AI Agent在汽车研发与测试中的应用技术培训班

各有关单位:

  国内新能源与智能驾驶车型迭代加速，BMS、OBC、DC/DC 等电源与能量管理 ECU 的软件复杂度持续上升，配套的研发与验证工作量同步放大。按 ASPICE/V-Model 流程，一个 ECU 项目通常涉及数百至上千条软件需求（SwRS），需逐级分解为架构设计（SwAD）、详细设计（SwDD）、单元/集成测试规格（SwTest），并在 SWE.1→SWE.6 各阶段保持双向追溯。实际工作中，以下环节仍大量依赖人工，效率低、易遗漏、难复用：

需求分析：从SRS/SWE 文档中手工提取测试点，一条需求往往需测试工程师逐条阅读理解后再编写测试项；

追溯维护：需求→设计→代码→测试用例之间的链接靠 Excel/ALM 手工维护，变更后断链、孤儿项难以及时发现；

变更影响评估（SUP.10）：一条需求变更后，需人工排查受影响的设计文档、代码模块、测试用例和 DBC 信号，耗时长且依赖个人经验；

测试用例与脚本编写：基于需求编写CAPL/Python 测试脚本，重复劳动多，信号覆盖率难以量化；

通信与标定文件查阅：DBC/A2L/LDF 文件需借助专用工具逐条查看，跨 ECU 信号变更追溯困难；

HIL/台架测试：ECU-TEST/CANoe 产出的 HTML 测试报告、BLF/UDS 日志需人工逐条核对判定，缺陷归类与 ALM 回写流程繁琐；

FDE 日常：A2L 参数检索、标定方案对比、Flash 变更记录、通信矩阵维护等高频操作占用大量时间。

这样以来AI Agent 带来的解决方向

以大模型为核心的AI Agent，已从简单的 Chatbot 问答演进为可自主规划、调用工具、执行多步任务的智能体。结合企业知识库与行业 Skill 技能包，Agent 可在上述环节提供具体、可落地的辅助能力，例如：

需求分析与测试需求提取：上传SRS/SWE 文档，Agent 自动解析需求条目，协同生成结构化测试项（含等价类、边界值、状态转换等测试设计方法）；

测试用例与测试脚本自动生成：基于需求文档+ DBC 信号定义，自动生成可在 CANoe/ECU-TEST 上运行的 CAPL 或 Python 测试脚本，并输出信号覆盖率报告（标注哪些需求尚无对应信号）；

自动化测试辅助：Agent 驱动 HIL 台架测试流程——从测试需求→脚本生成→执行→报告解析→缺陷归类，缩短测试准备与结果分析周期；

ASPICE 端到端追溯审计：自动构建 StRS→SwRS→SwAD→SwDD→SwTest→SwCode 六级追溯链，识别断链、反向孤儿、命名不一致等问题，产出审计报告；

SUP.10 变更影响分析：一条需求变更后，Agent 自动追溯受影响的设计、代码、测试用例和信号定义，输出分级影响报告；

DBC/A2L/LDF 解析与自然语言检索：上传通信矩阵和标定文件后自动入库，工程师可用自然语言查询信号、参数，无需反复打开 CANdb++ / A2L Editor；

日志与报告智能分析：BLF 报文、UDS 诊断日志、HIL HTML 测试报告自动解析，DTC 自动归类，测试结果可回写 ALM（Polarion/DOORS 等）；

需求驱动代码审核：对照知识库中的需求/设计基线，逐条审核代码实现完整性与逻辑正确性，输出关联需求的 Finding 列表。

为此北京车联盟科技发展有限公司将邀请到汽车AI 应用与数据智能资深专家于2026年7月17-18日（周五、六）在上海举办一期“AI Agent在汽车研发与测试中的应用技术培训班”,希望各有关汽车主机厂，零部件厂家能够积极参与交流，课堂以集中授课，互动研讨及案例学习。现将具体内容说明如下： 

培训目的

面对上述行业痛点与AI 技术的快速演进，车企与 Tier-1 供应商的测试、集成、FDE 及质量管理团队，亟需系统了解 AI Agent 的能力边界、架构原理与工程化落地方法，而非停留在「用大模型聊天」的浅层应用。本次培训班旨在帮助参训团队：

