AI 正以空前速度驱动软件开发，测试与质量管理也需要跟进避免成为创新的桎梏。C-ATS Auto 将系统级测试从瓶颈转变为竞争优势，助力汽车制造商在不牺牲质量的前提下，
更快速的交付车载信息娱乐系统。
谷歌认证的 AAOS 与 GAS 第三方测试实验室 (3PL)
10+ 年产品经验
深受整车厂与一级供应商信赖
系统级测试是缩短车载信息娱乐系统上市周期的关键，然而传统的测试方法已无法跟上当前汽车软件开发的迭代速度。
车载信息娱乐生态系统正经历剧烈变革，涵盖安卓、QNX、Linux 以及各类私有平台，但现有的测试解决方案仍未能有效满足这一领域的需求。整车厂亟需一种能够在大规模环境下验证复杂、真实场景交互的手段，同时还要兼顾汽车行业严苛的质量与合规标准。
车载信息娱乐系统必须与多个 ECU（控制单元）、车载总线（CAN/LIN/以太网）、音响系统、显示屏及外设进行交互，这种复杂程度是仅靠模拟器的方案无法充分测试的。
AAOS 合规性测试（包括 CDD 要求、CTS 验证）需要深厚的专业知识和大量的人工投入，在每个发布周期中都造成了进度瓶颈。
UI 的频繁变更以及多种显示屏规格为测试自动化带来了巨大的维护开销。传统的图像对比方法在这些变动面前极易失效。
不同项目和整车厂之间采用的测试方法各异，导致质量基准不统一，并在测试资产开发中产生了大量的重复性工作。
C-ATS Auto 将传统的手动、耗时的台架测试，彻底转化为自动化、可扩展的 TestOps 平台，最终为车载信息娱乐系统研发提供了亟需的测试基础设施。
在大规模环境下验证数以万计的 IVI 测试用例，需要一种本质上完全不同的方法。
C-ATS Auto 为车载信息娱乐生态系统引入了以台架为核心、面向平台级的 TestOps 范式。
凭借在顶尖 OEM 的 IVI 项目中超过 10 年的大规模部署经验，C‑ATS 能够在真实车辆台架上实现大规模自动化测试。在这样的环境中，车载信息娱乐系统需要与多个 ECU、车辆总线（CAN/LIN/Ethernet）、音频系统、显示屏及各类外设进行交互，从而实现对数以万计的 IVI 测试用例的自动化覆盖。这种“台架优先”的方法能够验证车辆在真实场景中体验到的完整系统集，这是仅依赖模拟器的方案无法实现的。
技术变革：C-ATS 为汽车台架上的 TestOps 落地提供了一个差异化平台。其集中化架构支持远程台架管理、分布式执行、环境健康监测、测试资产全生命周期管理、多产品线支持，并能无缝集成至敏捷 CI/CD 工作流中。涵盖研发 QA 系统集成、回归测试及最终验证的台架测试，已从传统的人工瓶颈彻底转型为持续运行、可扩展的质量基础设施。
Android Automotive OS (AAOS) 、QNX 与 Linux 平台
车载信息娱乐（IVI）系统
智能驾舱集成
车联网服务
性能 KPI 与 MTTF 验证
C-ATS 的 UI 验证技术历经三代演进：从最初基于计算机视觉（CV）的图像对比，发展到我们专有的模糊匹配专利技术，如今已进化为集成 MLOps、具备持续训练能力的语义识别模型。
成果: 减少了 70% 由于UI变更引起的维护开销
更快的发布、更高的覆盖率、更低的成本，已在领先的整车厂中得到验证
减少了 60% 的人工测试投入，测试执行速度提升 2 至 6 倍
实现了 95% 的回归测试场景覆盖率
版本发布周期缩短 40%
CTS 验证周期缩短 50%
谷歌认证平台，搭载 AI 驱动的合规性验证技术
C-ATS 利用大语言模型 与AI智能深度解析 CDD 条款与 CTS 测试日志，实现了合规性验证自动化、CTS 失败项智能分类，并能提供极具参考价值的修复建议。
基于 Web 的 CTS 执行平台，具备智能自动化重试、测试环境自愈以及资源主动预配置功能。
利用 AI 驱动的故障分类、根因识别及修复建议，实现对 CTS 测试日志的自动化分析——显著缩短调试时间。
10 年深耕，260 余套测试台架，覆盖 60 余款车型。在对质量与可靠性有着严苛要求的亚洲、欧洲及北美市场，已实现规模化部署。
年量产经验
套测试台架部署
条测试脚本
款车型覆盖
经过量产验证的 AI 能力。真实的大语言模型用于分析 CTS 日志，语义模型用于 UI 验证，机器学习模型用于自动生成测试用例，已在生产项目中部署并持续交付成果。
通过分析需求、历史失败记录、日志以及用户路径，基于系统要求、历史测试数据模式及 AAOS 合规要求，自动生成缺失或高风险的测试用例。
工程师以自然语言描述测试场景后，AI 会将其自动转换为可执行脚本，并根据可用台架和目标平台进行优化，支持多种脚本语言，从而显著减少人工编写脚本的工作量。
采用多层级验证机制，结合 OpenCV、专利级模糊匹配技术，以及持续训练的语义识别模型，并能根据不同场景智能调整验证策略。通过对标注UI数据集的监督学习，并结合 MLOps，实现模型的持续迭代优化。
基于 LLM 的智能分析能力，利用日志模式识别与异常检测技术，对重复性失败进行自动聚类，减少重复的根因分析工作；同时跨多轮测试关联日志，识别反复出现的失败特征，并生成可视化报告，包括失败分布、系统稳定性趋势及修复建议。
C-ATS Auto 提供从测试创建、执行到分析的全链路自动化方案。
支持 CAN/LIN/FlexRay/ 车载乙太网总线，支持多 ECU 配置及点火循环控制
包含 UI 校验、音频输出验证、语音识别及系统提示音检测
深度适配基于 AAOS、安卓、iOS、Linux 的车载信息娱乐系统以及 QNX 实时操作系统
提供图形化测试工作室，支持无代码创建及 XML/Python 脚本扩展
支持分布式执行、远程台架管理及任务动态分配
集成 Jenkins、GitLab、Azure等 CI/CD DevOps 工具链，并支持通过 RESTful API、Webhook 及实时监控进行系统集成
C-ATS Auto 采用模块化、可扩展的架构设计，专为跨地域的企业级部署而打造。平台以分布式执行的集中化测试管理为核心，集成了用于实现智能自动化的 AI 增强层、确保模型持续进化的 MLOps 流水线，以及灵活的 CI/CD 集成方案，所有功能均通过统一界面进行管理。
查看技术架构文档
实时台架测试执行
AI 驱动的合规性验证
语义化 UI 验证实操
CI/CD 流水线集成
加入已通过 C‑ATS Auto 的台架优先、 AI 原生 TestOps 平台革新车载信息娱乐系统测试的领先整车厂行列
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瞬联作为欧立腾集团旗下的公司，拥有 25 年的深厚行业经验，致力于 AI 工程的前沿探索。从智能网联汽车到基础大语言模型的开发，我们助力技术创新者规模化地设计、测试并交付智能软件。我们深受福布斯全球 2000 强企业的信赖，致力于为全球要求最严苛的行业，将复杂的人工智能概念转化为高性能的现实成果。
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