1、复杂智能系统测试性技术要求TCICC 35019-2025讲解了面向复杂智能系统的测试性评估、设计与测试的技术框架，构建了一套涵盖定性与定量指标的系统化测试性评价体系。该标准明确了复杂智能系统在测试过程中应具备的关键质量子特性，包括可观测性、可控性、可分解性、可隔离性、可重现性、可诊断性、可覆盖性、可自动化性以及数据可测性，并对每一项特性进行了清晰的术语定义和分层描述。文档从测试对象类型出发，划分了数据层、模型层、应用层、运行环境层及系统层五个测试层次，确保测试覆盖系统全栈结构。在此基础上，建立了由九个核心维度组成的测试性指标体系，分别提出定性要求与定量计算方法，如通过日志完备率衡量可观测性、
2、利用参数控制粒度评估可控性、采用模块解耦程度量化可分解性等，实现了测试性能力的可度量、可验证。标准进一步提出了测试性综合评估模型，通过子指标计算、维度加权聚合和等级判定流程，形成统一的测试性指数，支持对系统整体测试能力进行分级评价。文档还系统梳理了支撑复杂智能系统测试的关键技术与方法，涵盖功能行为、性能效率、鲁棒性、公平性、可解释性、隐私保护、对抗测试、模糊测试、差分测试、蜕变测试、数据扰动、模态缺失、不确定性校准、事实性验证、提示注入防御、多模态一致性、长上下文处理、强化学习安全约束等前沿测试手段，并规范了测试执行流程与生命周期各阶段的测试性活动，为智能系统的持续集成与交付提供技术指导。复杂
3、智能系统测试性技术要求TCICC 35019-2025适用于从事人工智能系统研发、测试、运维和管理的相关单位与人员，尤其适用于涉及高可靠性、高安全性要求的行业领域，如航空航天、国防军工、智能交通、工业智能制造、医疗健康、金融风控、 autonomous systems（自动驾驶、无人系统）等场景下的复杂智能系统开发团队。该标准适用于系统架构师、测试工程师、质量保证人员、AI算法开发者、运维管理人员以及标准化与合规审查人员，在系统设计、开发、部署、运行和退役全生命周期中，用于指导测试性需求分析、测试方案制定、测试工具选型与测试能力评估。同时，该标准也可作为科研机构、检测认证机构和第三方测评单位开展智能系统质量评估与认证的技术依据，推动智能系统测试性能力的标准化、规范化发展。
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