在智能汽車軟件研發中，標準化流程是保障質量與合規的基石。ASPICE與ISO 26262等標準要求開發團隊在功能安全與過程成熟度之間保持平衡，但隨著車載軟件復雜度持續增加，傳統CI/CT流程在動態測試環節依然嚴重依賴人工用例，導致效率與覆蓋率難以滿足高頻迭代的需求。

人工智能（AI）的引入，為這一困境提供了全新的最佳實踐范式：AI能夠基于需求自動生成高覆蓋率的測試用例，并通過CI/CT流水線與標準化流程無縫銜接，從而實現“需求即測試”的端到端閉環。這不僅提升了效率，更推動CI/CT流程從自動化走向智能化。

標準化流程的重要性

在汽車軟件開發中，ASPICE（Automotive SPICE）和 ISO 26262 是廣泛采用的兩個重要標準：

• ASPICE：為軟件開發與驗證過程提供規范，旨在提升過程成熟度；
• ISO 26262：專注于汽車電子與電氣系統的功能安全。

雖然兩者聚焦的重點不同（ASPICE 關注過程穩定性，ISO 26262 關注安全性），在測試與驗證環節卻有高度的契合，特別是在以下測試階段：

• 單元測試（ASPICE: SWE.4, ISO 26262: Part 6 - Section 9）
• 集成測試（ASPICE: SWE.5, ISO 26262: Part 6 - Section 10）
• 軟件合格性測試（ASPICE: SWE.6, ISO 26262: Part 6 - Section 11）

在這三大測試階段中，CI/CT 起到了將流程落地與工程自動化的核心作用，使得開發過程既符合規范要求，又能夠持續優化和反饋。通過 CI/CT 流程的自動化，開發團隊能夠在軟件開發的各個環節中實現更高的效率與準確性。

AI技術下的CI/CT 的分階段最佳實踐

在傳統CI/CT的自動化框架基礎上，引入AI可實現需求/代碼自動解析、測試用例自動生成與標準化導入，推動驗證工作從“階段性執行”轉變為“持續運行”。其核心理念是：“每次提交即一次驗證，每次變更都可追溯”。這一理念推動了從單元測試到集成測試，再到軟件合格性測試的全流程標準化管理。

1. 軟件單元測試

在軟件開發過程中，單元測試是確保代碼質量的最基本步驟。傳統的開發流程中，動態測試由于需要人工介入，往往會遠遠滯后于開發進度，導致后期修復成本較高。通過引入 CI/CT，并借助AI自動生成測試用例，靜態檢查與動態測試被前置至代碼提交階段，問題能夠早期發現并修復。

• 靜態模型測試：在提交模型文件至版本管理系統后，CI/CT平臺自動觸發靜態分析工具（如 MXAM）對模型進行規范檢查，生成的測試報告自動上傳至測試管理系統，并通過企業通訊工具通知相關人員。
• 動態模型測試：CI/CT平臺檢測到模型變更后，然后調用模型測試工具（如TPT）創建測試工程并完成測試環境配置。TPT內置的 TASMO 功能可根據模型邏輯自動生成高覆蓋率的測試用例，隨后由平臺自動執行測試并生成報告。測試報告最終會被上傳至版本管理與需求管理平臺，實現全流程的閉環管理。
• 模型生成代碼：在模型測試通過后，系統會自動生成目標代碼并回傳至版本管理工具，同時由CI/CT平臺統一調度，記錄構建產物并通過郵件通知相關人員，確保代碼生成與交付過程的可追溯與高效性。
• 靜態代碼測試：在檢測到代碼提交后，CI/CT平臺自動調度工具（如 QAC）對手寫代碼進行靜態分析，發現潛在的代碼問題，并生成報告，自動上傳分析結果，通過郵件或即時通訊工具通知相關人員。
• 動態代碼測試：當CI/CT平臺檢測到代碼變更時，自動從需求管理平臺中獲取對應代碼的測試需求，會自動調用專業領域大語言模型的API，對代碼結構進行解析，基于函數邏輯生成覆蓋度測試用例，同時結合需求描述生成功能性測試用例。隨后，CI/CT平臺調度代碼測試工具（如VectorCAST），完成測試環境適配、用例加載與執行，并自動生成測試報告，上傳至管理平臺，并將結果實時通知相關人員，實現需求驗證與覆蓋度驗證的雙重保障。

