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【虹科乾貨】如何透過自動化測試,降低 GNSS 複雜場景的技術壁壘

隨著全球導航衛星系統(GNSS)在車載終端設備、智慧交通網絡及主動安全系統中的應用普及與技術深化,相關的行業測試標準亦在持續升級。以新一代標準 GB/T 45086 為代表,法規已不再局限於單一的基礎功能驗證,而是透過涵蓋近 80 項精密的測試用例(Test Cases),對定位效能、長期穩定性以及面對複雜場景的即時響應能力提出了系統性的嚴格要求。

這意味著,傳統依賴人工手動搭建測試環境、手動執行測試流程與離線處理數據的傳統檢測方式,正在逐步失效與淘汰——不僅在效率上難以滿足現今密集的研發週期,更無法保證測試數據的一致性、可重複性與可複現性。動輒耗時數天的長週期測試、極易因人為操作引入的配置誤差、以及跨硬體設備之間的數據同步難題,正讓越來越多的測試工程師與研發團隊感到力不從心。

In this context.GNSS 自動化測試已不再僅僅是單純的「效率優化與提升工具」,而是成為企業應對測試標準複雜化與工程規模化擴張的必然技術選擇。

虹科 AutoGNSS 自動化測試平台正是在此市場迫切需求下應運而生:平台透過對測試流程、硬體設備控制與核心數據處理的系統化封裝,將繁瑣複雜的 GNSS 測試轉化為可複用、可高效執行、可精準驗證的自動化核心能力。

那麼,AutoGNSS 究竟精準解決了哪些業界的實際痛點?其研發團隊在幕後經歷了怎樣的核心技術攻堅?展望未來,人工智能(AI)技術又將如何進一步降低專業測試的准入門檻?

本次我們特別邀請到虹科技術總監 Akio 與研發主管 Leo,圍繞 GNSS 自動化測試的必要性、研發過程中的核心挑戰以及產品的未來演進趨勢,為大家帶來第一手的深度技術解讀與行業洞察。

如果您也是專注於車載定位導航、無人機(UAV)研發或智能終端設備開發的專業測試工程師,那麼接下來的訪談內容,或許正是您一直在尋找的自動化轉型標準答案。

01 應對行業標準趨嚴:如何讓複雜的 GNSS 測試達至「開箱即用」?

Q:近年來,國家與行業針對 GNSS 技術制定的法規與標準日益嚴格。在兩位看來,這種「標準化」的演進趨勢為當前的測試工作帶來了哪些核心技術挑戰?

Akio:首先必須明確指出,近年來的「標準化」趨勢與傳統觀念中的「產線批量標準化」存在本質上的區別。以 GB/T 45086 標準為例,該標準針對定位導航終端設備所制定的測試用例多達近 80 項,其評估維度與指標早已遠遠超越了簡單的 “Pass/Fail”(通過/不通過)二元判定。

這種精細化的趨勢,對測試方案的底層架構搭建、測試儀器與設備的精準選型、自動化測試流程的設計,以及海量測試數據的後期分析處理,都提出了極高的技術要求。

我們所面臨的核心技術挑戰在於:如何透過底層技術的封裝,將極其複雜的測試邏輯轉化為「開箱即用(Out-of-the-box)」的極致用戶體驗? 為此,我們的研發團隊正在持續優化軟件系統架構並精簡前端操作邏輯,確保即使是不具備深厚行業背景的用戶也能快速上手操作。同時,我們的技術團隊正透過與 AI 人工智能技術的深度融合與賦能,致力於讓整個測試流程變得更簡單、更智慧。

02 從「測試新手」到「專家級輸出」:AutoGNSS 徹底消除技術壁壘

Q:站在整個行業的宏觀視角來看,您認為 AutoGNSS 這款自動化工具為客戶解決的最核心痛點是什麼?如果用詞語來高度提煉,您會如何描述?

