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基于ADE的自动化用例管理与运行平台

4000万+用例执行规模,适配72种CPUxOS组合,通过基于ADE的自动化平台实现用例自动化效率提升10倍,报告生成效率提升80倍

12
芯片系列x产品型号
72
CPUxOS组合
41.47M
年度测试用例规模
20
测试团队成员

测试规模计算

2000
测试用例/产品
×
72
CPUxOS组合
×
12×24
产品×版本
= 41,472,000
年度总测试用例数量
平均每人每天负责
8,361.2
个用例的维护、升级、执行、分析

应用场景与挑战

产品适配复杂

公司拥有3款主力芯片产品,每一个产品需要适配国内外72种CPUxOS的组合,适配矩阵庞大。

测试规模巨大

每个产品有2000个左右的测试用例,全年约需进行24个新产品版本的测试,仅一个软件版本就需要4147万个测试用例。

人力严重不足

测试部门共20人,平均每人每天需要负责8361.2个用例的维护、升级、执行、分析等,根本无法完成测试。

质量与效率矛盾

只能挑选测试,很难有时间维护更新相应的测试用例,极大影响产品研发速度和质量。

ADE解决方案

用例生成与执行平台

架构了一个基于ADE的自动化用例管理与运行平台,全面提升测试研发效率。

ADE多模型架构

基于ADE平台底层分别切换采用了Claude、DeepSeek R1、Qwen等先进AI模型。

平台深度集成

ADE平台与公司的DevOps系统工具进行了深度集成,实现自动化工作流。

自动化全流程

ADE平台覆盖用例设计、代码编写、执行管理、日志分析、报告撰写等全自动化流程。

实施效果

基于ADE的自动化用例管理与运行平台在测试用例生成、问题分析和报告撰写三大关键环节实现显著效率提升

实施前

测试用例生成 0.5人天/条
问题分析溯源 1小时/用例
测试报告生成 1人天
代码准确率 人工评估

实施后

测试用例生成 5分钟/条
问题分析溯源 10分钟/用例
测试报告生成 10分钟
代码准确率 90%+
10x
用例生成效率
从0.5人天缩短至5分钟
6x
问题分析效率
从1小时缩短至10分钟
80x
报告生成效率
从1人天缩短至10分钟

Top 500测试用例成果展示

代码质量表现

初始准确率 70%+
迭代后准确率 90%+

时间节约效果

用例设计节约 96%
问题分析节约 83%
报告生成节约 99%

效率提升分析

基于实际数据的工作效率对比

时间效率对比

团队影响分析

人均日工作量 ↓ 90%
从8361个用例降至可管理范围
测试覆盖率 ↑ 200%
能够覆盖更多测试场景
产品质量 ↑ 150%
缺陷发现率显著提升
6个月
预计投资回收期
基于人力成本节约计算

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