东舟技术创新性地将OpenClaw智能体框架+自研四自由度高精度机械臂进行整合，打造软硬一体、AI自主决策的智能座舱测试智能体，让HMI测试从“人工执行、脚本固化”升级为“AI思考、机械执行、视觉验证、自主迭代”，彻底破解座舱 HMI 测试全链路痛点，实现效率、覆盖、质量、成本的四重跃升。当OpenClaw的AI智慧与机械臂的精准执行相遇，智能座舱HMI测试不再是"找bug的工具"，而是进化为"体

东舟技术创新性地将OpenClaw智能体框架+自研四自由度高精度机械臂进行整合，打造软硬一体、AI自主决策的智能座舱测试智能体，让HMI测试从“人工执行、脚本固化”升级为“AI思考、机械执行、视觉验证、自主迭代”，彻底破解座舱 HMI 测试全链路痛点，实现效率、覆盖、质量、成本的四重跃升。当OpenClaw的AI智慧与机械臂的精准执行相遇，智能座舱HMI测试不再是"找bug的工具"，而是进化为"体

在智能座舱进入"多模态交互、全栈自动化"的时代，传统测试方法面临着无法模拟真实用户体验、无法量化交互性能、无法适应快速迭代等核心挑战。东舟技术基于OpenClaw智能体框架，推出新一代智能座舱测试系统，通过"软硬一体智能体"架构，实现了从"人工模拟"到"AI自主执行"的范式转变。本白皮书详细阐述了东舟技术如何通过非侵入式物理交互仿真、全链路性能量化评测、多模态仿真验证等核心技术，为车企和Tier

多家头部新能源车企在语音测试中普遍遇到典型困境：夜间停车场景语音助手频繁误唤醒，单晚最高误触发超 20 次。人工测试难以复现、无法量化，实验室与实车环境脱节，导致问题定位周期长、版本迭代受阻。当前智能座舱语音测试普遍面临五大痛点：1、语音响应时延无法精准量化。2、人工测试效率低、结果主观性强、不可复现。3、语料覆盖不足，难以支撑多方言、多口音测试。4、车内复杂噪声环境导致测试不稳定、误唤醒率高。5

为了满足厂商实际测试需求，结合多年在自动化、图像检测、软件算法、电子信号控制等领域的经验积累，推出了“语音专项自动化测试系统”，帮助用户快速上手，轻松实现设备功能可靠性、语音响应，语音交互等测试，提供丰富专业的业务功能，为产品的不断优化提供助力。东舟推出的语音交互专项自动化测试系统可以覆盖整车级及零部件级语音交互测试需求，满足多音区模拟，连续对话、响应时间、语音唤醒率等测试指标，通过客观的测试结果

与CarPlay、CarLife等传统投屏方案不同，HiCar构建了一个以“硬件互助”为核心的融合生态，让手机与车机在算力、传感与通信能力上协同共享，从而在车内空间重构一种全新的、连续的数字体验。因此，严苛、全面且高效的HiCar测试，已超越传统的质量验证环节，成为保障这一融合生态体验基石、决定其能否规模落地的核心命脉。东舟将继续与行业伙伴协同创新，以自动化、平台化、智能化的测试解决方案，助力车企

当用户点击屏幕时，触控传感器可以准确捕捉手指的按压和抬起时刻，高帧工业相机高速采集应用从变化到加载完成的整个过程，结合内置的图像分析算法，可以对不同场景下的应用响应时间、操作灵敏度以及列表流畅度进行测试和比较，找出性能瓶颈和改进的空间。图中展示的是三种情况的起始点标记，实际测试时只需要设置其中的一种，有的工况可能需要“接触屏幕”，有的可能需要“离开屏幕”，用户可以根据具体的用例要求进行选择。例如，