研发访谈 | 德思特 AutoGNSS ：如何用自动化测试，降低 GNSS 复杂场景门槛

随着 GNSS 在车载终端、智能交通及安全系统中的应用不断深入，相关测试标准也在持续升级。以 GB/T 45086 为代表的新一代标准，已不再局限于简单的功能验证，而是通过近 80 项测试用例，对定位性能、稳定性与复杂场景响应能力提出了系统性要求。 

这意味着，传统依赖人工搭建环境、手动执行流程与离线处理数据的测试方式，正在逐步失效——不仅效率难以支撑，更难以保证测试的一致性与可复现性。动辄数天的长周期测试、极易引入误差的手动配置、以及跨设备的数据同步难题，让越来越多的测试工程师感到“力不从心”。 

在这一背景下，GNSS自动化测试不再是“效率优化工具”，而已成为应对标准复杂化与工程规模化的必然选择。 

德思特 AutoGNSS 正是在这样的需求下诞生：通过对测试流程、设备控制与数据处理的系统化封装，将复杂的 GNSS 测试转化为可复用、可执行、可验证的自动化能力。 

那么， AutoGNSS 究竟解决了哪些实际痛点？它的研发背后经历了怎样的技术攻坚？未来 AI 又将如何进一步降低测试门槛？

我们特别邀请到德思特技术总监Akio与研发主管Leo，围绕 GNSS 自动化测试的必要性、研发挑战与未来演进，带来第一手的深度解读。

如果你也是一名从事车载定位、无人机或智能终端研发的测试工程师，那么接下来的内容，或许正是你一直在寻找的答案。

应对标准趋严：如何让复杂测试“开箱即用”

1、近年来，国家和行业针对GNSS制定的标准日益严格。在你们看来，这种“标准化”趋势给测试工作带来了哪些核心挑战？

Akio：首先需要明确，近年来的“标准化”与传统的“产线批量标准化”有着本质区别。以 GB/T 45086 为例，该标准针对定位导航终端的测试用例多达近 80 项，其评估维度早已超越了简单的“Pass/Fail”。这种趋势对测试方案的架构搭建、测试设备的选型、自动化流程设计以及海量数据的后期处理都提出了极高的要求。我们面临的核心挑战在于：如何通过底层封装，将复杂的测试逻辑转化为“开箱即用”的用户体验？ 为此，我们正在持续优化软件架构并精简前端逻辑，确保非行业背景的用户也能快速上手。同时，我们的技术团队正通过 AI 技术的深度融合与赋能，致力于让测试过程更简单、更智能。

从“测试小白”到“专家级输出”：AutoGNSS消除技术门槛

2、站在行业视角来看，你觉得AutoGNSS这款工具为客户解决的最重要的一个问题是什么？如果用词语提炼的话，你会怎么描述？

Akio： 如果用一个词来概括，那就是“降本增效，跨越门槛” 。仍以 GB/T 45086 为例，作为 AECS（事故紧急呼叫系统） 的基石标准之一，其直接用户大多来自车企及产业链相关企业。这些工程师可能深耕于整车或相关电子领域，但不一定精通 GNSS 的技术原理。面对严格的标准，用户往往面临巨大的学习压力和知识盲区。 AutoGNSS 的核心价值在于“消除技术门槛与心理压力” 。我们希望实现：即便用户不完全掌握底层原理，只要遵循标准化手册操作，即可解决绝大部分测试难题。此外，软件内置的 AI 工具能显著加快知识提取效率，辅助用户完成从“测试小白”到“专家级输出”的跨越。

全链路留痕与数据可溯源：让每一次测试都有据可查

3、将国家标准条款转化为自动化的脚本代码，研发团队在这一过程中是如何保证测试逻辑与结果的严谨性与权威性的？

Akio： 这是一个非常关键的问题。在目前通用测试软件尚缺乏统一合规性标准的情况下，我们通过“全链路留痕”与“数据可溯源” 来确保结果的可靠性：

• 在测试逻辑层面： 核心在于对 GNSS 模拟器的精准控制与场景构建。我们的系统具备完善的 API 操作留痕能力，配合场景可视化功能，研发人员和用户可以直观地比对控制指令与标准要求的符合度，确保逻辑执行无偏差。
• 在测试结果层面： 我们坚持“结果可审计”原则。AutoGNSS 提供了标准化的数据比对接口，支持导出各个处理阶段的原始数据。这种可溯源性确保了每一个测试结论都有据可查，经得起推敲。