2. 軟件集成測試

集成測試是確保模塊之間接口一致性與系統行為穩定性的關鍵環節。在傳統流程中，模塊接口變動頻繁，集成測試無法及時跟進，導致缺陷漏測或被覆蓋。通過 CI/CT，集成測試流程得到標準化，測試結果實時反饋，提升了團隊的響應速度。

• 模型集成測試：CI/CT平臺自動觸發靜態和動態模型測試，平臺自動比對模型與代碼的接口一致性，識別潛在沖突，并生成風險報告。模型代碼生成后，自動集成至主工程，與手寫代碼一起進行后續測試。
• 代碼集成測試：通過執行 QAC 靜態分析和 VectorCAST 動態測試，對整個系統的集成進行驗證，實現閉環追溯。
• 編譯驗證：在每次集成后，CI 流程自動拉取最新代碼，執行編譯與構建操作，確保每次提交都能夠順利集成，并及時通知責任人。

3. 軟件合格性測試

軟件合格性測試是驗證軟件系統在真實硬件環境中能否穩定運行的最后環節。通過 CI/CT，合格性測試流程被完全自動化，從燒寫到臺架測試，所有環節都能實現自動執行，確保系統在目標平臺上的穩定性和功能完整性。

• 自動刷寫階段：當構建產物或臺架測試工程在版本管理平臺發生變更時，CI流程會自動觸發，獲取上一階段生成的刷寫文件（如 HEX/S19），并調用刷寫工具（如 CANoe、UDE、勞德巴赫等）完成自動燒錄。燒錄結束后，系統會記錄日志并通過郵件通知相關的開發與測試人員，確保信息及時同步。
• 臺架測試執行：CI流程會自動拉取測試工程并配置對應的臺架環境，隨后調用臺架工具（如 CANoe、ecu.test）執行測試工程并自動運行對應的測試用例。測試結果會被上傳至版本管理倉庫、測試管理平臺和需求管理平臺，實現需求與用例的雙向追溯，同時系統會將結果實時推送給對應負責人，支持按項目或功能模塊快速定位與追溯。

AI加持下CI/CT解決方案

在CI/CT的標準化落地過程中，企業往往會面臨以下共性挑戰：

• 工具鏈整合：不同測試工具之間缺乏統一接口，難以自動化銜接；
• 用例維護：人工維護測試用例成本高、易失真；
• 協作流程不統一：開發、測試、運維團隊之間缺乏一致的方法論。

北匯信息已有成熟的解決方案：

• 通過與主流工具廠商的合作，打通MXAM、TPT、VectorCAST、QAC、ecu.test等市面主流工具，實現自動化集成；
• 搭建統一的測試管理平臺，支持用例的自動同步與版本控制，降低人工維護成本；
• 制定標準化CI/CT流程手冊，并提供培訓和輔導，確保不同團隊高效協作。

在AI深度融合的過程中，又帶來了新的挑戰：

• 需求規范性不足：測試需求的不完整或不規范，會直接影響AI生成用例的準確性與覆蓋率。
• AI輸出的不確定性：由于AI本身可能存在“幻覺”問題，生成的用例未必完全符合實際需求或準確反映系統行為，這可能引發測試用例失效或遺漏。

針對這一點，北匯信息可提供方法論與指導：例如，指導客戶建立標準化需求模板、制定需求編寫規范，從源頭保障AI生成用例的質量。同時，依托VectorCAST等工具支持自然語言用例導入的能力，北匯信息可指導企業通過AI生成符合格式的用例文件，實現自動化導入和執行，逐步形成從需求到驗證的閉環。

為了應對AI輸出的不確定性，建議客戶建立質量控制環節，這不僅限于通過人工審核來確保AI生成的測試用例符合功能安全標準。比如：客戶可以通過多智能體機制（例如，一個智能體生成測試用例，另一個智能體進行驗證），對AI生成的測試用例進行二次檢查與驗證，確保測試用例準確覆蓋需求并反映系統的正確行為。通過這種方式，可以發現AI可能忽略的細節問題，避免誤判導致的測試失效或遺漏，從而確保測試質量和系統安全性。

結語

AI賦能下的CI/CT不僅是效率的提升，更是標準化流程的升級。北匯信息憑借在工具鏈集成、流程標準化和AI自動生成測試用例的經驗，幫助企業構建起符合ASPICE與ISO 26262要求的CI/CT體系。通過AI驅動的自動生成、自動導入與自動驗證，研發測試團隊不僅能夠提升效率，還能建立起可追溯、可迭代、可擴展的全新測試體系，推動CI/CT真正邁入智能化階段。