ZCU一体化测试解决方案

作者 | Zhang

小编 | Crystal

引言

在汽车电子电气架构向中央集中化演进的背景下，区域控制器（ZCU）作为整车智能化的核心枢纽，承担着连接中央计算单元与执行器/传感器的关键角色。其功能覆盖配电管理、I/O控制、网络通信及区域算力分配等，直接影响车辆的安全性、实时性与扩展性。

然而，随着ZCU功能的复杂化与多域协同需求的提升，测试环节面临功能接口增加、跨域交互耦合复杂、OTA技术以及SOA架构引入等带来的全新挑战。

在本文中，我们将深入对ZCU功能、发展及测试趋势进行分析，系统性讲解从研发端的软件级测试（MiL/SiL/PiL）到验证端的单部件-系统级-整车级测试，以及如何建立一体化的测试解决方案，旨在帮助OEM和Tier1梳理完整测试流程，加速产品迭代。

ZCU测试分析

ZCU一般是指以车身控制为基础，融合热管理、整车控制、底盘、智能配电等综合技术的控制器。由分布式架构下的BCM，发展为域集中式架构下的BDC/CEM，再到如今中央集中式架构下的ZCU/VIU。ZCU的出现其实是汽车E/E架构变革下的必然趋势。

同时在发展过程中，ZCU功能也是愈加复杂，特点表现为：

1

功能整合

• 与域控制器配合，接收域控制器的指令，实现域控制器的功能落地，为域控提供信息用以决策

• 与嵌入式系统控制器及传感器/执行器交互，下达指令并收集/处理信息

• 所处区域的逻辑功能实现，如电源控制、灯控、锁控、门控、身份认证、胎压监测、数字钥匙、VCU、TMS、底盘等功能安全及实时性要求高的系统

2

多种类通信端口

CAN/CAN FD、LIN、车载以太网(100/1000BASE-T1/MultiG BASE-T1/10BASE-T1S(支持TSN))、A2B

3

大量I/O通道

管理上百个传感器与执行器信号，典型为300左右针脚

4

能量管理深度优化

• 智能配电（e-fuse）技术应用

• 48V系统适配，兼容12V/48V系统，实现跨电压域设备协同

那么，ZCU的测试范畴有哪些呢？

以下是针对ZCU开发的不同阶段下对应的不同测试层级划分：

测试分类	测试层级	测试对象	测试内容	测试目的	备注
研发端	软件级测试 (MiL/SiL/PiL)	模型、软件代码(包含vECU)、目标板	1、软件单元：静态、动态测试 2、单元/集成覆盖度测试 3、软件接口定义 4、性能测试：时间特性和CPU负载率	1、软件单元及组件实现软件功能定义，软件性能质量的评估 2、满足ZCU软件发布要求	vECU(Level 3)测试是Tier1关注的趋势
验证端	部件级测试 (HiL)	集成软件后的ZCU产品	1、法规标准：包含DV/PV 2、Basetech(CAN、CANFD、LIN、ETH[包含TSN])测试(企标) 3、逻辑功能、诊断功能、功能安全、SOA服务等	1、ZCU满足功能、网络、诊断规范和法规标准 2、满足ZCU产品交付要求	vECU实现部件级测试前移
	系统级测试	由ZCU功能相关零部件组成	1、左/右ZCU子系统级测试 2、场景测试	1、保证系统内ECU之间功能交互和信号一致性正确；真实传感器、ECU和执行器交互行为正确性，确保系统稳定运行 2、满足系统开发质量要求	vECU(Level 1和2)交付和测试是OEM关注的趋势，系统级测试前移
	整车级测试	多域/实车，关注与ZCU功能交互的用户体验功能	1、以ZCU为核心的，与座舱，网联等交互的功能测试 2、以用户体验为核心的场景测试	1、保证跨域/在实车环境中的功能实现和性能稳定，满足用户使用场景要求 2、满足SOP上市质量要求	用户体验场景积累是重点

当前ZCU技术发展日新月异，带来的测试也是不断变化，总体测试趋势上呈现功能迭代不断加速，测试场景愈加复杂，需要通过测试前移提高测试效率以及缩短开发周期。

1

功能变更频率高

• 一成不变/很少改变 到 功能愈加丰富

• OTA技术加持，功能迭代

2

测试压力倍增

功能融合、场景变复杂、SOA架构的引入，倒逼测试体系从“功能验证”向“服务生态验证”升级，技术门槛与复杂度显著提升

3

测试解决方案升级

• 根据投入产出和测试场景选择测试方式：手动 VS 自动化

• 根据功能模块搭建小型测试系统进行组合(桌面式+负载箱)

