中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）是直属于国家工业和信息化部的一类科研事业单位。自成立二十余年以来，秉承“信息服务社会”的宗旨，坚持面向政府、面向企业、面向社会，致力提供决策咨询、管理顾问、媒体传播、评测认证、工程监理、创业投资和信息技术等专业服务，在此基础上，形成了政府决策软科学研究、传媒与网络服务、评测与认证服务、咨询与外包服务、软件与信息服务、投资与资产管理六业并举发展的业务格局。

第1章　智能网联汽车概述　1
1．1　智能网联汽车的概念与内涵　1
1．1．1　智能网联汽车的相关范畴　1
1．1．2　智能网联汽车的基本概念　4
1．1．3　智能网联汽车的主要分类　6
1．1．4　智能网联汽车的关键技术　8
1．2　智能网联汽车的发展趋势与概况　11
1．2．1　智能网联汽车的主要特点　11
1．2．2　智能网联汽车的发展趋势　13
1．2．3　主要国家和地区智能网联汽车发展概况　17
1．3　智能网联汽车的测试与评价　28
1．3．1　传统汽车测评技术　28
1．3．2　智能网联汽车典型事故案例　33
1．3．3　智能网联汽车测试的意义和必要性　36
1．4　参考文献　44
第2章　测试与评价方法概述　49
2．1　概论　49

2．2　测评目的　50
2．2．1　符合性测评　50
2．2．2　比对测评　51
2．2．3　研发测评　52
2．3　通用测试原理　52
2．3．1　测试方案设计方法　53
2．3．2　相似理论　55
2．4　常见测试方法　63
2．4．1　模型在环、软件在环测试方法　63
2．4．2　硬件在环测试方法　66
2．4．3　台架在环测试方法　70
2．4．4　实车测试方法　76
2．5　常见的评价方法　78
2．5．1　常见的通用评价方法　79
2．5．2　常见的安全评价方法　84
2．6　参考文献　92
第3章　智能网联汽车“端管云”测试评价技术　95
3．1　智能网联汽车测评技术框架　95
3．2　智能网联汽车终端测评技术　96
3．2．1　概述　96
3．2．2　传感器测试方法　101
3．2．3　车载总线测试方法　117
3．2．4　嵌入式控制软件测试方法　125
3．2．5　车载操作系统测试方法　132
3．2．6　车载及智能终端应用软件的测试方法　143
3．3　智能网联汽车网络测评技术　148
3．3．1　概述　148
3．3．2　协议一致性测试技术　156
3．3．3　协议互操作性测试技术　163
3．3．4　性能测试　167
3．3．5　健壮性测试　172
3．4　智能网联汽车服务系统测评技术　177
3．4．1　概述　177
3．4．2　基本功能性能测试技术　183
3．4．3　大数据测试技术　192
3．4．4　云计算服务系统测试技术　210
3．5　参考文献　225
第4章　智能网联汽车功能安全测评技术　229
4．1　功能安全现状概述　229
4．1．1　引言　229
4．1．2　安全相关系统　230
4．1．3　功能安全　232
4．2　ISO 26262标准解读　234
4．2．1　功能安全管理　237
4．2．2　概念设计　243
4．2．3　系统级产品开发　244
4．2．4　硬件级产品开发　246
4．2．5　软件级产品开发　252
4．2．6　生产和运行　256
4．2．7　支持过程　257
4．3　功能安全测评技术　257
4．3．1　安全完整性等级评估　258
4．3．2　功能安全测试　274
4．4　参考文献　295
第5章　智能网联汽车信息安全测试评估技术　299
5．1　智能网联汽车信息安全现状　299
5．1．1　概述　299
5．1．2　典型攻击案例分析　303
5．1．3　小结　313
5．2　传统信息安全测评技术　314
5．2．1　概述　314
5．2．2　测评意义　317
5．2．3　测评目标及对象　318
5．2．4　测试标准　320
5．2．5　测评原则　327
5．2．6　测试内容　328
5．2．7　判定标准　343
5．2．8　新技术下的信息安全问题　353
5．3　智能网联汽车信息安全测评技术　356
5．3．1　测评目标　356
5．3．2　测评对象　356
5．3．3　测试依据　359
5．3．4　测试原则　360
5．3．5　测试内容　361
5．3．6　评估规范设计思路　374
5．4　参考文献　381
第6章　智能网联汽车试验验证技术　385
6．1　智能网联汽车试验验证需求　385
6．2　智能网联汽车试验验证技术　387
6．2．1　智能网联汽车试验验证技术面临的挑战　387
6．2．2　ADAS测试评价方法　390
6．2．3　ADAS测试场景定义　396
6．2．4　智能网联汽车测试评价方法　401
6．3　智能网联汽车综合试验场　404
6．3．1　国外智能网联汽车综合试验场　405
6．3．2　国内智能网联汽车综合试验场　413
6．4　智能网联汽车示范区　415
6．4．1　国外智能网联汽车示范区　416
6．4．2　国内智能网联汽车示范区　419
6．5　智能网联汽车试验验证平台设计　427
6．5．1　总体架构设计　427
6．5．2　基础支撑环境　428
6．5．3　应用示范与试验验证系统　432
6．5．4　系统服务　440
6．6　参考文献　442
第7章　工程案例　445
7．1　新能源充电一致性测试项目　445
7．1．1　概述　445
7．1．2　测试评价内容　446
7．1．3　用例　449
7．1．4　结论　457
7．2　道路交通信号控制机NTCIP通信协议测试　458
7．2．1　项目概述　458
7．2．2　测试内容与方法　459
7．2．3　测试案例　461
7．2．4　测试结果　478
7．3　新能源充电运营监控系统　479
7．3．1　项目概述　479
7．3．2　测试内容　480
7．3．3　测试方法　480
7．3．4　测试方案　481
7．3．5　测试结果分析　487
7．4　电子液压制动系统ECU硬件架构功能安全等级评估　489
7．4．1　项目概述　489
7．4．2　评估对象与方法　491
7．4．3　评估内容　492
7．4．4　评估结果　497

