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AI賦能標準化流程:智能汽車軟件CI/CT最佳實踐新范式

北匯信息POLELINK ? 2025-10-15 10:01 ? 次閱讀
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作者 | 明

小編 | CACTUS

在智能汽車軟件研發(fā)中,標準化流程是保障質量與合規(guī)的基石。ASPICE與ISO 26262等標準要求開發(fā)團隊在功能安全與過程成熟度之間保持平衡,但隨著車載軟件復雜度持續(xù)增加,傳統(tǒng)CI/CT流程在動態(tài)測試環(huán)節(jié)依然嚴重依賴人工用例,導致效率與覆蓋率難以滿足高頻迭代的需求。

人工智能AI)的引入,為這一困境提供了全新的最佳實踐范式:AI能夠基于需求自動生成高覆蓋率的測試用例,并通過CI/CT流水線與標準化流程無縫銜接,從而實現(xiàn)“需求即測試”的端到端閉環(huán)。這不僅提升了效率,更推動CI/CT流程從自動化走向智能化。


標準化流程的重要性


在汽車軟件開發(fā)中,ASPICE(Automotive SPICE)和 ISO 26262 是廣泛采用的兩個重要標準:

ASPICE:為軟件開發(fā)與驗證過程提供規(guī)范,旨在提升過程成熟度;

ISO 26262:專注于汽車電子電氣系統(tǒng)的功能安全。

雖然兩者聚焦的重點不同(ASPICE 關注過程穩(wěn)定性,ISO 26262 關注安全性),在測試與驗證環(huán)節(jié)卻有高度的契合,特別是在以下測試階段:

1.單元測試(ASPICE: SWE.4, ISO 26262: Part 6 - Section 9)

2.集成測試(ASPICE: SWE.5, ISO 26262: Part 6 - Section 10)

3.軟件合格性測試(ASPICE: SWE.6, ISO 26262: Part 6 - Section 11)

在這三大測試階段中,CI/CT 起到了將流程落地與工程自動化的核心作用,使得開發(fā)過程既符合規(guī)范要求,又能夠持續(xù)優(yōu)化和反饋。通過 CI/CT 流程的自動化,開發(fā)團隊能夠在軟件開發(fā)的各個環(huán)節(jié)中實現(xiàn)更高的效率與準確性。


AI技術下的CI/CT 的分階段最佳實踐


在傳統(tǒng)CI/CT的自動化框架基礎上,引入AI可實現(xiàn)需求/代碼自動解析、測試用例自動生成與標準化導入,推動驗證工作從“階段性執(zhí)行”轉變?yōu)椤俺掷m(xù)運行”。其核心理念是:“每次提交即一次驗證,每次變更都可追溯”。這一理念推動了從單元測試到集成測試,再到軟件合格性測試的全流程標準化管理。

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01.軟件單元測試

在軟件開發(fā)過程中,單元測試是確保代碼質量的最基本步驟。傳統(tǒng)的開發(fā)流程中,動態(tài)測試由于需要人工介入,往往會遠遠滯后于開發(fā)進度,導致后期修復成本較高。通過引入 CI/CT,并借助AI自動生成測試用例,靜態(tài)檢查與動態(tài)測試被前置至代碼提交階段,問題能夠早期發(fā)現(xiàn)并修復。

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· 靜態(tài)模型測試在提交模型文件至版本管理系統(tǒng)后,CI/CT平臺自動觸發(fā)靜態(tài)分析工具(如 MXAM)對模型進行規(guī)范檢查,生成的測試報告自動上傳至測試管理系統(tǒng),并通過企業(yè)通訊工具通知相關人員。

· 動態(tài)模型測試CI/CT平臺檢測到模型變更后,然后調用模型測試工具(如TPT)創(chuàng)建測試工程并完成測試環(huán)境配置。TPT內置的 TASMO 功能可根據(jù)模型邏輯自動生成高覆蓋率的測試用例,隨后由平臺自動執(zhí)行測試并生成報告。測試報告最終會被上傳至版本管理與需求管理平臺,實現(xiàn)全流程的閉環(huán)管理。

· 模型生成代碼在模型測試通過后,系統(tǒng)會自動生成目標代碼并回傳至版本管理工具,同時由CI/CT平臺統(tǒng)一調度,記錄構建產物并通過郵件通知相關人員,確保代碼生成與交付過程的可追溯與高效性。

· 靜態(tài)代碼測試在檢測到代碼提交后,CI/CT平臺自動調度工具(如 QAC)對手寫代碼進行靜態(tài)分析,發(fā)現(xiàn)潛在的代碼問題,并生成報告,自動上傳分析結果,通過郵件或即時通訊工具通知相關人員。

· 動態(tài)代碼測試當CI/CT平臺檢測到代碼變更時,自動從需求管理平臺中獲取對應代碼的測試需求,會自動調用專業(yè)領域大語言模型的API,對代碼結構進行解析,基于函數(shù)邏輯生成覆蓋度測試用例,同時結合需求描述生成功能性測試用例。隨后,CI/CT平臺調度代碼測試工具(如VectorCAST),完成測試環(huán)境適配、用例加載與執(zhí)行,并自動生成測試報告,上傳至管理平臺,并將結果實時通知相關人員,實現(xiàn)需求驗證與覆蓋度驗證的雙重保障。


