Bagaimana kecerdasan buatan mempengaruhi industri automotif

Industri automotif sedang mengalami perubahan teknologi yang pesat, beralih daripada jentera tradisional kepada elektrifikasi dan pemanduan autonomi. Kereta telah berkembang menjadi sistem yang kompleks dan mampan yang menyediakan penumpang dengan keselamatan, digital, ketersambungan dan hiburan. Peralihan industri ke arah kereta yang ditakrifkan perisian memerlukan pembangun perisian automotif untuk menyesuaikan pendekatan mereka.

Pengurusan kualiti adalah kritikal dalam infrastruktur digital, diperlukan untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat sambil mengekalkan standard pengguna. Oleh kerana kerumitan pembangunan perisian, ujian manual adalah tidak praktikal, menjadikannya mahal dan memakan masa. Pendekatan perlahan tidak lagi sesuai untuk kemas kini perisian yang kerap dan keluaran pengeluaran harian yang diperlukan hari ini.

Menguji aplikasi lanjutan dalam industri automotif memberikan cabaran unik, memerlukan ujian pada kenderaan fizikal atau simulasi yang kompleks. Cabaran jaminan kualiti timbul daripada reka bentuk dan pelaksanaan ujian hujung ke hujung, keperluan untuk menguji lebih banyak kombinasi, dan cabaran ujian kefungsian kenderaan di pusat ujian untuk memastikan KPI yang boleh diterima.

Pertimbangkan kerumitan ujian perisian yang ditugaskan untuk menganalisis input daripada pelbagai unit kawalan elektronik (ECU). Perisian ini direka untuk melaksanakan arahan jauh yang dicetuskan melalui aplikasi mudah alih yang dipegang oleh pengguna akhir. Selain itu, ia bertanggungjawab untuk memantau kesihatan dan pergerakan kenderaan secara berterusan semasa beroperasi di jalan raya dan menjana amaran diagnostik tepat pada masanya apabila perlu.

Cabaran Pengujian Infotainment

Pengeluar peralatan automotif masih menghadapi cabaran untuk menyediakan pelanggan sistem infotainmen dalam kenderaan (IVI) yang memuaskan. Permintaan pelanggan yang semakin meningkat untuk sistem IVI yang intuitif, berkuasa dan berkualiti tinggi memaksa pengeluar menambah lebih banyak ciri dan kandungan. Pemendekan kitaran ujian berfungsi untuk produk baharu, daripada 4-6 minggu kepada 1 minggu, meningkatkan kerumitan. Satu lagi cabaran utama ialah mencapai liputan ujian yang komprehensif untuk memastikan prestasi sistem di bawah keadaan yang berbeza dan pelbagai kombinasi. Menguji semua senario ini secara manual untuk setiap penggunaan perubahan adalah hampir mustahil, justeru keperluan untuk penyelesaian automasi yang mantap.

Aplikasi kecerdasan buatan dalam ujian automotif

Didorong oleh pembelajaran mesin dan automasi, menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam ujian automotif telah menjadi perubahan penting dalam industri automotif. Perubahan ini bukan sahaja menggalakkan pengeluaran kenderaan elektrik, tetapi juga bertepatan dengan pergerakan amalan mesra alam. Trend semasa dalam industri automotif menyerlahkan beberapa kelebihan utama:

● Langkah keselamatan yang dipertingkatkan

● Mengurangkan masalah kenderaan melalui penyelenggaraan ramalan

● Pengalaman pemanduan pengguna yang lebih baik

● Keupayaan pemanduan autonomi

Dengan perkembangan kecerdasan buatan menjadi penting untuk menggunakan set data yang besar untuk menguji model pembelajaran mesin/kecerdasan buatan. Data automotif termasuk tingkah laku pengguna, pilihan, corak pemanduan, lokasi, dsb. Tanpa ujian kualiti yang ketat, data besar mungkin tidak memberikan cerapan berharga untuk membuat keputusan. Oleh itu, melaksanakan ujian data besar adalah penting untuk pemprosesan dan penilaian data yang tepat.

Tujuan utama ujian data besar dan analisis adalah untuk memastikan 100% pengesahan semua data. Ujian jenis ini akan menyemak dan mengesahkan kefungsian dan prestasi aplikasi data besar. Mengguna pakai pendekatan ujian hujung ke hujung boleh memenuhi pelbagai keperluan untuk ujian data besar, termasuk penggunaan penunjuk, alatan dan data ujian.

Pelbagai alat ujian yang diterajui AI boleh digunakan untuk membina platform pengurusan kualiti yang dipertingkatkan AI. Hasilnya ialah pengesahan data yang lengkap, pengurangan kos kualiti keseluruhan, masa yang lebih pantas ke pasaran, dan pengalaman pelanggan yang meramalkan.