Akio:如果要用一個核心詞彙來概括,那就是「降本增效,跨越門檻」。

我們仍以 GB/T 45086 為例,作為 AECS(汽車事故緊急呼叫系統)的基石核心標準之一,其直接用戶群體大多來自車企、汽車製造商及產業鏈上游的相關企業。這些工程師可能深耕於整車研發或相關汽車電子領域,但並不一定精通 GNSS 的底層技術原理與複雜射頻信號。面對日益嚴格的合規合規要求,用戶往往面臨巨大的學習成本、時間壓力和專業知識盲區。

而 AutoGNSS 的核心價值,正是為了「消除技術門檻與心理壓力」。我們希望達到的目標是:即便用戶不完全掌握底層的物理與通信原理,只要遵循標準化的操作手冊進行配置,即可高效解決絕大部分的複雜測試難題。此外,軟件系統內置的 AI 工具能顯著加快技術知識的提取與檢索效率,輔助用戶順利完成從「測試新手」到「專家級報告輸出」的跨越。

03 全鏈路留痕與數據可溯源:確保每一次測試皆有據可查

Q:將國家標準及行業條款精準轉化為自動化的腳本代碼(Scripts),研發團隊在此過程中是如何確保測試邏輯與最終結果的嚴謹性、合規性與權威性的?

Akio:這是一個極其關鍵的核心問題。在目前通用測試軟件市場尚缺乏統一合規性標準的背景下,我們主要透過「全鏈路留痕」與「數據可溯源」兩大機制,來確保測試結果的絕對可靠性:

  • 在測試邏輯層面:核心關鍵在於對 GNSS 模擬器硬件的精準控制以及複雜場景的還原構建。我們的系統具備極其完善的 API 操作留痕紀錄能力,配合場景的可視化功能,研發人員和終端用戶可以非常直觀地比對控制指令與標準條款要求的符合度,確保測試邏輯在執行過程中毫無偏差。

  • 在測試結果層面:我們始終堅持「結果可審計(Auditable)」的技術原則。AutoGNSS 提供了標準化的數據比對介面(API Interface),完整支持導出各個數據處理階段的原始數據(Raw Data)。這種深度的數據可溯源性,確保了每一個測試結論與報告都具備充足的有據可查性,經得起行業專家的推敲與審查。

04 三大核心技術攻堅:精確度、兼容性與高穩定性

Q:要真正落地並部署一套高效的 GNSS 自動化測試平台,最大的技術瓶頸與挑戰主要在哪裡?

Leo:在 GNSS 仿真測試(Simulation Testing)如此高專業度的應用場景下,我慢認為最大的技術瓶頸與研發挑戰主要集中在以下三個核心維度:

  • 數據同步的極致精確度:這是整個自動化測試流程的核心命脈。在實際測試過程中,軟件控制指令、模擬器生成的射頻信號(RF Signals),以及接收機(Receiver)輸出的定位數據之間,存在著天然的異步性。如果系統不能準確地完成時間戳對齊(Time Alignment)與延遲補償,就會引入額外的系統性誤差,從而直接導致自動化測試的結果失真。

  • 多元異構硬件設備的集成挑戰:GNSS 仿真測試面臨著極其複雜的異構硬件環境。不同廠商的儀器與測試設備控制協議(Protocols)各不相同,且不同客戶的待測件(DUT, Device Under Test)通信協議也存在巨大差異。自動化平台必須能夠完美適配與兼容不同標準的硬件設備,才能確保整套測試框架具備強大的通用性與高擴展性。

  • 長時間持續測試下的軟件穩定性:GNSS 行業存在大量需要連續數天甚至數週的長時間測試需求,這對自動化軟件的記憶體管理(Memory Management)、高頻日誌(Log)寫入壓力以及系統的整體穩健性都提出了極其嚴苛的要求。在無人值守(Unattended)的自動化測試場景中,面對可能出現的序列埠斷開(Serial Port Disconnection)、設備停止回應(當機)或網絡異常波動,平台必須具備完善的異常捕獲與容錯機制。否則,任何細微的軟件缺陷都會導致整個長週期測試任務半途而廢。

05 效率的全面質變:全研發週期提速達 4 至 5 倍

Q:在引入 AutoGNSS 自動化測試工具之後,產品完成一個標準的合規測試週期大約能夠縮短多少時間?