三大技术攻坚：精度、兼容、稳定性

4、落地一套高效的GNSS自动化平台，最大的技术瓶颈在哪里？

Leo：在 GNSS 仿真测试这样的专业场景下，我认为最大的技术瓶颈主要存在于以下三个方面：

• 数据同步的精度。 这是整个测试流程的核心。在测试过程中，软件指令、模拟器生成的射频信号、以及接收机输出的定位数据之间，存在天然的异步性。如果不能准确地完成时间标对齐和延迟补偿，就会引入额外的系统误差，从而导致自动化测试的结果失真。
• 不同硬件设备的集成挑战。 GNSS 仿真测试面临极其复杂的异构硬件环境。不同厂商仪器的控制协议各不相同，且不同用户的待测件通信协议也存在很大差异。平台必须能够适配不同标准的硬件设备，才能确保测试框架具有通用性与可扩展性。
• 长时间测试下的软件稳定性。 GNSS 行业存在大量长时间测试的需求，这对自动化软件的内存管理、高频日志写入压力以及系统稳健性都提出了严格要求。在无人值守的测试场景中，面对可能出现的串口断连、设备假死或网络波动，平台必须具备完善的异常捕获机制。否则，任何细小的缺陷都会导致整个长周期测试任务半途而废。

效率质变：全周期提速4-5倍

5、引入AutoGNSS自动化测试工具后，产品完成一个标准的测试周期大约缩短了多少？

Akio： 效率的提升是全方位的。虽然因个人技术背景而异，但从测试流程的各阶段来看，提效非常显著：

• 学习与环境搭建： 传统模式下，从零研读标准到搭建环境起码需要 30 小时；而利用 AutoGNSS 的预置框架和典型用例，这一过程可缩短至 1-2 小时，且基本上针对热门标准软件都配置好了相关用例，可以直接使用。
• 执行阶段： 自动化软件实现了用例的全自动切换与配置，大幅减少了人工干预。特别是对于长周期的耗时用例，自动化测试是唯一具备实操性的方案。
• 数据处理与出具报告： AutoGNSS 内置的数据处理模块告别了传统的人工导入、手动运算和脚本撰写，实现了数据实时处理与报告的快速生成。

综合评估，在引入 AutoGNSS 后，整体测试效率至少能提升 4-5 倍，显著缩短了测试用时。

偶发性数据丢包难题：从“排查无果”到“底层根治”

6、在将软件算法与模拟器硬件联调的过程中，有没有遇到过反复出现却找不到根源的问题？最后是怎么解决它的？

Leo: 在联调过程中，我们确实遇到过一些较为棘手的问题，其中最典型的就是测试过程中存在的偶发性数据丢包。在进行仿真测试时，算法侧常常出现短时间的信号中断，导致系统误判设备断线，触发测试异常。由于这些现象随机出现，最初我们怀疑是软件解析逻辑的Bug或数据链路的传输不稳定，但经过多轮排查，都无法找到确切根源。为了定位问题，我们在硬件接口、系统底层与上层算法之间进行了全链路埋点。通过对比每一层的原始字节流，我们发现问题并不在算法层，而是在数据传输的缓冲区。当模拟器高频推送大量数据时，系统底层的缓冲区在特定高负载瞬间发生了溢出，直接导致了丢包。定位到这一根源后，解决思路就明确了。我们进一步优化了底层的通信机制，引入了更有效的缓冲区管理策略，彻底解决了偶发性丢包问题。

AI赋能：降门槛 · 精诊断

7、未来AI会给AutoGNSS带来哪些变化，以及最重要的赋能方向是什么？

Leo：我认为，AI 未来对 AutoGNSS 最核心的赋能方向在于降低专业软件的操作门槛。以往，这类工业软件由于操作复杂、前置专业知识较多，工程师常常需要通过多次培训才能上手使用。AI 带来的最重要改变就是简化了专业软件的复杂配置，甚至可以辅助完成操作。例如过去搭建一个特定的仿真环境，要求工程师对 GNSS 仿真中的测试参数有极深的专业理解。未来，AI 可以根据简单的任务描述，自动完成测试配置，也让工程师不必再把大量精力耗费在学习和查阅手册文档上。另一方面，AI 的专业知识能够提供日志数据的智能分析与故障诊断。长时间 GNSS 测试产生的数据量较为庞大，定位相关的测试问题往往需要专业工程师花费数小时分析日志。引入 AI 工具进行自动化扫描，容易从海量信息中自动定位异常位置或是识别出异常原因，直接给出诊断结果。