На крупнейшей отраслевой выставке Automotive Testing Expo China 2026 в Шанхае директор по R&D компании TOSUN д-р Сюй Цзиньпэн представил доклад «Верифицируемые модели: методы AI-инжиниринга в тестировании автомобильной электроники». Выступление вызвало оживленную дискуссию среди представителей автоконцернов и производителей автокомпонентов.
Концепция «Верифицируемых моделей» (Verifiable Models)
Традиционное написание сценариев тестирования для сложных распределенных автомобильных сетей требует колоссальных трудозатрат: инженеры вручную сопоставляют сотни сигналов из DBC/ARXML файлов, пишут скрипты проверок граничных условий, таймингов и обработки диагностических кодов.
Методология TOSUN строится на разделении обязанностей между человеком и специализированными моделями искусственного интеллекта:
- Человек определяет требования и критерии безопасности: инженер задает высокоуровневые спецификации на естественном языке или в виде формальных таблиц требований;
- AI-агент генерирует логику: модуль на базе специализированных навыков (Codex Skills) формирует синтаксически корректный C- или Python-код мини-программ TSMaster;
- Замкнутый контур валидации: сгенерированный код не запускается вслепую — он проходит статический анализ синтаксиса TSMaster API и запускается в симуляторе с контролем возвращаемых статусов.
Практическая реализация в среде TSMaster
В рамках демонстрации на стенде посетители могли увидеть работу встроенного ИИ-ассистента в TSMaster:
- Генерация мини-программ по промпту: по запросу «Отправлять сообщение CAN ID 0x123 каждые 20 мс со счетчиком Rolling Counter и контрольной суммой CRC-8» ассистент за секунды создает готовый компилируемый скрипт;
- Автоматический синтез тестов UDS: трансформация текстовой диагностической спецификации в цепочку запросов ISO TP / UDS с обработкой таймаутов P2/P2*;
- Сокращение цикла подготовки тестов: по данным совместных пилотных проектов с автопроизводителями, время разработки сложных тестовых наборов сокращается в 3–5 раз при сохранении 100% повторяемости.
