快速的技術變革，從傳統機械轉向電氣化和自動駕駛。汽車已經發展成為復雜、可持續的系統，為乘客提供安全、數字化、互聯且娛樂性的系統。該行業向軟件定義汽車的轉變要求汽車軟件開發人員調整他們的方法。

質量管理在數字基礎設施中至關重要，要求在保持消費者標準的同時滿足不斷增長的需求。由于軟件開發的復雜性，手動測試是不切實際的，這使得它既昂貴又耗時。緩慢的方法不再適合當今所需的頻繁軟件更新和日常生產發布。

測試汽車行業的高級應用程序提出了獨特的挑戰，需要對物理車輛或復雜的模擬進行測試。質量保證挑戰來自端到端測試的設計和實施、測試更多組合的需要，以及測試中心對車輛進行功能測試以確保可接受的KPI的挑戰。

考慮一下測試軟件的復雜性，該軟件的任務是分析來自眾多電子控制單元(ECU)的輸入。該軟件旨在執行通過最終用戶持有的移動應用觸發的遠程命令。此外，它還負責在道路上運行時持續監控車輛的健康狀況和運動，并在必要時及時生成診斷警報。

信息娛樂測試的挑戰

汽車設備制造商繼續面臨提供令客戶滿意的車載信息娛樂(IVI)系統的挑戰。客戶對直觀、強大和高質量IVI系統的需求不斷增加，迫使制造商添加更多功能和內容。新產品功能的測試周期時間從4-6周減少到1周的壓力增加了復雜性。信息娛樂測試的另一個主要挑戰在于實現全面的測試覆蓋范圍，以保證系統在不同條件和指定的各種組合下的性能。為每個變更部署手動測試所有這些場景幾乎是不可能的，因此需要強大的自動化解決方案。

人工智能在汽車測試中的應用

在機器學習和自動化的推動下，我們將人工智能集成到汽車測試中對汽車行業來說是一場變革。這一轉變促進了電動汽車的生產，并與更廣泛的環保實踐運動相一致。汽車行業當前的趨勢突出了幾個主要優勢：

● 加強安全措施

● 通過預測性維護減少車輛問題

● 提升用戶的駕駛體驗

● 自動駕駛能力

隨著人工智能的發展，使用大數據集測試人工智能/機器學習模型變得勢在必行。汽車數據包括消費者行為、偏好、駕駛模式、位置等。如果沒有嚴格的質量測試，大數據可能無法為決策提供有價值的見解。因此，實施大數據測試對于精確的數據處理和評估至關重要。

大數據和分析測試旨在確保所有數據100%驗證。它檢查并驗證大數據應用的功能和性能。端到端測試方法可滿足大數據測試要求，包括指標、工具和測試數據。

可以使用廣泛的人工智能主導的測試工具，來構建人工智能增強的質量管理平臺。其結果是完整的數據驗證、整體質量成本的降低、上市時間的加快以及客戶體驗的預測。