企业简介：同星智能
同星智能专注于研发国产自主可控的汽车电子基础工具链产品。核心软件 TSMaster 及配套硬件设备，具备 MBD 建模/仿真、MIL/SIL/HIL、嵌入式代码生成、总线分析、仿真、测试及诊断、标定等关键功能，覆盖支撑汽车整车及零部件的研发、测试、生产、试验和售后全流程。
谢乐寅
同星智能 CTO
采访实录
Q1：本届 2026 AITX 贵司计划重点展示哪些新产品或新技术？
同星智能成立于 2017 年，长期专注于自主可控的汽车电子基础工具链研发，围绕核心软件 TSMaster 及自研硬件，已形成覆盖 MBD 建模与仿真、MIL/SIL/HIL、嵌入式代码生成、总线分析与仿真、自动化测试、诊断、标定等环节的完整能力，可服务于整车及零部件研发、测试、生产、试验和售后等多个阶段。
目前，同星智能已服务全球超过 5,000 家企业客户，覆盖整车厂、零部件供应商、芯片厂商、设备与工程服务商以及工程机械等多个领域，并经弗若斯特沙利文 2024 年认证，在中国汽车软件工具链市场客户覆盖度第一。
本届 2026 AITX，我们会重点带来几项更具前瞻性的技术成果。一方面，是 AI 与测试流程的进一步融合，通过智能化能力提升测试设计、执行和分析效率；另一方面，是针对新一代车载通信技术推出的芯片级总线一致性测试方案，面向新协议、新芯片导入过程中的验证需求。
此外，现场还将展示支持 CAN XL、10BASE-T1S 等新一代车载总线协议的硬件产品，以及 TSMaster 软件在协议开发、网络仿真、测试验证和数据分析等方面的最新功能。
Q2：随着汽车电子研发复杂度不断提高，传统工具链存在软硬件绑定、工具分散、工程迁移成本高等问题。围绕这些行业痛点，同星智能是否有一套方案可以为行业解决这一问题？
针对传统汽车电子工具链软硬件绑定、产品分散、接口不统一和工程迁移成本高等问题，同星智能正在形成一套以 TSMaster 为核心、覆盖汽车电子 V 模型全流程的国产化研发与测试解决方案。
在V模型右侧，TSMaster 已经覆盖网络分析、ECU 与整车网络仿真、诊断、标定、数据记录、故障注入、自动化测试和报告生成等验证环节，支持 CAN/CAN FD、LIN、FlexRay、车载以太网以及 UDS、DoIP、SOME/IP、DDS 等技术。通过统一的数据库、信号模型、脚本和测试执行框架，可以完成从单控制器验证、系统集成测试到 HIL 自动化回归的闭环。
在 V 模型左侧，随着同星智能 MBD 与 VTD 能力的完善，工具链进一步延伸至控制算法与系统模型设计、车辆及环境建模、虚拟场景构建和前期仿真验证。模型和场景可继续进入代码生成、实时部署、虚拟测试及硬件在环测试阶段，并与 TSMaster 右侧的总线仿真、诊断、标定和自动化测试能力衔接，使测试中发现的问题能够回溯至模型和设计阶段。
过去，企业通常需要组合 MathWorks MATLAB/Simulink、IPG CarMaker、dSPACE 实时机以及多种总线和测试工具，分别处理模型开发、车辆动力学、场景仿真、实时执行与网络验证。这种模式不仅采购和维护成本较高，还需要开发大量接口来同步模型、变量、场景、数据库与测试结果。现在，同星智能已经打通从 MBD 模型设计、VTD 虚拟场景、模型编译与实时运行，到 HIL 测试、总线分析、诊断标定、自动化回归和报告追溯的一整套流程。在适配的项目场景中，可以为客户提供更加统一、自主和高性价比的工具链选择。
因此，同星智能解决的不只是某一个工具的国产替代问题，而是通过统一的软件平台、实时硬件和开放接口，打通 V 模型左右两侧，减少跨厂商工具集成与工程迁移成本。模型、场景、通信数据库、测试用例和结果数据可以在同一体系内持续复用，帮助客户形成从设计、仿真到测试验证的完整数字闭环，获得真正面向全流程的研发使用体验。
Q3：当 AI 开始进入汽车电子研发测试环节，测试工程师的工作方式也可能随之改变。我们了解到贵司的 TSMaster 最新上线了 AI 编码代理，您认为 AI Agent 将首先为汽车电子测试工作带来什么实质性改变？
当 AI Agent 进入汽车电子测试，实质性改变不是「写脚本更快」，而是测试从「人亲手串全程」变成「人定义目标与验收、Agent 在受控工程环境里独立完成中间工作流」。传统测试要把规范解读、软硬件与工程配置、用例执行、结果汇集和报告解读压在同一条人工链路上，覆盖靠经验，过程难复现，结论也难证明测到的就是规范要求的。TSMaster 的 AI 编码代理要解决的，正是把这条长链交给智能体连续推进，人主要抓住测试开始前的范围与安全边界，以及结束后的结论审核。
