智能网联

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端云协同的高并发座舱测试平台与智能装备针对测试场景覆盖度低、极端问题难触发的问题，发明了一种面向服务的高并发自动化测试架构。创建了面向汽车座舱测试的云端微服务平台，通过标准化接口，实现测试设备的灵活接入与动态调度。结合大数据引擎和混合调度算法，优化了任务的优先级匹配与资源负载均衡，确保高并发环境下的资源动态分配与高效利用。面向车载测试的高适配性与环境模拟需求，研发了端云协同分布式的智能测试台架与车载终端，并针对测试场景为终端配备了机械臂、摄像头、麦克风等辅助设备。该系统显著降低了对智能测试终端算力的需求，实现了万级并发能力，压力测试周期缩短了70%。

知识驱动的可视化测试脚本生成引擎针对传统脚本开发中技术门槛高的难题，发明了一种基于“动作树”可视化开发方法的自动化测试脚本生成引擎，首创基于“动作树”可视化开发方法，实现了将测试逻辑抽象为可编排节点；提出了规则引擎与大模型联合驱动的测试脚本生成方法，实现测试开发效率提高10倍以上，达到100条/(人*天)以上。

AI赋能的座舱全维度质量评估方法通过构建完整的多维数据关联模型，实现了从故障现象到具体需求点的精准追溯，并结合语义分析和知识图谱，提升了测试的有效性和针对性。本研究引入基于图线形态特征分析的异常预警机制，突破了传统阈值判断的局限，实现了异常的早期识别和趋势预测。同时，构建了智能诊断与根因分析的全链路闭环管理体系，发明了基于机器视觉与声音辨识的座舱系统故障检测方法，实现了测试数据的自动关联、异常实时映射和缺陷精准定位，有效提升了测试系统的整体效率和质量保障能力。

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