汽车制造商正在竞相打造互联化、自动化、共享化且电动化 (CASE)的新型汽车，但随着汽车复杂性不断加剧，需要更 严格的测试要求来确保绝对的安全性，而这一需求正在使 一部分设计与测试工作向V型图的左侧移动，即shift left。 推动这一转变的，是汽车中运行的大量软件、大量的测试用 例和未知情况，以及对汽车软件更新的持续需求。
从测试的角度来看V型图，可以更好地理解shift left带来的 机遇和挑战 。
与汽车相关的V型图变量
过去的车辆倚重机械，而未来的车辆却与软件息息相关， 汽车企业正在重点投资前期的开发和测试，通过完善全面 的考虑提高虚拟原型的利用率，从而应对这一挑战(图01)。
尽管各个企业的V型图方法各不相同，但许多企业正在转向 各种仿真和实验技术，以期扩大测试覆盖范围，同时实现 更安全、更快速且更易于重复的测试。当然，道路测试仍有 必要，但这种方法可大幅优化成本、时间和覆盖范围。
经验和研究都表明，在仿真和实验室环境中进行更多测试 有助于：
· 扩大测试覆盖范围，可以在更短的时间内执行更多测试 用例
· 通过测试更多故障用例来提高可靠性
· 提高自动化水平，减少测试总成本，从而进一步降 低成本
· 进行更多的可重复测试，从而更好地分析产品特性并优 化可追溯性
但是，对于汽车企业来说，要通过shift left来重新平衡每 种环境(仿真、实验、道路测试)需要的测试量仍是一项待攻 克的艰巨任务。
转变带来的挑战
要实现这一转变并没有绝对正确的方法，但由于人员、流 程和技术三方面环环相扣，实现这一转变也面临着诸多 挑战。
因此，在确定测试策略之前，应进行整体的评估，不应忽略 每一个方面。本文重点介绍了从模型在环、软件在环、硬件 在环、汽车在环、驾驶员在环测试到真实环境测试等各种 测试技术。
当我们认真研究V型图中的设计与测试部分(虚拟、实验室、 物理)(图02)，应该可以找到实现这一转变的机会。首先，需 要根据测试环境来考虑涉及的变量(图03)，并在尽可能涵盖 更多测试的同时，考虑这些变量会如何影响真实试验的置信度。
图01 为了减少返工以及在前期考虑所有事宜，企业亟需能够实现快速测试迭代的软件和数据工具链。
图02 将V型图扩展，观察测试发生在哪个阶段，从而找出找出左移(shift-left)的机会。
图03 这一图表显示了在不同阶段进行测试的取舍和优势[©WMG，华威大学，2018年]。
下面三大建议可以帮助您利用技术实现这一转变。
01 测试组件复用
复用测试组件能尽可能减少不同阶段之间的返工，并实现 更集成化的设计与测试流程。此外，借助适当的测试软件( 例如VeriStand)，测试模块可应用到从组件到集成测试的 各个在环阶段。
本期刊第28页的沃尔沃案例说明了如何借助开放式测试 架构来实现面向未来的测试系统，并通过重复利用测试用 例、设备和工程开发成果，满足交付期限和质量标准。
02 更好地利用数据
测试数据正在爆炸式增长，这些数据可：
· 为所有环境提供更广泛、多角度、多流程的测试视图，从 而帮助工程师更好地了解测试覆盖范围
· 实现更有效的仿真和统计建模
· 自动生成测试用例，消除不必要的测试重新运行
· 降低最终故障(或召回)的风险
· 支持使用人工智能、机器学习和其他以数据为中心的技 术 最后，数据可用作团队之间的沟通桥梁，帮助优化决策的制 定并促进协作。
03 了解当前所处的位置
与出门旅程一样，您既要了解测试的起点，也要清楚测试的 终点。这一概念非常简单：避开(图04)中红色区域的雷区，避 免返工。
要实现改变，需要您严于律己，还要掌握跨学科知识并一 切以数据说话，至少这样就非常具有挑战性。但通常而言， 第一步都是向自己提出以下问题，思考自己在测试天平中所 处的位置：
您有多少测试场景分别属于仿真、HIL、回放和道路测试范畴？
您很有可能会将更多测试转到仿真和HIL范畴，以推动整个 开发和测试过程更快速发展。 采用结构化方法，助您迈向成功 您需要认真考虑不作为需要付出的代价。如果没有结构化 的方法以及清晰的战略，您很有可能重蹈覆辙，得到相同 的结果。首先检查您的现有流程，确定需要优化的领域以 及关键性能指标，并从战略上确定需优先解决的问题，将 有助于您一步步迈向长久的成功。
NI的测试方法、技术和咨询团队可帮助您优化整个测试 过程，在您迈出第一步到最终实现自动驾驶汽车的征程中 始终一路相随，竭力服务。
作者
ASHISH NAIK NI业务开发经理
VIGNESH RADHAKRISHNAN NI解决方案架构师
ARTURO VARGAS MERCADO NI ADAS解决方案营销经理
图04 各个阶段的返工可能会让您陷入红色区域，浪费的时间和资源显著增加。
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