隨著車型開發節奏不斷加快，整車研發周期對網絡測試效率提出了更高要求。為應對這一挑戰，經緯恒潤在現有網絡自動化測試體系中引入大語言模型（LLM）與人工智能代理（AI Agent），正式推出AI網絡測試助理。該助手能夠在測試準備、結果分析、報告整理和問題診斷等多個環節為測試工程師提供實時輔助，有效減少重復性工作，縮短人工分析時間，顯著提升測試效率。同時，系統依托AI自學習構建的經驗庫，可智能輔助問題歸因與定位，提高故障排查的準確性和效率，已成為應對新一代車載網絡測試挑戰的關鍵工具。

▎Agent+Engineer：人機協同的智能測試模式

在車載網絡測試場景下，AI是“測試工程師的得力助手”。通過將AI從“執行工具”升級為“智能協作伙伴”，將測試工程師從復雜繁瑣的任務執行流程中解放出來，將更多的精力集中于創新性測試策略研究、復雜問題深度分析與系統級質量風險評估，助力產品全生命周期質量管控。

經緯恒潤AI網絡測試助理，目前支持測試執行、結果分析、結果整理、問題分析等功能，顯著提升工作效率與決策質量，開啟高效精準的網絡測試新方式。

AI Agent憑借其豐富的經驗知識儲備與高效并行處理能力，在業務場景中能夠作為助理工程師與知識助手，為團隊提供穩定可靠的智能支持，顯著提升工作效率與決策質量。為幫助網絡測試工程師提升測試執行及測試分析環節工作效率。

• 測試執行

測試執行支持多項智能化輔助功能，包括測試輸入物自動解析、環境搭建指南及測試關鍵事項提醒，幫助測試工程師高效完成測試前準備工作，顯著降低測試輸入確認的時間成本，保障測試任務順利、快速啟動。

• 測試結果分析

測試結果分析深度融合AI能力，可智能解析CAN、ETH等多種總線數據，自動識別控制器行為特征與潛在異常，同步完成測試報告的多維度審核，精準定位數據風險點。

• 測試結果整理

測試結果整理借助AI技術，可自動歸納測試問題、評定嚴重等級，并生成結構化測試問題清單，大幅提升報告整理與歸類效率，幫助團隊快速把握測試核心問題，加速測試閉環。

• 測試問題分析

測試問題分析基于AI自學習經驗庫，可智能識別各類問題場景與類型，快速匹配歷史解決方案，為工程師提供可操作的參考思路，有效縮短排查周期，提高故障解決效率，為產品高質量迭代提供堅實保障。

隨著人工智能技術的不斷深入應用，車載網絡測試正迎來從“人力驅動”到“智能協同”的跨越式發展。經緯恒潤AI網絡測試助理的上線，為網絡測試提速提供了強有力的支撐。未來，經緯恒潤將持續深化AI在測試全鏈條中的賦能作用，致力于推動形成更高效、更精準、更具前瞻性的測試體系，構建“速度與準確共贏”的網絡測試新格局。