精彩书摘

　　《智能网联汽车测试与评价技术》：
　　（1）数据生成
　　大数据基准测试通常要么采用现实数据，要么合成数据。使用现实数据存在两个困难，首先，大多数情况下数据都是企业比较敏感的部分，企业通常不愿意公开提供数据；其次，现实数据只适应于特定应用场景，有其局限性，无法适应所有负载；所以，用数据生成工具合成数据成为大数据基准测试通常采用的方法。数据生成分为数据筛选、数据处理、数据生成和格式转换4步。
　　A.数据筛选。在筛选数据时，①需要考虑数据和负载的匹配性，数据类型应该符合特定负载的要求，数据集需要来源于特定的大数据应用场景，如电子商务、搜索引擎、社交网络等，并符合真实数据的数据特征和分布特征②根据测试机器的数量和应用的特点，评估数据量的大小。
　　B.数据处理。待处理的数据是建立在能保持原始数据的特性并能消除其中敏感信息的基础上进行相关操作的。针对不同的数据类型，应该采用该类领域中有代表性的数据建模方法对真实数据进行建模，抽取出数据的特征，并将这些特征存储在模型文件中。
　　C.数据生成。数据生成通常需要特定的生成工具来完成，生成工具依据不同类型的数据处理过程来设计。首先需要提出数据的模型特征，基于提取出的模型和所需的数据量生成测试数据。除了需要保证所选用建模方法的模型特牲外，还要满足在数据生成过程中通过参数来控制数据生成的并发量和大小，不同的参数可以模拟出不同的应用场景；不同的数据生成工具通过建模步骤，保证生成的测试数据保持原有数据的数据特征，并且可以缩放至大数据规模。
　　D.数据格式转换。这个流程保证生成数据能通过格式转换工具生成符合特定应用的输入格式。
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