1. 建立 AI Agent 系统认知

理解大模型从Chatbot/Copilot/RAG → 工作流编排 → 自主 Agent 的演进路径；

掌握Agent 核心架构：Harness（工具调用·记忆·执行循环·护栏）、Agent Loop、Skill 三层分层（L1 原子→L2 通用→L3 业务）；

了解Agent 如何集成知识库、解析器、ALM 接口等企业既有工具链。

2. 掌握需求分析与测试需求提取

从SRS/SWE 需求文档中自动提取可测试条目，协同生成结构化测试需求；

应用EP（等价类划分）、BVA（边界值分析）、状态转换等测试设计方法；

需求变更后自动定位受影响的测试用例，减少漏测风险。

3. 掌握 ASPICE 四大核心应用场景

ASPICE 端到端追溯审计：自动构建 SWE.1→SWE.6 六级追溯链，识别断链/孤儿/命名不一致，产出可交付审计报告；

SUP.10 变更影响分析：需求变更→自动追溯设计/代码/测试/信号，输出分级影响报告与建议动作；

DBC/A2L/LDF 通信与标定文件解析：上传即解析入库，支持自然语言检索信号与标定参数，跨 ECU 变更追溯；

SWE.6 测试覆盖率评估：对照需求基线评估测试覆盖情况，识别未覆盖项并给出补测建议。

4. 掌握测试脚本生成与自动化测试

基于需求+ DBC 信号，协同生成 CAPL / Python 测试脚本，可直接在 CANoe/ECU-TEST 环境运行；

输出信号覆盖率报告，明确标注哪些需求尚无对应测试信号；

HIL 台架测试报告（HTML）自动解析与判定，BLF/UDS 日志智能分析、DTC 自动归类；

测试缺陷闭环：分析结果回写ALM，实现测试→缺陷→修复→回归的全链路追踪。

5. FDE 日常提效与工程化落地

A2L 参数检索、标定方案对比、Flash 变更记录等 FDE 高频操作提效；

历史缺陷与判定标准沉淀为知识库，新项目中自动复用；

主流Agent 工具（Claude Code、Cursor、Codex 等）实操，建立可迁移的工程能力；

Skill 定制开发：将团队 Know-how 沉淀为可复用技能包，支持私有化部署、数据不出境。

通过本次培训，帮助参训团队将AI Agent 从「概念了解」推进到「场景落地」，切实缩短需求分析、测试准备、追溯审计、报告分析等环节的周期，降低因追溯断链、测试覆盖不足、变更影响遗漏等问题带来的返工与批量质量风险。

培训内容 

第一天AI与Agent基础

1、Agent 发展史

 1.1 大模型演进：GPT → Claude → DeepSeek → Qwen

 1.2 早期 AI 助手：Chatbot / Copilot / RAG 问答

 1.3 工作流编排时代：Dify / 扣子(Coze) / LangChain

 1.4 自主 Agent 时代：Claude Code / Cursor / OpenClaw

 1.5 趋势：模型越强，写死流程越成为枷锁

2、现代 Agent 核心架构

 2.1 Agent = 大模型(大脑) + Harness(外壳)

 2.2 Harness 详解：工具调用 · 记忆管理 · 执行循环 · 护栏

 2.3 Agent Loop：感知→思考→行动→观察→再思考

 2.4 单 Agent vs 多 Agent 编排

 2.5 子 Agent 委托与任务拆解

 2.6 主流架构对比：ReAct / Plan-and-Execute / LATS

3、Agent 核心能力如何集成在汽车研发中

 3.1 知识库集成：文档→解析→语义检索→Agent 按需引用

 3.2 工具调用：Agent 驱动 DBC/A2L 解析器、ALM 接口

 3.3 任务规划(Plan/Replan)：拆解复杂研发任务

 3.4 事件驱动：需求变更 · 代码提交 → 自动触发 Agent

 3.5 凭据管理：安全对接第三方系统(Polarion/DOORS)

4、Skill：给 Agent 装上行业能力

 4.1 什么是 Skill · 为什么需要 Skill

 4.2 三层架构：L1 原子 → L2 通用 → L3 业务场景

 4.3 Skill 基础结构：SKILL.md / references / scripts

 4.4 安装与管理 · 市场安装 · 本地推送(graft)

 4.5 多 Skill 串联：Agent 编排多能力完成端到端任务

第二天、汽车测试与集成实战

5、AI 在 HIL / 集成测试中的应用

 5.1 测试需求提取：从 SRS/SWE 文档自动生成测试项

 5.2 测试脚本生成：CAPL / Python 脚本自动生成

 5.3 日志分析：BLF / UDS 日志解析 · DTC 自动归类

 5.4 测试覆盖率评估与缺陷闭环管理

 5.5 ASPICE 端到端追溯审计(SWE.1→SWE.6)

 5.6 需求变更 → 自动定位受影响的测试用例

6、FDE 日常工作 × AI 提效

 6.1 A2L 参数检索 · 标定方案对比 · Flash 变更记录

 6.2 DBC 信号变更追溯 · 跨 ECU 通信矩阵维护

 6.3 文档合规自查：ASPICE / ISO 26262

 6.4 历史缺陷 · 判定标准 → 知识库沉淀复用

7、业内主流 Agent 工具实操

 7.1 Claude Code：终端驱动的自主编码 Agent

 7.2 Cursor / Codex：IDE 内嵌 Agent 辅助开发

 7.3 Trae：字节跳动 AI IDE · 中文生态

 7.4 同一任务在不同 Agent 上的效果对比

8、汽车测试场景实操 & 路线图

 8.1 实操：知识库 → DBC/A2L → ASPICE 追溯 → 事件配置

 8.2 跨角色自动化：需求→设计→测试→审核 全链路

 8.3 Skill 定制开发：沉淀团队 Know-how

 8.4 路线图：SOME/IP · AUTOSAR · ISO 26262 · CI/CD

时间地点联系方式

1、报到时间：2026年7月16日

2、培训时间：2026年7月17-18日

3、培训地点：上海（具体地点提前一周发报到通知）

4、联 系 人：时 雷

    咨询电话：17701380144  (同微信)         

5、报名方式：填写好后E-mail至 shilei@bjclm.org       

6、注意事项：

（1）请在开课前将报名表以邮件或微信回执给我们，我们将按报名顺序安排座位。

（2）确认报名成功后会务组将以电话或邮件通知您,并在开课前一周发报到通知。

*如需报名表请添加客服微信领取