针对现有智能汽车基于场景测试方法严重依赖人力、效率瓶颈凸显的问题，本文提出了一种基于大语言模型的智能汽车仿真测试方法。首先，设计基于大语言模型的智能汽车仿真测试架构，建立了对应的数据层和仿真层；在此基础上，构建了基于大语言模型的智能汽车仿真测试流程，针对知识问答型任务设计了知识挖掘、模型微调与知识库增强检索应用流程，针对场景生成任务设计了场景类型分析、场景要素生成、场景工具链调用的应用路径，针对测试评价型任务，设计了测试场景解析、评价体系构建与仿真测试执行综合应用框架；最后，对各任务进行了测试。结果证明，本文所提出的测试方法可以有效解决不同类型的测试任务，提升测试效率。
