- 车端控制器： 包含定位和感知设备、驾驶机器人、以及通讯控制模块。定位和感知和自动驾驶系统有点像，车顶和车头的雷达和摄像头，是整套系统的眼睛和耳朵，判断车辆的位置和状态。驾驶机器人的执行机构，相当于手和脚，分别控制转向、挡位、油门、制动。这样设计最大程度模拟人类驾驶，可以适配不同的车，不管是按键换挡，还是怀挡，手动挡还是自动挡，都可以操作。控制模块相当于大脑，眼睛看到的信息发送给大脑，大脑完成决策发送指令给手脚，还可以把信息发送给云端。
- 云端控制中心：可以收到车端控制器发送上来的信息和数据，背后站着的是工程师。不过，工程师不会像玩电脑游戏一样直接控制试验车，而是扮演「班主任」的角色，一边布置作业，一般监督机器人完成作业。也就是说，工程师坐在办公室里，就能配置测试项目，同时监测车辆、机器人、环境、路径以及试验结果等等，一旦出现紧急情况，可以通过云端控制刹停，为试验安全兜底。
当然，如果简单地把它理解为AI 代替人的工作，那就真的浅了。
正如 CAD 软件的出现，把设计师给解放了，不用伏案画图，可以做出，RoboTest 的意义，在于解放测试工程师，可以把人力资源，投入到价值更高的地方，让测试验证流程更高效、更安全。同时，整车试验阶段的关键，还是要模拟人开车的方式来验证车辆的问题，而不能完全通过后台电子线控的方式来做自动驾驶，那样就达不到发现实际司机开车出现的整车问题的研发目的。
（一）更高效
过去一个车型换代至少需要三到五年，现在有的车不到半年就改款，竞争越来越激烈，开发周期也越来越短，这要求测试验证的工作更加「高效」。这里的「高效」，不是指单纯的赶工，而是利用机器平台，提升「测试」的效率。