跟着软件正在汽车本钱里的比重越来越大，车企正努力于为客户供应全新的汽车具有体验，这此中除了包蕴古板汽车所供应的驾乘体验以外，还征求了客户从调研到试驾再到做出采办决议，末了到采办完毕后享用性子化增值任事所依赖的线上数字体系，以及车内数字体系所可以供应的数字体验。

关于数字产物来说，任何不良的客户体验都市导致客户流失。然而不幸的是，用户体验的黑白是一个很难量化的目标。关于大都数字产物来说，古板的端到端测试可确保扫数体系可以运转，可是古板测试很难为剖断用户体验的黑白供应按照。

古板的测试分为两类，一类采用人工手动的式样，这种测试无疑是智能的，但它不具有可扩展性，速率慢且价钱腾贵；别的一类主动化回归测试，回归测试履行起来速率疾，但它永远遵从固定的剧本运转，无法像人工手动测试相似智能，所以主动化回归测试平常用来完毕体系某个组件的测试而不是端到端的用户体验测试。

其余，正在古板测试中，测试拓荒团队（认真修筑和更新体系）和测试交易团队（认真确保体系平常运转）疏导的不流利会最终导致大方反复的测试。

末了，测试拓荒职员不妨并不谙习产物量产此后客户行使的全面常睹流程，导致测试的笼罩率吃紧不够，上线前创造不了足够的缺陷，最终用户怀恨 。

为领会决古板测试的题目，咱们必要把主动化测试和人工测试有机的团结正在沿途。索求一种新的基于用户体验的测试管理计划，Eggplant就供应了如此一种管理计划。

Eggplant可能通过AI协助拓荒职员尽疾完毕主动化测试并敏捷颁发操纵标准，从而连结交易接连性。倘若涉及和正在云端的任事器实行的大方互动， Eggplant还可能通过有用的压力测试来验证正在线交易的范畴。

“Eggplant” 从客户的视角测试端到端的数字体验，将成效，职能，UX测试与及时监控等成效有机的团结起来，行使AI和Digital Twins来助助完毕主动化测试并估算测试笼罩领域。

行使“Digital Twin”竖立的模子代表了跨全面体系的全面不妨确凿实用户门途（即测试用例）；通过一个纯洁的数字化模子可能轻松地编码成千上万种不妨的组合。

Digital Twin模子有两个基础的观念：Action – 举止（比如按下按钮或撤除订单的操作，以灰色框显露）和State – 形态（以深蓝色框显露，广泛包蕴某一形态下可能完毕一系列举动）。一个“用户门途”或测试用例就可能显露为Digital Twin模子中的一个流程（右侧绿色显示）。

Digital Twin可能用众种式样发生，比如录制，或从Gherkin成效文献主动天生，或者操纵种种流程模子发生。Eggplant也供应了纯洁易用的器械来主动或半主动创筑它们。

回归测试包可能轻松的增加到Digital Twin模子中-如此就可能确保Eggplant不漏掉的履行你所必需的回归测试用例。

Universal Fusion Engine引擎可能交互，通晓和独揽任何体系。并确保测试的输出均以易于行使的申诉和图表式样供应。

Eggplant供应的全面成效也可能通过API轻松拜访，以愿意有用地集成到任何CI/CD（接续安置/接续集成）的履行中。

Universal Fusion Engine行使分歧算法主动天生测试用例，从而确定一个最佳操作。这些算法集征求：

• AI Bug Hunting –它试验创造过去的测试中Defects发生的的形式，并指引方今的测试去笼罩具有一致属性的Defects发生形式。

•笼罩率–Universal Fusion Engine试验将种种特别的旅途和数据集组合，从纯洁的笼罩率阐述起源，并逐渐涉及更注意的笼罩率模子。

•AI Bug Hunting –它试验创造过去的测试中Defects发生的的形式，并指引方今的测试去笼罩具有一致属性的Defects发生形式。

•确实用户行程–RCI本事将量产产物的用户确实行使式样照射到模子中，征求用户最常睹的行使流程，会导致犯错的流程，以及被符号为具有“交易目的”的流程。

•转化与缺陷–每个举措都有干系的时代戳；操作更新后时代戳也相应更新，算法将试验将测试更众定向到这些较新的区域。

通过Digital Twin和Universal Fusion Engine， Eggplant助助客户行使一个平台实行所有测试–乃至杂乱的用例也不必要卓殊的投资。这些测试可能跨操纵标准，跨兴办，跨操作体系。并可能处事正在，任何手机、任何台式机、任何网站、任何物联网兴办、任何操作体系或收集本事。

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