AI与网络测试的结合，会碰撞出怎样的火花？
发布时间：
2025-12-16 17:28
随着车型开发节奏不断加快，整车研发周期对网络测试效率提出了更高要求。为应对这一挑战，经纬28圈在现有网络自动化测试体系中引入大语言模型（LLM）与人工智能代理（AI Agent），正式推出AI网络测试助理。该助手能够在测试准备、结果分析、报告整理和问题诊断等多个环节为测试工程师提供实时辅助，有效减少重复性工作，缩短人工分析时间，显著提升测试效率。同时，系统依托AI自学习构建的经验库，可智能辅助问题归因与定位，提高故障排查的准确性和效率，已成为应对新一代车载网络测试挑战的关键工具。
▎Agent+Engineer：人机协同的智能测试模式
在车载网络测试场景下，AI是“测试工程师的得力助手”。通过将AI从“执行工具”升级为“智能协作伙伴”，将测试工程师从复杂繁琐的任务执行流程中解放出来，将更多的精力集中于创新性测试策略研究、复杂问题深度分析与系统级质量风险评估，助力产品全生命周期质量管控。
经纬28圈AI网络测试助理，目前支持测试执行、结果分析、结果整理、问题分析等功能，显著提升工作效率与决策质量，开启高效精准的网络测试新方式。
AI Agent凭借其丰富的经验知识储备与高效并行处理能力，在业务场景中能够作为助理工程师与知识助手，为团队提供稳定可靠的智能支持，显著提升工作效率与决策质量。为帮助网络测试工程师提升测试执行及测试分析环节工作效率。
- 测试执行
测试执行支持多项智能化辅助功能，包括测试输入物自动解析、环境搭建指南及测试关键事项提醒，帮助测试工程师高效完成测试前准备工作，显著降低测试输入确认的时间成本，保障测试任务顺利、快速启动。
- 测试结果分析
测试结果分析深度融合AI能力，可智能解析CAN、ETH等多种总线数据，自动识别控制器行为特征与潜在异常，同步完成测试报告的多维度审核，精准定位数据风险点。
- 测试结果整理
测试结果整理借助AI技术，可自动归纳测试问题、评定严重等级，并生成结构化测试问题清单，大幅提升报告整理与归类效率，帮助团队快速把握测试核心问题，加速测试闭环。
- 测试问题分析
测试问题分析基于AI自学习经验库，可智能识别各类问题场景与类型，快速匹配历史解决方案，为工程师提供可操作的参考思路，有效缩短排查周期，提高故障解决效率，为产品高质量迭代提供坚实保障。
随着人工智能技术的不断深入应用，车载网络测试正迎来从“人力驱动”到“智能协同”的跨越式发展。经纬28圈AI网络测试助理的上线，为网络测试提速提供了强有力的支撑。未来，经纬28圈将持续深化AI在测试全链条中的赋能作用，致力于推动形成更高效、更精准、更具前瞻性的测试体系，构建“速度与准确共赢”的网络测试新格局。
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