在整车研发周期里，性能试验是关键环节之一，以热管理系统试验为例，需要验证车辆在不同环境、不同工况下的热管理和通风空调性能，这不仅决定空调的制热/制冷效果，还与电池冷却、能耗、舒适性体验紧密相关。
过去，这类试验多由工程师人工执行，会面临几个常见挑战：
- 工况多且复杂：从-20℃的极寒低温到45℃的酷热高温，从不开空调快充到边开空调制冷边充电，这其中每一个参数组合都会改变系统性能。仅低温开暖风充电，就可能有上百种组合（不同温设、风档、电池状态）。
- 人工试验低效：传统方法往往只能覆盖少量典型工况，夜间或闲时试验利用率低，工程师们需要将大量时间花在重复执行与记录数据中。
结果是：性能潜力未被充分探索，调试决策依赖经验，容易留下未知风险。
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让试验自己跑起来
我们将传统的人工试验，升级为云端自动驱动执行的程序，让车辆在无人值守时自动完成预设场景下的测试，从采集数据到计算指标，再到推荐最优参数，全流程闭环。
一个典型的夜间低温工况试验会是这样的：
- 在云端配置试验计划：设定触发条件（如环境温度 -20℃±3℃）、空调模式、参数组合，以及需要采集的信号（电池温度、SOC、出风温度、光照等），系统下发控制程序到试验车，保持待机。
- 夜间环境温度降至目标区间时，车辆自动执行试验动作——调整空调与充电策略，并实时采集数据上报云端，云端实时绘制温升曲线、能耗曲线，计算舒适性与效率等指标。
- 多个工况和车辆的结果，在同一套算法模型中被对比分析
通过这种方式，曾经需要工程师熬夜值守收集的低温数据，现在能在无人干预的情况下完成，还能事半功倍。
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从一组试验，到大规模覆盖
有了自动化触发与试验，真正的价值是在覆盖了更大的工况组合。
过去一晚上最多盯一辆车、跑一个场景，现在多个试验车可以在不同地点、不同环境条件下各自执行计划。一次回合下来，能把覆盖率提升到过去的数倍，在开发周期非常有限的情况下，把更多变量组合跑一遍。
比如低温不开空调和低温开空调的快充试验，过去可能按一个外温跑一组，现在在同一个夜间周期里，可以同时覆盖-20℃、-10℃、0℃三个外温区间，还能配合不同快充桩能力，直接比较差异。
这种广覆盖的好处是显而易见的：
第一，边界情况不会轻易漏掉，减少试验后期“打补丁”。
第二，更多数据意味着能在分析阶段更快找出模式和规律，而不是凭主观去判断。
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性能预测：多因子之间的平衡
性能试验的本质，是要寻找多因子之间，面对多目标结果的动态平衡。在制造领域也有类似的场景，例如：
这类问题的共同点是：有多个可调参数（输入因子）、有多个互相制约的目标（输出性能）、目标无法同时最大化，需要寻找“帕累托最优解”。
人脑在面对包含几十、几百个参数组合的搜索空间时，很容易因为时间和信息不足而保守调参，留下性能冗余。而有了全工况、自动化采集的真实数据，我们就可以把VTS性能试验建模成一个多目标优化问题：
- 输入因子：环境温度、光照、电池初温、SOC、电池冷却介入策略、空调设定等
- 输出指标：舒适性（升温/降温的时间，温度均匀性）、能效（单位能耗完成的温升/降温）、稳定性（温度波动、噪音控制）
算法会对所有试验结果计算综合性能分数，不同于单一指标的“最佳”，帕累托最优意味着任何一项性能的提升，都会导致另一项性能的下降，因此曲线上的点，都是多目标平衡下的最佳组合。VTS性能试验只是一个切入点，更重要的是我们具备了让试验“自己跑起来”的能力，能用数据为决策提供可量化、可解释的最优解。
未来，连山的性能预测技术将应用到更多系统和业务中，因为不管是热管理、能耗，还是制造工艺优化，背后的核心问题，都是相同的：在复杂的多因子、多目标博弈中，找到那个最优的平衡点。