要让外界信服，关键不在口号，而在方法：测试意图必须可执行、执行过程必须可复现、结论必须可核对。我们用电动车窗防夹这类控制测试把方法说清楚。工程师用自然语言写清输入输出、状态、优先级、时间与复位，并规定至少十一项必须检查的场景（正常上行、请求冲突、端点与高电流竞争、防夹反向并锁存、反向超时、下端点提前结束反向、复位清锁存、正常下行、下端点停车、停止态高电流不误触发、锁存期间抑制新上行）。Agent 据此生成可执行规格；平台做确定性门禁，不过关就按诊断退回修改，过关才进入工程。随后通过 MCP 按冻结激励与期望发起验证——例如上行途中电流达到样例阈值后应进入反向并锁存防夹——请求、回执、轨迹与逐点比对全部落盘，十一项场景给出明确 PASS/FAIL。参数变更时，入口仍回到同一份可执行规格，再重跑相关场景与回归，新旧证据可对照。这样留下的不是「AI 说通过了」，而是可以复查的测试证据链。
支撑这条工作流的，是同星的整体方案，而不只是一个聊天插件。第一层是离线 AI 主机：把大模型部署在客户内网或隔离研发网，推理请求、工程上下文和模型输出可以在本地完成，不必把测试规范、标定参数、总线日志和工程文件送上公有云。对汽车电子测试现场，这同时解决数据安全、网络可达性和响应可控三件事——公网抖动、第三方限流、资料外传限制，都不应成为测试自动化的前置条件。第二层是 TSMaster 本身：总线与测量、剩余总线仿真、测试系统与自动化、脚本与小程序、面板与工程配置本就在同一平台里；AI 编码代理通过 MCP 等受控接口调用这些能力，操作的是真实工程对象，而不是另起一套与现场脱节的「AI 测试沙盒」。第三层是分工合同：AI 负责快速展开覆盖、编排流程、对失败场景迭代；工具负责把配置、执行和结果卡在可核对的合同上；工程师保留需求正确性、安全边界与最终验收权。
因此，AI Agent 给汽车电子测试带来的改变，是形成「离线推理 + 工程平台工具调用 + 可校验证据」的 AI 原生测试闭环：覆盖可以按规范与判据系统展开，过程一致可复现，失败能回到同一套规格与证据上持续改进。同星的优势不在于宣称测试已经无人值守，而在于把智能体放进客户自己的网络与自己的测试平台里，让完整测试功能可以在隔离环境中落地，并且每一步都能被工程方式验证。
Q4：随着中国汽车加快走向全球，不同国家和地区的技术标准、测试认证及本地化要求，正在给车型开发带来新的挑战。同星智能如何通过工具链帮助中国车企解决哪一个最关键的出海测试难题？
中国车企出海面临的一个关键难题，是如何在不同国家和地区的法规、技术标准及应用场景下，建立一套可复用、可追溯，并兼顾信息安全与功能安全的验证体系。例如，海外市场不仅关注基础通信和诊断是否正常，还会涉及 UNE R155/R156、ISO/SAE 21434、ISO 26262 等法规或标准，以及不同地区在网络安全、软件升级、故障降级和安全机制方面的具体要求。如果每进入一个市场都重新搭建测试环境和开发测试用例，将显著增加成本、周期与合规风险。同星智能可以以 TSMaster 为核心，构建覆盖 CAN/CAN FD、LIN、车载以太网以及 UDS、DoIP、SOME/IP、DDS 等技术的一体化工具链，统一完成网络分析、ECU 与整车网络仿真、诊断、标定、数据记录、故障注入和自动化回归测试。在信息安全方面，可围绕异常报文、模糊测试、重放、通信负载、非法诊断访问、认证与访问控制等场景组织安全验证，帮助发现协议栈、诊断服务和网络边界中的潜在风险；在功能安全方面，可通过节点仿真、总线故障注入、信号越界、通信中断、超时和异常状态组合，验证系统的故障检测、降级运行、安全状态进入及恢复能力。
通过脚本、自动化测试模块和开放 API，车企还可以把不同市场的法规要求、安全目标和验收规则沉淀为参数化测试资产，实现“一套平台、区域配置、持续回归”，并保留完整的测试日志、数据和报告证据。需要明确的是，TSMaster 不能替代功能安全分析、网络安全生命周期管理或第三方认证，但可以把相关验证活动前移并自动化，为 ISO 26262、ISO/SAE 21434 及 R155/R156 合规提供可重复、可审计的工程证据，从而减少重复开发，加快车型海外准入。
Q5：最后，SAECCE 作为已成功举办三十二届的行业风向标，同星智能将在本届年会与 2026 AITX 展览展示哪些最新成果？也欢迎您向行业同仁发出现场展位邀约。
本届 2026 AITX，同星将围绕新一代汽车电子研发与测试需求，集中呈现多项最新技术成果，包括 AI 与测试流程的深度融合、芯片级总线一致性测试，以及围绕 CAN XL、10BASE-T1S 等新型车载通信技术形成的软硬件能力。
我们希望通过这些方案，把更多复杂、重复的测试工作进一步自动化、智能化，同时提升新协议、新芯片导入过程中的验证效率与工程可控性。
也诚挚邀请各位行业同仁来到同星展位，和我们的团队深入交流，共同探讨下一代车载网络、智能测试以及汽车电子基础工具链的发展方向。
中国汽车工程学会学术交流
