汽车行业正在经历快速的技术变革，从传统机械转向电气化和自动驾驶。汽车已经发展成为复杂、可持续的系统，为乘客提供安全、数字化、互联且娱乐性的系统。该行业向软件定义汽车的转变要求汽车软件开发人员调整他们的方法。

质量管理在数字基础设施中至关重要，要求在保持消费者标准的同时满足不断增长的需求。由于软件开发的复杂性，手动测试是不切实际的，这使得它既昂贵又耗时。缓慢的方法不再适合当今所需的频繁软件更新和日常生产发布。

测试汽车行业的高级应用程序提出了独特的挑战，需要对物理车辆或复杂的模拟进行测试。质量保证挑战来自端到端测试的设计和实施、测试更多组合的需要，以及测试中心对车辆进行功能测试以确保可接受的KPI的挑战。

考虑一下测试软件的复杂性，该软件的任务是分析来自众多电子控制单元(ECU)的输入。该软件旨在执行通过最终用户持有的移动应用触发的远程命令。此外，它还负责在道路上运行时持续监控车辆的健康状况和运动，并在必要时及时生成诊断警报。

信息娱乐测试的挑战

汽车设备制造商继续面临提供令客户满意的车载信息娱乐(IVI)系统的挑战。客户对直观、强大和高质量IVI系统的需求不断增加，迫使制造商添加更多功能和内容。新产品功能的测试周期时间从4-6周减少到1周的压力增加了复杂性。信息娱乐测试的另一个主要挑战在于实现全面的测试覆盖范围，以保证系统在不同条件和指定的各种组合下的性能。为每个变更部署手动测试所有这些场景几乎是不可能的，因此需要强大的自动化解决方案。

人工智能在汽车测试中的应用

在机器学习和自动化的推动下，我们将人工智能集成到汽车测试中对汽车行业来说是一场变革。这一转变促进了电动汽车的生产，并与更广泛的环保实践运动相一致。汽车行业当前的趋势突出了几个主要优势：

● 加强安全措施

● 通过预测性维护减少车辆问题

● 提升用户的驾驶体验

● 自动驾驶能力

随着人工智能的发展，使用大数据集测试人工智能/机器学习模型变得势在必行。汽车数据包括消费者行为、偏好、驾驶模式、位置等。如果没有严格的质量测试，大数据可能无法为决策提供有价值的见解。因此，实施大数据测试对于精确的数据处理和评估至关重要。

大数据和分析测试旨在确保所有数据100%验证。它检查并验证大数据应用的功能和性能。端到端测试方法可满足大数据测试要求，包括指标、工具和测试数据。

可以使用广泛的人工智能主导的测试工具，来构建人工智能增强的质量管理平台。其结果是完整的数据验证、整体质量成本的降低、上市时间的加快以及客户体验的预测。