隨著 GNSS 在車載終端、智能交通及安全系統(tǒng)中的應(yīng)用不斷深入，相關(guān)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)也在持續(xù)升級(jí)。以 GB/T 45086 為代表的新一代標(biāo)準(zhǔn)，已不再局限于簡(jiǎn)單的功能驗(yàn)證，而是通過(guò)近 80 項(xiàng)測(cè)試用例，對(duì)定位性能、穩(wěn)定性與復(fù)雜場(chǎng)景響應(yīng)能力提出了系統(tǒng)性要求。

這意味著，傳統(tǒng)依賴人工搭建環(huán)境、手動(dòng)執(zhí)行流程與離線處理數(shù)據(jù)的測(cè)試方式，正在逐步失效——不僅效率難以支撐，更難以保證測(cè)試的一致性與可復(fù)現(xiàn)性。動(dòng)輒數(shù)天的長(zhǎng)周期測(cè)試、極易引入誤差的手動(dòng)配置、以及跨設(shè)備的數(shù)據(jù)同步難題，讓越來(lái)越多的測(cè)試工程師感到“力不從心”。

在這一背景下，GNSS自動(dòng)化測(cè)試不再是“效率優(yōu)化工具”，而已成為應(yīng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜化與工程規(guī)?；谋厝贿x擇。

德思特AutoGNSS 正是在這樣的需求下誕生：通過(guò)對(duì)測(cè)試流程、設(shè)備控制與數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)化封裝，將復(fù)雜的 GNSS 測(cè)試轉(zhuǎn)化為可復(fù)用、可執(zhí)行、可驗(yàn)證的自動(dòng)化能力。

那么，AutoGNSS 究竟解決了哪些實(shí)際痛點(diǎn)？它的研發(fā)背后經(jīng)歷了怎樣的技術(shù)攻堅(jiān)？未來(lái) AI 又將如何進(jìn)一步降低測(cè)試門檻？

我們特別邀請(qǐng)到德思特技術(shù)總監(jiān)Akio與研發(fā)主管Leo，圍繞 GNSS 自動(dòng)化測(cè)試的必要性、研發(fā)挑戰(zhàn)與未來(lái)演進(jìn)，帶來(lái)第一手的深度解讀。

如果你也是一名從事車載定位、無(wú)人機(jī)或智能終端研發(fā)的測(cè)試工程師，那么接下來(lái)的內(nèi)容，或許正是你一直在尋找的答案。

01 應(yīng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)趨嚴(yán)：如何讓復(fù)雜測(cè)試“開(kāi)箱即用”

近年來(lái)，國(guó)家和行業(yè)針對(duì)GNSS制定的標(biāo)準(zhǔn)日益嚴(yán)格。在你們看來(lái)，這種“標(biāo)準(zhǔn)化”趨勢(shì)給測(cè)試工作帶來(lái)了哪些核心挑戰(zhàn)？

Akio：首先需要明確，近年來(lái)的“標(biāo)準(zhǔn)化”與傳統(tǒng)的“產(chǎn)線批量標(biāo)準(zhǔn)化”有著本質(zhì)區(qū)別。以 GB/T 45086 為例，該標(biāo)準(zhǔn)針對(duì)定位導(dǎo)航終端的測(cè)試用例多達(dá)近 80 項(xiàng)，其評(píng)估維度早已超越了簡(jiǎn)單的“Pass/Fail”。

這種趨勢(shì)對(duì)測(cè)試方案的架構(gòu)搭建、測(cè)試設(shè)備的選型、自動(dòng)化流程設(shè)計(jì)以及海量數(shù)據(jù)的后期處理都提出了極高的要求。

我們面臨的核心挑戰(zhàn)在于：如何通過(guò)底層封裝，將復(fù)雜的測(cè)試邏輯轉(zhuǎn)化為“開(kāi)箱即用”的用戶體驗(yàn)？為此，我們正在持續(xù)優(yōu)化軟件架構(gòu)并精簡(jiǎn)前端邏輯，確保非行業(yè)背景的用戶也能快速上手。同時(shí)，我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)正通過(guò) AI 技術(shù)的深度融合與賦能，致力于讓測(cè)試過(guò)程更簡(jiǎn)單、更智能。

02 從“測(cè)試小白”到“專家級(jí)輸出”：AutoGNSS消除技術(shù)門檻

站在行業(yè)視角來(lái)看，你覺(jué)得AutoGNSS這款工具為客戶解決的最重要的一個(gè)問(wèn)題是什么？如果用詞語(yǔ)提煉的話，你會(huì)怎么描述？

