技术深度革新了汽车研发流程。它使用生成式算法，依据设计目标 和 物理参数自动创建设计方案并进行优化。高度逼真的虚拟仿真平台模拟复 杂环 境以大幅减少物理测试。智能测试系统则能理解需求文档并自动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并能结合车型参数和热点动态生成个性化素材。智能销售助手通过深 度 出数量等。 2. 基于大模型自动打分。根据结果构建合适的提示词，让推理能力强的 大模型对其自动打分。 3. 基于人类专家打分。适用于对于那些不存在客观答案的结果集的场景， 比如测试用例生成，代码变更总结等。 大模型选型 大模型选型是决定企业成功落地的关键因素之一。影响大模型选型的关 键因素多种多样，企业可以从以下几个方面进行考虑： 1. 隐私安全。数据隐私是企业在选择大模型时的重要考虑因素之一。根 评估打分是通过建立一套指标系统，对 Agent 的结果集进行打分，最终 得出一个或多个分数。为了得到客观的分数，首先我们要针对场景建立指标， 比如是否生成了幻觉内容、生成的格式是否为 JSON 、生成的测试用例条目 数 19

1 测试环境搭建................................................................................72 4.1.2 测试用例设计................................................................................75 4.1.3 测试结果分析 但不限 于： - 模型权重文件 - 配置文件（如超参数、训练数据路径等） - 依赖库版本信息 - 测试数据集和评估报告 其次，建立版本健康度评估体系。在新版本部署后，系统应自 动触发预设的测试用例，包括功能测试、性能测试和稳定性测试。 测试指标应涵盖： * 预测准确率 * 响应时间 * 资源利用率 * 系统 稳定性 测试结果将作为是否触发回滚机制的重要依据。如果主要指标 出现显著下降（如预测准确率下降超过 际应用中能够高效运行。 首先，模型测试需涵盖功能测试，验证模型在不同场景下的输 出是否符合预期。例如，针对工业园区的政务服务、资源调度等核 心功能，需模拟真实场景进行测试，确保模型的决策逻辑正确无 误。测试用例应覆盖正常流程、边界条件以及异常情况，以全面评 估模型的表现。 其次，性能测试是模型测试的重要组成部分。通过模拟高并发 访问、大数据量处理等场景，评估模型在不同负载下的响应时间、 吞吐量以

9.1.测试相关内容及方法说明 9.1.1 测试层次 本系统开发采用 V 形模型，不同层次的测试对应开发过程中的不同阶段的 开发活动，并参照相应开发活动的工作产品作为测试依据，从而进行测试用例 的设计活动，及后续的测试开发和执行。 测试阶段 主要依据 测试人员、测试方法 单元测试 系统设计文档 由开发小组执行白盒测试 集成测试 系统设计文档和软件需求 有开发小组执行白盒与黑盒测试 主要由以下角色组成： 序号 测试角色 说明 1 测试经理 为测试项目提供总体方向。开发测试计划、管理 并监督测试人员、申请系统资源、监控并汇报工 作进程、测试评估、测试需求的分解 2 测试用例设计和开发 设计：对被测软件的详细了解、分解测试需求、 选择在业务应用平台环境下用来验证测试需求的 技术 开发：熟悉脚本语言 3 测试工程师 负责测试执行和记录结果。需要能够安装系统， 根据需求、测试方案策略设计测试用例 4) 编写测试脚本 5) 准备测试数据 6) 确认测试环境，应该是硬件系统通过初步验收后所构成的标准模式运行 环境 7) 进行测试记录和测试修改 8) 分析测试结果，形成测试报告 9) 为测试后的确认和初步验收做好准备 9.1.4 测试类型 我们根据不同的测试对象、不同的测试内容、不同的测试指标，制定具体 的测试用例和测试计划，使用不同的测试方法，对具体的测试项进行测试。

• 数据质量、规模不断提 高； • 新的算法架构不断探索， 以提高模型的性能和效 率； • 新的故障案例触发模型 再训练和优化。 试用的推广模式： AI+ 设备 / 质量和 DEEPSEEK 标准版系统，先在工厂的单工序和单设备进 行试用，初步探索应用效果。 • 将数据处理能 力部署在靠近 数据源头的网 络边缘，实时 感知生产异常； • 把模型一键部 署至网络节点， 将 AI 能力带到

汽车设计AIGC应用案例 随着软件行业的快速发展，软件测试已成为确保软件质量和稳定性的关键环节。然而，传统的软件测 试方法往往面临测试效率低、测试覆盖面不全、资源与成本问题、测试工具兼容性问题、测试用例设 计问题、缺陷定位和追踪问题等诸多痛点，而引入AIGC技术，通过利用人工智能和机器学习算法， 能够做到自动化测试、全面覆盖、精准定位、降低成本、持续优化，使上述问题迎刃而解。 AIGC技术在软件测试领域的应用方向包括但不限于： 和分类潜在的缺陷和问题。这需要利用 机器学习和数据挖掘技术对软件运行过程中的数据进行处理和分析。 测试用例优化 03 根据软件的特性和用户需求，利用AIGC技术自动生成具有针对性的测试用例，提高测试效率和 准确性。这需要结合深度学习技术对大量的历史测试数据进行学习，以生成更优化的测试用例。 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 25 PAGE 2.3 汽车设计AIGC应用案例 结构参

编码及单元测试 1. 系统经理根据计划，分配开发任务； 2. 系统实现人员根据设计文档和单元测试计划的要求，进行编码、单元测试用 例编写和单元测试环境搭建，并进行代码静态走查； 3. 系统经理组织同行专家进行源代码和测试用例审查； 4. 系统实现人员整理单元测试用例，确保和实际代码一致，并编写单元测试说 明； 5. 系统质量管理人员组织单元测试说明评审。 640 7.9.2.4 应用系统的建设 编码及单元测试 1. 软件经理根据计划，分配开发任务； 2. 软件实现人员根据设计文档和单元测试计划的要求，进行编码、单元测试用 例编写和单元测试环境搭建，并进行代码静态走查； 3. 软件经理组织同行专家进行源代码和测试用例审查； 4. 软件实现人员整理单元测试用例，确保和实际代码一致，并编写单元测试说 明； 5. 软件质量管理人员组织单元测试说明评审。 7.9.3 实施计划 表 项目一期实施策略-111 验收测试设计由测试组组长根据项目计划和开发计划编制《验收测试计 划》，设计《测试用例》。 测试计划和测试用例应当通过项目经理的审查。 663 验收测试准备需要系统测试组组长建立独立的测试环境。测试环境包括测 试硬件环境、网络、数据库、应用服务器等以及测试对象的安装和初始化工作。 验收测试实施和测试记录是由系统测试组组长组织人员按照测试计划和测 试用例要求进行测试，并且记录测试过程和测试结果。 验收测

面部识别机 产品介绍： 面部王采用 ZKFace 最新超高速面部识别算法， 容量大、识别速度快、误判率低，彻底解决单个生物 识别应用的局限性。集成高分辨率夜视红外和彩色双 摄像头功能，试用范围广，且不受外界光线影响，无 论在强光下还是黑暗中都能进行有效识别。符合人体 工程学全彩触摸屏的外观设计，工业设计由德国专业 公司主导完成。 产品介绍 1-8 面部识别机 产品特点：

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