• 测试前移：vECU测试

• 传统12V/24V低压系统转为48V系统，需要模拟48V电源回路，满足LV148标准要求

• 智能配电新增能效管理、故障自恢复等测试项

• 在线测试方案+离线测试方案组合

• SDV+敏捷对测试的影响：CI/CT测试解决方案

ZCU测试解决方案

总体框架

北汇信息可以提供基于PAVELINK.Test Center的CI/CT全链路测试解决方案，覆盖模型开发后的MiL测试，代码生成后的SiL测试，合并编译后的SiL-vECU测试，烧录在目标板中的PiL测试，以及ZCU控制器的HiL测试。

针对ZCU功能的HiL测试，主要以CANoe、vTESTstudio等软件、电源模块、I/O仿真、总线仿真等硬件，配合北汇信息定制化开发的测试脚本组成整套测试系统。

ZCU一体化测试解决方案主要能够覆盖如下测试场景：

在MiL/SiL/PiL环境中，我们推荐使用MXAM、TPT、QAC与VectorCAST等工具，构建软件白盒测试，实现代码静态分析、单元测试及模型测试，从而在开发早期快速发现问题，进一步前移至SiL_vECU阶段，通过虚拟ECU技术，在开发早期频繁完成功能验证，需要用到的软件工具组合包括CANoe、vVIRTUALtarget、SiL Kit、DYNA4及Silver等。

对于HiL功能测试，我们提供三种灵活配置方案：

①桌面式负载箱适用于前期冒烟点检测试，集成CANoe软件与电源仿真、总线接口及定值负载仿真设备，并配备定制控制器接口面板。

②标准机柜方案则在此基础上增加了IO板卡/故障注入设备与实时处理器（RT），软件扩展vTESTstudio与DYNA4，满足更全面的功能验证。

③多便携机柜方案将子系统功能拆分，可实现并行测试，通过PAVELINK.Test Center进行多系统调度，大幅提升测试效率。

在HiL通信及诊断测试方面，便携式机箱方案采用CANoe、TSN Tools、PAVELINK.SOA Converter、Diva/vTESTstudio等软件，硬件包括电源仿真、总线接口、VH6501及TSN Box，适用于通信及服务诊断的基础验证；网络测试机柜方案则增加物理层专项测试设备，实现更深入的物理层一致性分析。

系统级测试分为功能测试与网络测试两大方向。

①功能测试中，Labcar冒烟测试方案以CANoe为核心，配合电源仿真、总线接口、真实传感器执行器及黄板车，快速验证基本功能；而集成机柜+多台架方案则复用机柜资源，通过CANoe、vTESTstudio、DYNA4及PAVELINK.Test Center实现多系统调度，并引入vECU进行测试前移，硬件扩展了I/O板卡、三通板卡以及真实传感器执行器，满足多平台并行测试需求。

②系统级网络测试侧重协议一致性，采用CANoe、TSN Tools、PAVELINK.SOA Converter及Test Center等软件，硬件包括电源仿真、总线接口、TSN Box、I/O板卡、VH6501及程控BOB，搭建专用测试台架，但不包含物理电平相关的物理层测试，以聚焦高层协议验证。

整车级测试聚焦于跨域功能集成与实车环境验证。针对智能交互、座舱与ZCU（车控）及网联的跨域功能，软件工具链涵盖CANoe、ADB/Python/OpenCV、科大讯飞语音仿真/识别模块以及测试管理平台；硬件配备总线接口设备、I/O板卡（监控车身域输出信号）、语音嘴/拾音器、高清相机及定制夹具，支持功能交互与场景模拟。

实车级测试进一步细分为实验室环境与道路测试。

①在实验室中，我们提供三大方案：智能交互+智能护航+智慧服务综合测试，使用CANoe、ADB/Python/OpenCV、科大讯飞及测试管理平台，硬件包含总线接口、语音嘴/拾音器，开关及执行器动作依赖人工判断；通信质量与OTA测试则关注CAN/CAN FD/LIN/ETH通信、网络管理、SOME/IP服务及OTA升级，软件引入TSN Tools、PAVELINK.Test Center与离线分析工具，硬件新增物理层测试设备、故障注入设备与数采设备；专项性能测试根据场景定制软硬件配置，例如钥匙解闭锁压力测试、亏电趴窝压力测试、座椅压力测试、挡位切换压力测试、OTA压力测试等，灵活配置以满足极端条件验证。