Akio：如果用一個(gè)詞來(lái)概括，那就是“降本增效，跨越門檻” 。

仍以 GB/T 45086 為例，作為AECS（事故緊急呼叫系統(tǒng)）的基石標(biāo)準(zhǔn)之一，其直接用戶大多來(lái)自車企及產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)。這些工程師可能深耕于整車或相關(guān)電子領(lǐng)域，但不一定精通 GNSS 的技術(shù)原理。面對(duì)嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，用戶往往面臨巨大的學(xué)習(xí)壓力和知識(shí)盲區(qū)。

AutoGNSS 的核心價(jià)值在于“消除技術(shù)門檻與心理壓力”。我們希望實(shí)現(xiàn)：即便用戶不完全掌握底層原理，只要遵循標(biāo)準(zhǔn)化手冊(cè)操作，即可解決絕大部分測(cè)試難題。此外，軟件內(nèi)置的 AI 工具能顯著加快知識(shí)提取效率，輔助用戶完成從“測(cè)試小白”到“專家級(jí)輸出”的跨越。

03 全鏈路留痕與數(shù)據(jù)可溯源：讓每一次測(cè)試都有據(jù)可查

將國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)條款轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化的腳本代碼，研發(fā)團(tuán)隊(duì)在這一過(guò)程中是如何保證測(cè)試邏輯與結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性與權(quán)威性的？

Akio：這是一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題。在目前通用測(cè)試軟件尚缺乏統(tǒng)一合規(guī)性標(biāo)準(zhǔn)的情況下，我們通過(guò)“全鏈路留痕”與“數(shù)據(jù)可溯源”來(lái)確保結(jié)果的可靠性：

在測(cè)試邏輯層面：核心在于對(duì) GNSS 模擬器的精準(zhǔn)控制與場(chǎng)景構(gòu)建。我們的系統(tǒng)具備完善的 API 操作留痕能力，配合場(chǎng)景可視化功能，研發(fā)人員和用戶可以直觀地比對(duì)控制指令與標(biāo)準(zhǔn)要求的符合度，確保邏輯執(zhí)行無(wú)偏差。

在測(cè)試結(jié)果層面：我們堅(jiān)持“結(jié)果可審計(jì)”原則。AutoGNSS 提供了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)比對(duì)接口，支持導(dǎo)出各個(gè)處理階段的原始數(shù)據(jù)。這種可溯源性確保了每一個(gè)測(cè)試結(jié)論都有據(jù)可查，經(jīng)得起推敲。

04 三大技術(shù)攻堅(jiān)：精度、兼容、穩(wěn)定性

落地一套高效的GNSS自動(dòng)化平臺(tái)，最大的技術(shù)瓶頸在哪里？

Leo：在 GNSS 仿真測(cè)試這樣的專業(yè)場(chǎng)景下，我認(rèn)為最大的技術(shù)瓶頸主要存在于以下三個(gè)方面：

數(shù)據(jù)同步的精度。這是整個(gè)測(cè)試流程的核心。在測(cè)試過(guò)程中，軟件指令、模擬器生成的射頻信號(hào)、以及接收機(jī)輸出的定位數(shù)據(jù)之間，存在天然的異步性。如果不能準(zhǔn)確地完成時(shí)間標(biāo)對(duì)齊和延遲補(bǔ)償，就會(huì)引入額外的系統(tǒng)誤差，從而導(dǎo)致自動(dòng)化測(cè)試的結(jié)果失真。

不同硬件設(shè)備的集成挑戰(zhàn)。GNSS 仿真測(cè)試面臨極其復(fù)雜的異構(gòu)硬件環(huán)境。不同廠商儀器的控制協(xié)議各不相同，且不同用戶的待測(cè)件通信協(xié)議也存在很大差異。平臺(tái)必須能夠適配不同標(biāo)準(zhǔn)的硬件設(shè)備，才能確保測(cè)試框架具有通用性與可擴(kuò)展性。

長(zhǎng)時(shí)間測(cè)試下的軟件穩(wěn)定性。GNSS 行業(yè)存在大量長(zhǎng)時(shí)間測(cè)試的需求，這對(duì)自動(dòng)化軟件的內(nèi)存管理、高頻日志寫入壓力以及系統(tǒng)穩(wěn)健性都提出了嚴(yán)格要求。在無(wú)人值守的測(cè)試場(chǎng)景中，面對(duì)可能出現(xiàn)的串口斷連、設(shè)備假死或網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)，平臺(tái)必須具備完善的異常捕獲機(jī)制。否則，任何細(xì)小的缺陷都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)長(zhǎng)周期測(cè)試任務(wù)半途而廢。

05 效率質(zhì)變：全周期提速4-5倍

引入AutoGNSS自動(dòng)化測(cè)試工具后，產(chǎn)品完成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試周期大約縮短了多少？