02.軟件集成測試

集成測試是確保模塊之間接口一致性與系統(tǒng)行為穩(wěn)定性的關鍵環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)流程中,模塊接口變動頻繁,集成測試無法及時跟進,導致缺陷漏測或被覆蓋。通過 CI/CT,集成測試流程得到標準化,測試結果實時反饋,提升了團隊的響應速度。

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· 模型集成測試:CI/CT平臺自動觸發(fā)靜態(tài)和動態(tài)模型測試,平臺自動比對模型與代碼的接口一致性,識別潛在沖突,并生成風險報告。模型代碼生成后,自動集成至主工程,與手寫代碼一起進行后續(xù)測試。

· 代碼集成測試:通過執(zhí)行 QAC 靜態(tài)分析和 VectorCAST 動態(tài)測試,對整個系統(tǒng)的集成進行驗證,實現(xiàn)閉環(huán)追溯。

· 編譯驗證:在每次集成后,CI 流程自動拉取最新代碼,執(zhí)行編譯與構建操作,確保每次提交都能夠順利集成,并及時通知責任人。


03.軟件合格性測試

軟件合格性測試是驗證軟件系統(tǒng)在真實硬件環(huán)境中能否穩(wěn)定運行的最后環(huán)節(jié)。通過 CI/CT,合格性測試流程被完全自動化,從燒寫到臺架測試,所有環(huán)節(jié)都能實現(xiàn)自動執(zhí)行,確保系統(tǒng)在目標平臺上的穩(wěn)定性和功能完整性。

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· 自動刷寫階段:當構建產物或臺架測試工程在版本管理平臺發(fā)生變更時,CI流程會自動觸發(fā),獲取上一階段生成的刷寫文件(如 HEX/S19),并調用刷寫工具(如 CANoe、UDE、勞德巴赫等)完成自動燒錄。燒錄結束后,系統(tǒng)會記錄日志并通過郵件通知相關的開發(fā)與測試人員,確保信息及時同步。

· 臺架測試執(zhí)行:CI流程會自動拉取測試工程并配置對應的臺架環(huán)境,隨后調用臺架工具(如 CANoe、ecu.test)執(zhí)行測試工程并自動運行對應的測試用例。測試結果會被上傳至版本管理倉庫、測試管理平臺和需求管理平臺,實現(xiàn)需求與用例的雙向追溯,同時系統(tǒng)會將結果實時推送給對應負責人,支持按項目或功能模塊快速定位與追溯。


AI加持下CI/CT解決方案


在CI/CT的標準化落地過程中,企業(yè)往往會面臨以下共性挑戰(zhàn):

· 工具鏈整合:不同測試工具之間缺乏統(tǒng)一接口,難以自動化銜接;

· 用例維護:人工維護測試用例成本高、易失真;

· 協(xié)作流程不統(tǒng)一:開發(fā)、測試、運維團隊之間缺乏一致的方法論。


北匯信息已有成熟的解決方案


· 通過與主流工具廠商的合作,打通MXAM、TPT、VectorCAST、QAC、ecu.test等市面主流工具,實現(xiàn)自動化集成;

· 搭建統(tǒng)一的測試管理平臺,支持用例的自動同步與版本控制,降低人工維護成本;

· 制定標準化CI/CT流程手冊,并提供培訓和輔導,確保不同團隊高效協(xié)作。

在AI深度融合的過程中,又帶來了新的挑戰(zhàn):

· 需求規(guī)范性不足:測試需求的不完整或不規(guī)范,會直接影響AI生成用例的準確性與覆蓋率。

· AI輸出的不確定性:由于AI本身可能存在“幻覺”問題,生成的用例未必完全符合實際需求或準確反映系統(tǒng)行為,這可能引發(fā)測試用例失效或遺漏。

針對這一點,北匯信息可提供方法論與指導:例如,指導客戶建立標準化需求模板、制定需求編寫規(guī)范,從源頭保障AI生成用例的質量。同時,依托VectorCAST等工具支持自然語言用例導入的能力,北匯信息可指導企業(yè)通過AI生成符合格式的用例文件,實現(xiàn)自動化導入和執(zhí)行,逐步形成從需求到驗證的閉環(huán)。

為了應對AI輸出的不確定性,建議客戶建立質量控制環(huán)節(jié),這不僅限于通過人工審核來確保AI生成的測試用例符合功能安全標準。比如:客戶可以通過多智能體機制(例如,一個智能體生成測試用例,另一個智能體進行驗證),對AI生成的測試用例進行二次檢查與驗證,確保測試用例準確覆蓋需求并反映系統(tǒng)的正確行為。通過這種方式,可以發(fā)現(xiàn)AI可能忽略的細節(jié)問題,避免誤判導致的測試失效或遺漏,從而確保測試質量和系統(tǒng)安全性。

AI賦能下的CI/CT不僅是效率的提升,更是標準化流程的升級。北匯信息憑借在工具鏈集成、流程標準化和AI自動生成測試用例的經驗,幫助企業(yè)構建起符合ASPICE與ISO 26262要求的CI/CT體系。通過AI驅動的自動生成、自動導入與自動驗證,研發(fā)測試團隊不僅能夠提升效率,還能建立起可追溯、可迭代、可擴展的全新測試體系,推動CI/CT真正邁入智能化階段。


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