01 / CR1000 AI 测试自主工位
把工程任务
托管到真实现场
以模块化硬件接入被测设备，在批准的安全边界内完成信号模拟、采集、通信、控制、批量执行、失败调试与断点续跑；每次执行形成可追溯的真实物理证据，越界或证据不足时请求工程师接管。
- 模拟采集、模拟输出、数字 I/O
- 电阻模拟、CAN/LIN、主控与供电
- 安全条件校验后的确定性执行
产品体系
不止测得结果
更让结果可复用
CR1000 AI 测试自主工位负责真实设备接入、任务托管、信号资源、受控执行与物理证据。Craios Studio 负责测试流程、设备编排、TestRun、报告、诊断和团队资产。硬件与软件各司其职，形成一套可托管、可接管、可持续演进的验证系统。
把工程任务
02 / Craios Studio
AI 原生，Agent 管理
验证全流程
Craios Studio 是面向真实设备验证的 AI 原生工作区。测试方案、信号诊断、报告生成与硬件控制 Agent 围绕项目上下文协同，从理解目标、组织资源和风险检查，到执行跟踪、异常解释与报告沉淀；关键硬件动作始终受权限、工程师确认与 Safety Gate 控制。
- 测试方案、信号诊断、报告生成与硬件控制 Agent
- 继承 DUT、工位、模块、DBC/CAN 与当前任务上下文
- 高风险硬件写操作保留审批、执行记录与证据归档
Craios Studio方案、审批、TestRun 与报告
模拟采集与输出D1001 · D1101
电阻与跳线控制D1501 · D1203
总线诊断与帧通信D1701 · CAN / LIN
数字 I/O 与逻辑分析D1201 · PWM / UART
CR1000EXECUTION BASE
资源不是孤岛。每个硬件通道、总线信号与执行记录，均可进入同一条工程链路。
从意图到证据
每一步，都有上下文
AI 不是绕过工程控制的黑盒。Craios Studio 负责理解、编排与解释；CR1000 只执行经过工程师确认和 Safety Gate 校验的确定性流程。
01定义目标
从测试意图、模板或历史资产开始，明确 DUT、工况、接口、验收标准和风险边界。
02组织资源
Studio 根据 Device Profile、模块能力和项目要求，形成可审查的设备配置与测试流程。
03安全执行
工程师确认后，CR1000 驱动模块、连接被测设备、执行信号模拟、采集与通信测试。
04沉淀证据
TestRun 关联设备、模块、版本、参数、过程、结果与报告，让问题可复现，让经验可复用。
测试目标AI解析目标与历史资产
人明确验收与边界
人明确验收与边界
资源与风险AI匹配模块与信号
人校验资源与风险
人校验资源与风险
安全执行AI跟踪状态与告警
人审批启动与接管
人审批启动与接管
TestRun 证据AI汇总证据与报告草稿
人确认结论与归档
人确认结论与归档
Controlled by design.Agent 管理流程协同；关键硬件动作仍由工程师、权限与安全门禁共同控制。
工程基础
现在，就能
在现场创造价值
围绕具体 DUT、工位与验收目标配置模块、流程和交付方案，让团队从首个项目开始获得可执行、可复用、可追溯的验证能力。
CR1000 / CONFIGURED HARDWAREONLINE
模拟采集D1001 · ANALOG INPUT
量程与读数
量程与读数
模拟输出D1101 · ANALOG OUTPUT
电压与负载
电压与负载
电阻模拟D1501 · RESISTANCE
跳线与开关控制D1203 · JUMPER / SWITCH
开路与闭合
开路与闭合
数字 I/OD1201 · PWM / UART
逻辑分析
逻辑分析
总线通信D1701 · CAN / LIN
帧与信号
帧与信号
把硬件资源，
变成可编排的验证能力
围绕被测对象的接口、信号和验证任务组织模块资源；配置、命令、状态与结果由 Craios Studio 统一管理，形成可复用、可追溯的验证资产。
- 从采集、激励到通信诊断，按任务选择模块
- 跳线、Relay、故障与采集动作可编排、可审计
- 配置与执行记录和 TestRun 绑定，可复用、可追溯
拖动旋转 · 滚轮缩放
转起来看。源自真实 CAD 模型的 CR1000 三维展示：主机框架与模块槽位。
工作流比较
为需要落地的
验证团队而设计
验证团队不必在分散仪器、脚本工具和复杂系统之间反复切换。CR1000 产品体系把真实设备接入、流程编排、执行证据和 AI 协作放进同一条受控工程链路，让每次交付更快形成可复用能力。
工作流
手工仪器 / 临时台架
脚本自动化
大型完整 HIL
CR1000 产品体系
典型优势
单点测量快，专家临时排障灵活。
已有代码团队时，固定流程可自动化。
整车/域控级复杂仿真与多系统实时闭环。
模块化硬件执行、软件编排、TestRun 证据与 AI 辅助形成闭环。
常见限制
接线、记录和流程依赖个人，难复制。
脚本维护与工具切换成本高，新人上手慢。
投入、配置与导入周期相对更高。
需要先完成 DUT、模块、夹具和安全边界的技术评估。
最适合的任务
即时测量与临时故障定位。
稳定、固定的测试需求。
大规模、系统级实时仿真。
真实设备、产线工位及需要流程复用、报告追溯的现场验证。
设备与接口DUT、模块与资源配置
Recipe 与流程步骤、约束与审批
TestRun 证据读数、日志与版本
报告与复测结论、问题与回归
工程
资产
资产
一次执行，不止一次交付。硬件配置、执行记录和结论可被团队继续调用、复核与迭代。
数字对比
项目越大，优势越不是
“每一步快一点”
两组来自工程现场的对比：模型每次更换时的集成维护成本，以及测试链复杂度上升时真正膨胀的协调节点。
模型越换，传统集成债越重三次模型更换的累计人工维护工时（人时）
17.8h通用 AI 工具
8.6hAI + 脚本集成
0.7hCR1000 稳定层
模型升级不该让 DUT、工位、DBC、用例、TestRun 和报告重新接一遍。CR1000 工程对象不重接，仅保留联调确认。
复杂度上升，协调节点真正膨胀工程师需要主动协调的节点数
传统人工脚本自动化CR1000CR1000 + AI
结论：CR1000 的价值在复杂度上升后才真正显现——不是减少测试步骤，而是减少每一步之间的人肉交接。
一体化 AI 工程工具
接近一体化 AI 工具的协作体验，
扎根真实设备与工程约束
一个
工程工作区
把设备信息、模块资源、接口约束、Recipe、TestRun、报告与项目知识放在同一处管理。信息不再散落在表格、脚本和个人电脑中。
项目上下文持续保留一个
AI Copilot
从需求与历史资产理解开始，协助创建测试草案、组织资源、解释异常、整理报告并建议复测动作。每项关键结论保留出处与工程师确认。
AI 辅助，不替代责任一条
受控执行链
AI 的建议经过工程师审核和 Safety Gate 校验后，才由 CR1000 驱动真实硬件。执行过程完整进入 TestRun，形成可审计、可复现的现场证据。
从意图到现场闭环从安装 Agent，到完成仿真与报告。应用商店 → 一键部署 → 流程重组 → AI 推荐仿真 → TestRun 报告