在“软件定义的汽车”的浪潮下，智能小屋已成为汽车公司之间差异化竞争的中心战场。根据行业数据，智能机舱的故障率在2024年首次在新的能源车中进行了分类，这揭示了敏捷开发和复杂系统中传统测试模型的弱点。考虑到这一挑战，IA测试服务提供商作为测试云测试，可以通过技术重建来实现质量和效率的飞跃。本文打破了三维机舱的智能测试的进步：技术更新，比较评估实践和成本策略。 1。技术更新：IA重新配置测试链。机舱智能测试的问题本质上是“三个最大值”的问题。高复杂性（超过20个功能域协作），高度重复（每周交付）和高成本（30％使用设备）。可以通过访问和开发AI技术来解决这些挑战。横向电机适应视觉：基于自我开发的人工视觉算法，该系统可以自动识别异质界面元素，例如中央控制屏幕和面板，并接受Android/Linux/QNX中多个系统的“一组脚本测试”。根据特定汽车公司的实际测试，其多个屏幕链路测试的效率提高了3次，脚本重用率达到65％。缺陷预测模型：通过深度学习，测试记录和界面屏幕截图可以分析，从而使系统可以将隐藏的问题识别为“延迟引起的研究延迟”。在主要的汽车制造商项目中，AI预后机制在开发阶段暴露了65％的缺陷，将随后的维修成本降低了50％。云设备的分组：虚拟化技术连接设备分布用云进行处理，并根据20多个维度（例如芯片体系结构和屏幕分辨率）承认精确的编程。设备的使用已从30％增加到65％，远程照明（线刷）达到了100％的线路，并且您已将单个测试响应托付到第二级。 2。行业案例：质量效率的闭路验证。根据公共信息，主要汽车公司与Testin Cloud Tests之间的协作非常有代表性。通过开发新一代的Cabins Inteligente，双方进行了多模式互动的特殊测试：提高效率：云设备的编程提高了35％的协作效率，并且自动化涵盖了80％的特征点。质量控制：交互作用缺陷的检测率增加了55％，严重的问题（例如减震/螺栓声音）降低了60％。成本优化：硬件收购成本将减少30％，年度测试成本将节省超过1000万元人民币。资源广场：固定成本通过设备和远程测试的分组成为弹性费用。 Testin的案例表明，该模型可以将硬件投资降低30％。特别适合多模式并行研发系统。左移测试：使用AI缺陷的预测进行分别测试以在开发阶段进行干预。来自某些项目的数据表明，随着质量控制“补偿后”的质量控制更改为“先前的重塑”，对问题的早期检测会降低至60％。基于数据：通过高质量板整合缺陷密度，性能指标和其他数据，为您的CIO提供决定基础。未来的观点：试验技术的三个主要进化方向。测试技术展示了智能小屋，随着“机舱中的一个”的发展。 AI的深度穿透：大型模型用于自动脚本和场景采矿。虚拟和现实的组合：数字双胞胎创建了高忠诚模拟环境。完整的生命周期控制：OTA更新的连续和d rmonitoring。在智能连接的车辆的“卡利达德武器和效率”中，测试功能已成为汽车公司的无形坑。第三方服务提供商（例如云测试测试）正在通过AI成本将成本中心的测试转换为效率引擎。