②在道路测试中，重点实施智能交互+智能护航+智慧服务验证，考虑到安全因素，禁止开放控制器权限，因此软件选用CANoe、Python/OpenCV、科大讯飞及PAVELINK.Test Center，配合离线分析工具，硬件则包括总线接口设备、语音嘴/拾音器与数采设备，在真实行驶环境中采集数据并评估系统表现。

通过上述分层、多方案的测试体系，北汇信息能够为ZCU开发提供从早期软件验证到最终实车路试的全方位支持，助力客户打造高质量、高可靠性的智能汽车系统。

ZCU一体化测试的应用案例

搭建ZCU一体化测试系统必要性

1

提高测试覆盖度

可实现测试场景自由设计，提高测试用例覆盖度

2

提高测试效率

测试系统集成化、自动化程度高，有效提高测试效率，减少人力成本投入

3

缩短测试周期

在控制器开发的不同阶段，模拟控制器运行环境，测试工作前置，提前发现问题缺陷

4

问题复现能力

可在实验室环境通过测试系统进行问题复现，并提供有效的验证环境

5

节约成本

可复用多个平台化车型产品验证使用，节约委外测试费用

6

测试能力建设

有助于测试经验积累和能力提升，建立ZCU测试流程体系，建立ZCU测试用例库和测试脚本库

如何对测试数据深入挖掘利用？

传统测试多为在线测试方式，主要用于实时监控与单一场景的仿真测试（如车载网络或功能测试），其优势在于实时响应、即时定位问题，并支持在测试过程中灵活调整，通常基于硬件在环（HiL）仿真，编写CAPL脚本实现。然而，对于大规模、非实时的数据处理，如TB级文件、耐久性测试数据（如长期路测、DV/PV测试）、高带宽数据（如ETH）等，在线数据处理往往力不从心，需要配合离线测试的手段提升数据分析的效率。通过并行计算（如多数据切片清洗、多场景并行）来提升处理速度，技术实现上通常采用Python结合MariaDB数据库，对ARXML、DBC、ASC、BLF等多种数据源文件进行解析与规则分析。

当然，在实际测试验证中，在线数据分析与离线数据分析往往互为补充。在线数据分析仍是长期必需的基础测试手段，离线分析的扩展性更强，能够融合视频、雷达、音频、控制器LOG等多维数据，并通过AI赋能不断拓展分析场景的深度与广度，从而全面提升数据分析的效率和智能化水平。

如何提升测试覆盖度？

需要从需求、问题、数据、场景、情景这五大维度综合来考虑。

1

基于需求测试

基于需求规范设计测试用例，保证对设计需求的覆盖度

2

基于问题测试

基于研发端、市场端等反馈的问题，测试过程（如free test）中发现的问题，及过往问题库中的问题，基于此去设计测试用例

3

基于数据测试

使用相同的测试逻辑/序列（用例），但测试的数据/参数不同的测试

4

基于场景测试

基于用户手册、端到端的系统功能描述，设计测试用例，验证系统的功能

5

基于情景测试

类比于在实车各种环境和使用条件下，开展基于需求的、基于场景的测试

比如：在空调开到最大风量（电磁辐射最大，包括其他电机类的感性负载工作时），射频信号的钥匙功能是否正常

如何自动生成测试脚本？

基于关键字实现用例转脚本 VS AI

测试脚本生成：识别测试⽤例(关键字[固定规则] VS 自然语言[持续学习])

基于关键字[固定规则]的方式生成测试脚本，北汇已有成熟方案并在项目中应用，可以极大提高测试效率，但测试用例需要严格按照定好的模版填写。

基于自然语言[持续学习]的方式生成脚本是所有测试人员梦寐以求的方式，但当前技术背景下直接生成的脚本还不成熟，需人工二次审核，带来的工作量未必比直接写脚本少，所以应用有限。相信随着AI技术的不断创新发展，该方式终将落地应用，北汇也在不断探索验证中，让我们共同期待。

总结

北汇在汽车电子测试领域深耕多年，在全国多个重要城市设有分公司和办事处。技术积累雄厚，具备各主流OEM测试规范、测试脚本开发及测试实施经验。与主流OEM&Tier1均有多个项目的测试认证，能够为开发并完善测试规范提供人员和经验支撑，具备对需求规范的审核和完善的快速交付能力。