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KI-gestützte Validierung des autonomen Cockpits
Eine KI-native Validierungsplattform, die Erstellt, führt aus, debuggt und pflegt Tests selbstständig. auf realer Fahrzeughardware – über IVI, Cluster, HUD, Beifahrer- und Rücksitzdisplays.
Die Kosten einer ineffektiven Cockpit-Validierung
Die Zuverlässigkeit des Infotainmentsystems prägt heute die wahrgenommene Fahrzeugqualität stärker als die mechanische Leistung. Jeder Fehler kostet Millionen – und den Ruf.
Verluste pro Rückruf aufgrund von Cockpit-Softwarefehlern.
Typisches Abrutschen, verursacht durch Probleme im Cockpit.
Infotainment ist die einzige Qualitätskategorie, die sich im Jahr 2026 verschlechtern wird.
Während sich die Gesamtqualität der Fahrzeuge verbesserte, stiegen die Probleme mit dem Infotainmentsystem aufgrund von Softwareintegrationsproblemen auf 44,4 PP100 (+1,4 gegenüber 2025).
Konnektivität ist der größte Schwachpunkt im Infotainment-Bereich.
Integrations- und Verbindungsprobleme von Smartphones zählen weiterhin zu den größten Faktoren, die zur sinkenden Qualität des Infotainmentsystems beitragen.
Strenge Validierung sichert Qualität und Termintreue
Robuste Validierungsrahmen für Cockpits korrelieren mit höheren IQS-Werten und weniger Startverzögerungen. 46% der Beschwerden über Ablenkung beziehen sich auf das Infotainmentsystem.
Durch frühzeitige Validierung und Simulationstests können die Fehler nach der Markteinführung um bis zu 60% reduziert werden.
Wo die aktuelle Validierung versagt – das moderne Cockpit
Die auf dem Markt erhältlichen Testautomatisierungs-Frameworks schränken Umfang, Geschwindigkeit und Qualität ein – jede Release erfordert einen hohen manuellen Aufwand.
Geringe Automatisierungsproduktivität
Marktstrukturen sehen im Durchschnitt nur 1–2 Skripte pro Person und Tag vor.
OS-Update-Übersicht
Jedes Betriebssystem-Update löst eine Kaskade von Testfall- und Skriptüberarbeitungen aus.
Manuelle Abhängigkeit
Die geringe Abdeckung zwingt zur Abhängigkeit von langsamer, fehleranfälliger manueller Ausführung.
Ausführungsaufwand
Ausführung, Stabilisierung und Ergebnisanalyse erfordern 80% Aufwand.
Keine fokussierte Regression
Bei jeder Änderung müssen die gesamten Testreihen erneut durchlaufen werden – was einen enormen Mehraufwand bedeutet.
Die Herausforderung besteht nicht darin, ein Cockpit einmalig zu validieren, sondern darin, ein sich ständig weiterentwickelndes Cockpit für die nächsten 7–8 Jahre zu validieren.
Was ist KITE.ai?
Die KI-basierte Lösung von KPIT zur Validierung autonomer Cockpits – mehr automatisieren, schneller ausführen.
KI-native Validierungsplattform
Erstellt, führt aus, debuggt und wartet selbstständig Tests auf realer Automobilhardware.
In allen Cockpit-Bereichen bewährt
Validiert auf IVI, Cluster, HUD, Beifahrer- und Heckdisplays mit über 25 Plugin-Integrationen für die Automatisierung mehrerer Steuergeräte und Schnittstellen.
Autonome End-to-End-Testzyklen
Vollständige Automatisierung der Testfallerstellung, Skriptgenerierung, Stabilisierung und Ausführung – mit selbstheilenden Artefakten.
Passt zu Ihren Arbeitsabläufen
SoC- und plattformunabhängig, mit CI/CT-Pipeline-Integration und Wiederverwendung über verschiedene Programme hinweg.
