汽車產業正在經歷快速的技術變革，從傳統機械轉向電氣化和自動駕駛。汽車已經發展成為複雜、永續的系統，為乘客提供安全、數位化、互聯且娛樂性的系統。該行業向軟體定義汽車的轉變要求汽車軟體開發人員調整他們的方法。
品質管理在數位基礎設施中至關重要，要求在維持消費者標準的同時滿足不斷增長的需求。由於軟體開發的複雜性，手動測試是不切實際的，這使得它既昂貴又耗時。緩慢的方法不再適合當今所需的頻繁軟體更新和日常生產發布。
測試汽車行業的高級應用程式提出了獨特的挑戰，需要對實體車輛或複雜的模擬進行測試。品質保證挑戰來自端到端測試的設計和實施、測試更多組合的需要，以及測試中心對車輛進行功能測試以確保可接受的KPI的挑戰。
考慮測試軟體的複雜性，該軟體的任務是分析來自眾多電子控制單元(ECU)的輸入。該軟體旨在執行透過最終用戶持有的行動應用程式觸發的遠端命令。此外，它還負責在道路上運行時持續監控車輛的健康狀況和運動，並在必要時及時產生診斷警報。
汽車設備製造商仍然面臨著為客戶提供滿意的車載資訊娛樂(IVI)系統的挑戰。客戶對直覺、功能強大、高品質的IVI系統的需求不斷增加，這迫使製造商增加更多功能和內容。新產品功能測試週期的縮短，從4-6週減少到1週，增加了複雜性。另一個主要挑戰是實現全面的測試覆蓋範圍，以確保系統在不同條件和各種組合下的性能。手動測試每個變更部署所有這些場景幾乎是不可能的，因此需要強大的自動化解決方案。
在機器學習和自動化的帶動下，將人工智慧融入汽車測試已經成為汽車產業的重要變革。這種變革不僅推動了電動車的生產，也與環保實踐運動相契合。目前汽車產業的趨勢凸顯出幾個主要優勢：
● 加強安全措施
● 透過預測性維護減少車輛問題
● 提升使用者的駕駛體驗
● 自動駕駛能力
隨著人工智慧的發展，使用大數據集測試人工智慧/機器學習模型變得勢在必行。汽車數據包括消費者行為、偏好、駕駛模式、位置等。如果沒有嚴格的品質測試，大數據可能無法為決策提供有價值的見解。因此，實施大數據測試對於精確的數據處理和評估至關重要。
大數據和分析測試的主要目的是確保對所有數據進行100%驗證。這種測試會對大數據應用的功能和效能進行檢查和驗證。採用端到端測試方法可以滿足大數據測試的各種要求，包括指標、工具以及測試數據的使用。
可以使用廣泛的人工智慧主導的測試工具，來建立人工智慧增強的品質管理平台。其結果是完整的數據驗證、整體品質成本的降低、上市時間的加快以及客戶體驗的預測。
以上是人工智慧如何影響汽車產業的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
