KITE.ai 是 KPIT 开发的人工智能辅助自主驾驶舱验证平台。


人工智能辅助自动驾驶座舱验证

一个原生人工智能验证平台 能够自主创建、执行、调试和维护测试 在真正的汽车硬件上——包括车载信息娱乐系统、仪表盘、抬头显示器、乘客显示屏和后座显示屏。.

10x更快的自动化
80–98%自动化覆盖范围
6-8个月自动化加速

驾驶舱验证无效的代价

如今,车载信息娱乐系统的可靠性比机械性能更能决定消费者对车辆品质的感知。每一次故障都会造成数百万美元的损失,并损害车辆的声誉。.

财务影响 $30–100M

因驾驶舱软件故障导致的每次召回造成的损失。.

发射延迟 3-6个月

驾驶舱相关问题导致的典型滑移。.

信息娱乐是唯一一个在2026年质量会下降的类别。

虽然车辆整体质量有所提高,但由于软件集成问题,信息娱乐系统问题上升至 44.4 PP100(与 2025 年相比 +1.4)。.

连接性是车载信息娱乐系统最大的痛点。

智能手机集成和连接问题仍然是导致车载信息娱乐系统质量下降的最大因素之一。.

严格的验证机制能够保障质量和进度。

完善的驾驶舱验证框架与更高的IQS评分和更少的发布延误相关。46%的干扰投诉与信息娱乐系统有关。.

早期验证和模拟测试可减少发射后缺陷高达 60%。.

现代驾驶舱当前验证的不足之处

市场上的测试自动化框架限制了规模、速度和质量——每次发布都需要大量的人工操作。.

1–2
脚本/天
低自动化生产力

市场框架平均每人每天只有 1-2 个脚本。.

4–8
天数维护/更新
操作系统更新开销

每次操作系统更新都会引发一系列测试用例和脚本的重写。.

30–40%
自动化覆盖范围
手动依赖

覆盖率低迫使人们依赖缓慢且容易出错的手动执行。.

80%
执行方面的努力
执行开销

执行、稳定和结果分析耗费了 80% 的精力。.

0
重点测试
没有聚焦回归

每次更改都需要重新运行整个套件——这需要付出巨大的额外努力。.

挑战不在于验证驾驶舱一次,而在于验证一个在未来 7-8 年内不断发展的驾驶舱。.

KITE.ai是什么?

KPIT 的基于人工智能的自主驾驶舱验证解决方案——实现更多自动化,更快执行。.

人工智能

AI原生验证平台

在真实的汽车硬件上自主创建、执行、调试和维护测试。.

已在驾驶舱各个领域得到验证

已在 IVI、仪表盘、HUD、乘客和后排显示屏上进行验证,并集成 25 多个插件,可实现多 ECU、多接口自动化。.

端到端自主测试周期

测试用例创建、脚本生成、稳定化和执行的完全自动化——并具有自愈功能。.

符合您的工作流程

与片上系统和平台无关,支持跨程序的 CI/CT 流水线集成和重用。.

对原始设备制造商的业务影响

从 → 到 18–24 6–8 实现自动化需要数月时间
从 → 到 3–4 30–40 每日自动化脚本数量
覆盖范围 80–98% IVI 和集群的自动化覆盖范围
重复使用 100% 跨程序重用

智能体人工智能框架

更快的自动化和更少的人工干预——输入通过自主代理引擎转化为可操作的输出。.

输入
要求SCT、SCD、SRL、FCP 等
测试规范3级、4级及其他级别
自动化硬件自动化硬件环境配置
测试向量音频、CAN 数据、屏幕规格等
受测设备IVI 单元/仪表/HUD/RSE
自主验证 – KITE.ai
KITE.ai 自动化环境
个人领域
测试用例生成代理
调试代理
自动化代理
回归测试 CT
人为因素导致缺陷
输出
更快的测试用例创建速度,更快的自动化速度
报告
  • 自动化测试脚本
  • 执行结果
  • 故障分析
  • 潜在缺陷

更快的测试用例创建,更快的自动化——报告涵盖脚本、结果、故障分析和潜在缺陷。.

KITE.ai 验证的三种方式

从确定性回归到自适应的类人探索——全方位驾驶舱验证。.

方法一:回归分析

自主脚本生成

  • 读取测试规范,像手动测试人员一样探索设备上的流程,然后自主创建和调试脚本。.
  • 将已验证的脚本集成到回归测试套件和 CT 环境中——无需手动编写脚本或维护。.
方法二:特征测试

目标导向执行

  • 测试人员定义验证目标(行为、性能或合规性),而不是编写脚本。.
  • 动态引擎确定执行路径、输入和验证,并返回明确的通过/失败结果。.
方法三 · 特殊情况

生成式用户旅程

  • 模拟各种应用程序、屏幕和驾驶环境中的类人用户行为。.
  • 执行不可预测的路径,主动发现罕见的极端情况故障和确定性测试遗漏。.