Geschäftliche Auswirkungen für OEMs
Ein agentenbasiertes KI-Framework
Schnellere Automatisierung und geringerer manueller Aufwand – Eingaben fließen durch eine autonome Agenten-Engine zu umsetzbaren Ausgaben.
- Automatisierte Testskripte
- Ausführungsergebnisse
- Fehleranalyse
- Mögliche Mängel
Schnellere Erstellung von Testfällen, schnellere Automatisierung – mit Berichten, die Skripte, Ergebnisse, Fehleranalysen und potenzielle Defekte abdecken.
Drei Wege, wie KITE.ai validiert
Von deterministischer Regression bis hin zu adaptiver, menschenähnlicher Erkundung – Cockpit-Validierung auf dem gesamten Spektrum.
Autonome Skriptgenerierung
- Nimmt Testspezifikationen auf, untersucht Abläufe auf dem Gerät wie ein manueller Tester und erstellt und debuggt anschließend selbstständig Skripte.
- Integriert validierte Skripte in die Regressionssuite und die CT-Umgebung – keine manuelle Skripterstellung oder Wartung erforderlich.
Zielorientierte Ausführung
- Die Tester definieren das Validierungsziel – Verhalten, Leistung oder Konformität – anstatt Skripte zu schreiben.
- Eine dynamische Engine ermittelt Ausführungspfade, Eingaben und Validierungen und gibt ein eindeutiges Ergebnis (BESTANDEN / NICHT BESTANDEN) zurück.
Generative Nutzerreisen
- Simuliert vielfältige, menschenähnliche Benutzerverhaltensweisen in verschiedenen Apps, Bildschirmen und Fahrsituationen.
- Führt unvorhersehbare Testpfade aus, um proaktiv seltene Grenzfallfehler und deterministische Testfehler aufzudecken.
Von traditionellen Skriptsprachen zu KITE.ai
Kontinuierliche Cockpitvalidierung, die sich auch bei zunehmender Softwarekomplexität anpasst.
KITE.ai verlagert die Cockpit-Validierung von einer fehleranfälligen, auf späte Skripterstellung basierenden Vorgehensweise hin zu einer adaptiven Lebenszyklusvalidierung, die Nacharbeiten reduziert und die Markteinführungsbereitschaft sichert.
Lieferfähige, validierte Software in Entwicklungsgeschwindigkeit
Eine Lösung, die mit der zunehmenden Komplexität von Softwareprogrammen über verschiedene Programme und Regionen hinweg Schritt halten kann.
Schnellere Automatisierung
KI-gestützte Skriptgenerierung beseitigt die Verzögerung von 1,5 bis 2 Jahren. Fertig in Wochen, nicht in Jahren.
Schnellere Ausführungszyklen
Zielbasierte und generative Tests werden kontinuierlich über die CT-Pipeline-Integration durchgeführt.
Verringerte Teamabhängigkeit
KITE.ai übernimmt Skripterstellung, Fehlersuche und Wartung – und entlastet so die Entwicklungsabteilung.
Programmübergreifende Wiederverwendbarkeit
Ein einheitliches System für Zähler, IVI, HUD und Telematik – dadurch erhöht sich der ROI, und es sind keine Nacharbeiten pro Modelljahr nötig.
Direkte Antworten auf die schwierigen Fragen
Die häufigsten Fragen von Validierungsleitern, Testarchitekten und Programmmanagern bei der Bewertung der autonomen Cockpit-Validierung im großen Maßstab.
KITE.ai ist die KI-basierte Cockpit-Validierungsplattform von KPIT, die Testautomatisierung für IVI, Kombiinstrument, HUD sowie Beifahrer- und Rücksitzdisplays auf realer Fahrzeughardware autonom erstellt, ausführt, debuggt und wartet. Mit über 25 Plugin-Integrationen bietet sie eine erstklassige Automatisierungsabdeckung von 80–98% und verkürzt die Anlaufphase von 18–24 Monaten auf 6–8 Monate.
