盖世汽车讯 目前，测试自动化和无人驾驶汽车对于汽车行业来说是一项具有挑战性的任务。复杂的驾驶功能一定要能承受各种真实的驾驶场景和环境条件。因此，传感器、控制元件和车辆环境之间的相互作用被模拟和测试。为了加速新功能的开发及其集成，测试程序必须在开发的每个阶段实现自动化和最佳互连——从软件在环到硬件在环以及实际道路测试。
据外媒报道，测试模拟系统供应商AVL及其合作伙伴启动了ADET自主端到端测试（Autonomous End-to-End-Testing）计划，以开发一致的数字化自动化工具链，从而使仿线倍，同时保持相同的开发时间。
凭借数字化、自动化的测试工作流程和创新工具，多家公司促进了测试场景的有效创建和交换。制造商和供应商团队可以随时随地访问结果。任何系统故障都可以在开发过程的早期检测到并消除。得益于AVL、微软（Microsoft）、Hexagon、新思科技（Synopsys）和Tracetronic的综合专业相关知识，制造商们可以轻松又有效地规划测试，并可以在Microsoft Azure基础设施上快速实施仿真。数据和结果的评估和分析是自动化的并无缝交换。流程、工具和测试序列都是集中编排的。该架构将包括用于容器编排的Azure Kubernetes服务（AKS）、用于自动扩展的Azure Batch以及Azure专门构建的HPC/AI计算实例等服务。包括机器学习操作（MLOps）在内的AI工作负载（Machine Learning）将由Azure机器学习提供支持。
Hexagon虚拟移动出行主管Bernhard Mueller-Bessler表示：“ADET旨在推动ADAS测试以及未来的AD测试。只有每个人在正确的地点、正确的时间一起努力，我们才可以取得成功。这就是怎么回事我们决定作为合作伙伴而不是个人参与者来开发。”
Tracetronic无人驾驶软件解决方案主管Martin Böhm表示：“测试和验证无人驾驶功能所需的效率和性能只可以通过相关合作伙伴完美协调的流程和工具来实现。通过在物理和虚拟环境中协调测试，我们为分布式和高度可扩展的执行奠定了基础，从而在开发过程中实现快速、精确的反馈。”
新思科技系统模块设计集团工程副总裁Tom De Schutter表示：“验证ADAS和无人驾驶系统所需的工作量和成本巨大。这些应用的电子设备的数字孪生可以满足以更低的成本高效运行软件和系统测试的需求。通过利用我们的虚拟原型设计和测试解决方案推动ADET计划，新思科技能够在一定程度上帮助汽车公司加快软件开发、软件/硬件验证工作，并缩短上市时间。”
AVL执行副总裁Jens Poggenburg表示：“这一举措为AVL提供了机会，将用于无人驾驶和面向软件的车辆开发流程的集成工具推向市场，并以软件即服务的形式向客户提供这些工具。”
微软奥地利公司总经理Hermann Erlach表示：“数据是开发创新技术的关键，尤其是在自动化和无人驾驶汽车方面。无需更长的开发时间即可运行的仿真量增加了五倍，这说明了数据的变革力量。我们与AVL一起，在人工智能的力量的推动下，正在加速迈入新的移动出行时代。”