Akio：效率的提升是全方位的。雖然因個(gè)人技術(shù)背景而異，但從測(cè)試流程的各階段來(lái)看，提效非常顯著：

學(xué)習(xí)與環(huán)境搭建：傳統(tǒng)模式下，從零研讀標(biāo)準(zhǔn)到搭建環(huán)境起碼需要 30 小時(shí)；而利用 AutoGNSS 的預(yù)置框架和典型用例，這一過(guò)程可縮短至 1-2 小時(shí)，且基本上針對(duì)熱門標(biāo)準(zhǔn)軟件都配置好了相關(guān)用例，可以直接使用。

執(zhí)行階段：自動(dòng)化軟件實(shí)現(xiàn)了用例的全自動(dòng)切換與配置，大幅減少了人工干預(yù)。特別是對(duì)于長(zhǎng)周期的耗時(shí)用例，自動(dòng)化測(cè)試是唯一具備實(shí)操性的方案。

數(shù)據(jù)處理與出具報(bào)告：AutoGNSS 內(nèi)置的數(shù)據(jù)處理模塊告別了傳統(tǒng)的人工導(dǎo)入、手動(dòng)運(yùn)算和腳本撰寫，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與報(bào)告的快速生成。

綜合評(píng)估，在引入 AutoGNSS 后，整體測(cè)試效率至少能提升 4-5 倍，顯著縮短了測(cè)試用時(shí)

06 偶發(fā)性數(shù)據(jù)丟包難題：從“排查無(wú)果”到“底層根治”

在將軟件算法與模擬器硬件聯(lián)調(diào)的過(guò)程中，有沒(méi)有遇到過(guò)反復(fù)出現(xiàn)卻找不到根源的問(wèn)題？最后是怎么解決它的？

Leo:在聯(lián)調(diào)過(guò)程中，我們確實(shí)遇到過(guò)一些較為棘手的問(wèn)題，其中最典型的就是測(cè)試過(guò)程中存在的偶發(fā)性數(shù)據(jù)丟包。

在進(jìn)行仿真測(cè)試時(shí)，算法側(cè)常常出現(xiàn)短時(shí)間的信號(hào)中斷，導(dǎo)致系統(tǒng)誤判設(shè)備斷線，觸發(fā)測(cè)試異常。由于這些現(xiàn)象隨機(jī)出現(xiàn)，最初我們懷疑是軟件解析邏輯的Bug或數(shù)據(jù)鏈路的傳輸不穩(wěn)定，但經(jīng)過(guò)多輪排查，都無(wú)法找到確切根源。

為了定位問(wèn)題，我們?cè)谟布涌?、系統(tǒng)底層與上層算法之間進(jìn)行了全鏈路埋點(diǎn)。通過(guò)對(duì)比每一層的原始字節(jié)流，我們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并不在算法層，而是在數(shù)據(jù)傳輸?shù)木彌_區(qū)。當(dāng)模擬器高頻推送大量數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)底層的緩沖區(qū)在特定高負(fù)載瞬間發(fā)生了溢出，直接導(dǎo)致了丟包。

定位到這一根源后，解決思路就明確了。我們進(jìn)一步優(yōu)化了底層的通信機(jī)制，引入了更有效的緩沖區(qū)管理策略，徹底解決了偶發(fā)性丟包問(wèn)題。

07 AI賦能：降門檻 · 精診斷

未來(lái)AI會(huì)給AutoGNSS帶來(lái)哪些變化，以及最重要的賦能方向是什么？

Leo：我認(rèn)為，AI 未來(lái)對(duì) AutoGNSS 最核心的賦能方向在于降低專業(yè)軟件的操作門檻。以往，這類工業(yè)軟件由于操作復(fù)雜、前置專業(yè)知識(shí)較多，工程師常常需要通過(guò)多次培訓(xùn)才能上手使用。AI 帶來(lái)的最重要改變就是簡(jiǎn)化了專業(yè)軟件的復(fù)雜配置，甚至可以輔助完成操作。例如過(guò)去搭建一個(gè)特定的仿真環(huán)境，要求工程師對(duì) GNSS 仿真中的測(cè)試參數(shù)有極深的專業(yè)理解。未來(lái)，AI 可以根據(jù)簡(jiǎn)單的任務(wù)描述，自動(dòng)完成測(cè)試配置，也讓工程師不必再把大量精力耗費(fèi)在學(xué)習(xí)和查閱手冊(cè)文檔上。

另一方面，AI 的專業(yè)知識(shí)能夠提供日志數(shù)據(jù)的智能分析與故障診斷。長(zhǎng)時(shí)間 GNSS 測(cè)試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量較為龐大，定位相關(guān)的測(cè)試問(wèn)題往往需要專業(yè)工程師花費(fèi)數(shù)小時(shí)分析日志。引入 AI 工具進(jìn)行自動(dòng)化掃描，容易從海量信息中自動(dòng)定位異常位置或是識(shí)別出異常原因，直接給出診斷結(jié)果。

審核編輯 黃宇

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