Herkömmliche Cockpit-Programme benötigen 18–24 Monate, um einen ausgereiften Automatisierungsgrad zu erreichen. KITE.ai liefert in der Regel innerhalb von 6–8 Monaten nutzbare Automatisierung, abhängig von Umfang, Plattformkomplexität und Reifegrad der Testressourcen, und steigert gleichzeitig die Produktivität von 3–4 auf 30–40 Skripte pro Tag sowie die Testabdeckung auf 80–98%.
KPIT empfiehlt ergebnisorientierte Vertragsmodelle, die an Automatisierungsabdeckung, Ausführungseffizienz und Validierungsergebnisse gekoppelt sind, anstatt an skriptbasierte Preisgestaltung. Kunden zahlen für messbare Geschäftsergebnisse – durchgeführte Testzyklen, Kosten- und Zeitersparnis – und nicht für Automatisierungsartefakte.
Keine Validierungslösung kann absolute Fehlerfreiheit garantieren. KITE.ai verbessert die Automatisierungsabdeckung, die Ausführungshäufigkeit und die Validierungseffizienz und erhöht so die Wahrscheinlichkeit, Fehler frühzeitig im Lebenszyklus zu erkennen. Teststrategie und -abdeckung bleiben entscheidende Erfolgsfaktoren.
KITE.ai arbeitet innerhalb definierter Validierungsabläufe und unterstützt bei Bedarf die manuelle Überprüfung. Autonome Entscheidungen, Ausführungsergebnisse und festgestellte Fehler bleiben nachvollziehbar, auditierbar und unterliegen etablierten Validierungsprozessen.
Nein. KITE.ai ergänzt bestehende Automatisierungsinvestitionen, indem es die Skripterstellung beschleunigt, den Wartungsaufwand reduziert, die Testabdeckung verbessert und die autonome Ausführung ermöglicht. Vorhandene Validierungsressourcen können weiterhin genutzt werden.
KITE.ai ist am effektivsten, sobald die wichtigsten Funktionsabläufe zur Validierung verfügbar sind. Eine frühzeitige Einbindung hilft, die Automatisierungsstrategie festzulegen und wertvolle Validierungsbereiche zu identifizieren, während gleichzeitig verfrühte Investitionen in die Automatisierung vermieden werden, bevor sich die Anforderungen stabilisiert haben.
Eine vollständige Automatisierung ist in der Nähe des Standardarbeitsablaufs möglicherweise nicht praktikabel, aber KPIT kann kritische Regressionstests, die Validierung von Releases und gezielte Automatisierungen beschleunigen, um die Markteinführungsziele zu unterstützen und die Einsatzbereitschaft zu gewährleisten.
KITE.ai hat sich auf IVI-, Cluster-, HUD-, Beifahrer- und Rücksitzdisplays bewährt und bietet über 25 Plugin-Integrationen für mehr als 16 IO-Schnittstellen, darunter HMI, WiFi, Bluetooth, CAN, Ethernet, Audio, Voice, GNSS, USB und Tuner – und ermöglicht so die Automatisierung mehrerer Steuergeräte und Schnittstellen.
KITE.ai verwendet selbstheilende, anpassungsfähige Testartefakte, die mit der Weiterentwicklung von Bildschirmen, Abläufen und Funktionen Schritt halten. Dadurch entfällt die wiederkehrende manuelle Nachbearbeitung und Fehleranalyse, die herkömmliche lineare Skripte bei jedem Build zum Absturz bringt.
Nicht unbedingt. KITE.ai ist SoC- und plattformunabhängig und bietet über 25 Plugin-Integrationen sowie Unterstützung für CI/CT-Pipelines. Dadurch kann es bestehende Frameworks ergänzen oder ersetzen. Validierte Skripte fließen in Ihre Regressionstest-Suite ein, und Assets sind über verschiedene ECUs, Varianten und Post-SOP-Updates hinweg wiederverwendbar, wodurch Ihre bisherigen Investitionen geschützt werden.