从传统脚本到 KITE.ai

随着软件复杂性的增加,驾驶舱能够持续进行验证并保持适应性。.

来自:传统验证
方面
致:使用 KITE.ai
用户界面更改时失败
人机界面变化
随着屏幕和流程的演变,自适应验证也能保持同步。
剧本需要 1.5 到 2 年才能达到可用的覆盖率。
剧本开发
人工智能辅助创作的目标是在 6-8 个月内实现可用的自动化。
UI 更改导致脚本失效——需要反复手动返工
脚本维护
自愈脚本可减少维护工作并保持可执行性。
僵化的线性脚本忽略了现实世界的变化。
执行风格
基于目标的执行方式像人类测试员一样探索流程。
$50-70M 各层级投入;测试周期 7-8 年
生命周期成本和再利用
可重用资产可扩展至不同的ECU、变体和SOP后更新。

KITE.ai 将驾驶舱验证从脆弱的、周期后期的脚本编写转变为自适应的生命周期验证,从而减少返工并保障发射准备就绪。.

以开发速度交付经过验证的软件

随着软件复杂性在各个程序和地区不断增加,该解决方案能够跟上步伐。.

10x

更快的自动化

人工智能驱动的剧本生成消除了1.5-2年的等待时间。几周即可完成,而不是几年。.

2x

更快的执行周期

通过 CT 管道集成,持续运行基于目标和生成式的测试。.

40%

降低团队依赖性

KITE.ai 负责脚本编写、调试和维护,从而释放工程资源。.

1x

跨程序重用性

仪表、车载信息娱乐系统、抬头显示器和车载信息系统采用统一的框架——提高投资回报率,无需每年进行重新设计。.

对难题的直接回答

验证负责人、测试架构师和项目经理在评估大规模自主驾驶舱验证时最常问的问题。.

KITE.ai 是 KPIT 自主研发的 AI 座舱验证平台,能够自主创建、执行、调试和维护涵盖 IVI、仪表盘、HUD、乘客侧和后排座椅显示屏等各种车载硬件的自动化测试。凭借 25 种以上的插件集成,KITE.ai 可实现 80–98% 的同类最高自动化覆盖率,同时将自动化部署周期从 18–24 个月缩短至 6–8 个月。.

传统的驾驶舱程序需要 18-24 个月才能实现成熟的自动化。KITE.ai 通常可在 6-8 个月内交付可用的自动化功能,具体时间取决于项目范围、平台复杂性和测试资产成熟度,同时将生产力从每天 3-4 个脚本提升至 30-40 个脚本,并将覆盖率提升至 80-98%。.

KPIT 建议采用基于结果的合作模式,将自动化覆盖率、执行效率和验证结果与最终结果挂钩,而不是基于脚本的定价。客户为可衡量的业务成果付费——例如执行的测试周期、成本和时间的减少——而不是为自动化成果付费。.

没有任何验证方案能够保证零缺陷泄漏。KITE.ai 可提高自动化测试覆盖率、执行频率和验证效率,从而增加在产品生命周期早期发现缺陷的概率。测试策略和覆盖率仍然是成功的关键因素。.

KITE.ai 在既定的验证工作流程中运行,并在需要时支持人工参与审核。自主决策、执行输出和缺陷发现均保持可追溯、可审计,并受既定验证流程的约束。.

不。KITE.ai 通过加速脚本创建、减少维护工作量、提高覆盖率和实现自主执行,对现有的自动化投资起到补充作用。现有的验证资产可以继续利用。.

KITE.ai 在关键功能流程可供验证时最为有效。尽早介入有助于制定自动化策略,识别高价值的验证领域,同时避免在需求稳定之前过早进行自动化投资。.

在接近标准操作程序时,全面自动化转型可能并不实际,但 KPIT 可以加速关键回归、版本验证和有针对性的自动化,以支持发布目标并保障准备就绪。.

KITE.ai 已在 IVI、仪表盘、HUD、乘客和后座显示器上得到验证,拥有 25 多个插件集成,涵盖 16 个以上的 I/O 接口,包括 HMI、WiFi、蓝牙、CAN、以太网、音频、语音、GNSS、USB 和调谐器——可实现多 ECU、多接口自动化。.

KITE.ai 使用具有自愈能力和适应性强的测试工件,能够随着屏幕、流程和功能行为的演变而不断更新。这消除了每次构建时都需要重复进行的手动返工和故障分析,从而避免了传统线性脚本的崩溃。.

不一定。KITE.ai 与 SoC 和平台无关,拥有 25 多个插件集成和 CI/CT 流水线支持,因此可以增强或替代现有框架。经过验证的脚本会导入您的回归测试套件,并且资源可在不同的 ECU、变体和 SOP 后更新中重复使用,从而保护先前的投资。.

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