Akio:效率的提升可以說是全方位且革命性的。雖然具體效益因工程師的個人技術背景而異,但從測試流程的各個核心階段來看,提效成果皆極其顯著:

  • 學習成本與環境搭建階段:在傳統測試模式下,工程師從零開始研讀法規標準到手動搭建完畢測試環境,起碼需要耗費 30 個小時;而利用 AutoGNSS 的預置測試框架與典型行業用例,這一過程可大幅縮短至僅需 1-2 小時。而且針對市場上的熱門主流標準,軟件均已預先配置好相關用例,用戶可以直接調用。

  • 執行階段:自動化測試軟件實現了測試用例的全自動切換、動態配置與執行,大幅減少了人工干預的頻次。特別是對於長週期、高耗時的複雜用例,自動化測試是目前唯一具備實際可操作性的技術方案。

  • 數據處理與報告生成階段:AutoGNSS 內置的高級數據處理模組,讓團隊徹底告別了傳統的人工數據導入、手動運算以及編寫腳本的繁瑣流程,完美實現了數據的實時處理(Real-time Processing)與測試報告的快速一鍵生成。

綜合多維度的評估,在引入 AutoGNSS 之後,企業整體的測試效率至少能提升 4-5 倍,顯著縮短了產品上市(Time-to-Market)的測試研發用時。

06 偶發性數據包遺失難題:從「排查無果」走向「底層根治」

Q:在將軟件算法與模擬器硬體進行聯合調試(聯調)的過程中,有沒有遇到過反覆出現卻難以尋找根源的棘手問題?研發團隊最終是如何順利解決它的?

Leo:在系統聯調與整合測試的過程中,我們確實遭遇過一些非常棘手的技術挑戰,其中最典型、最具代表性的便是測試過程中存在的偶發性數據包遺失(Data Packet Loss)The

在進行高精度仿真測試時,算法端經常會出現極短時間的信號中斷,導致系統誤判定設備已斷開連接,進而觸發測試異常中斷。由於這些現象呈現隨機與偶發性,最初我們強烈懷疑是軟件解析邏輯存在 Bug,或是數據傳輸鏈路不穩定。但經過多輪常規排查,都無法找到確切的根本原因。

為了徹底定位問題,我們在硬件接口、系統底層內核與上層核心算法之間進行了全鏈路埋點與監控。透過逐層對比每一層的原始字節流(Raw Byte Stream),我們驚奇地發現問題並非出在算法層,而是隱藏在數據傳輸的緩衝區(Buffer)。當模擬器高頻率推送海量數據時,系統底層的緩衝區在特定的高負載瞬間發生了溢出(Overflow),直接導致了數據包的遺失。

定位到這一底層根源後,解決思路便豁然開朗。我們進一步優化了系統底層的通信機制,引入了更高效、更動態的緩衝區管理策略(Buffer Management Strategy),從而徹底根治了這一偶發性丟包的歷史難題。

07 AI 人工智能賦能:大幅降低操作門檻 · 實現精準智能診斷

Q:未來 AI 技術會為 AutoGNSS 帶來哪些變革?其中最核心的賦能與發展方向是什麼?

Leo:我認為,AI 未來對 AutoGNSS 最核心的賦能方向,主要在於進一步降低專業工業軟件的操作與准入門檻。在以往,這類高端工業級軟件由於操作邏輯複雜、前置專業知識壁壘較高,工程師通常需要接受多次系統性培訓才能勉強上手使用。

AI 帶來的最重大變革,就是能夠極大簡化專業軟件的複雜參數配置,甚至可以做到輔助完成部分自動化操作。例如在過去,搭建一個特定的高精度仿真環境,要求測試工程師對 GNSS 仿真中的各類測試參數(如多徑效應、電離層延遲等)有極深的專業理論理解。而在未來,AI 可以根據用戶輸入的簡單任務描述(Natural Language),自動完成最佳化的測試配置,讓工程師不必再把大量的核心精力耗費在枯燥的學習和查閱厚重的手冊文檔上。

另一方面,基於大數據與 AI 的專業知識庫,能夠提供日誌數據(Log Data)的智能分析與精準故障診斷。長時間的 GNSS 測試所產生的數據量是極其龐大的,以往定位相關的測試問題往往需要極高資深的專業工程師花費數小時去逐行分析日誌。而引入 AI 工具進行自動化掃描與語義分析後,系統能夠輕易從海量資訊中自動定位異常發生位置,並精準識別出背後的異常原因,直接為研發團隊給出可視化的診斷結果與修復建議。

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