黑盒测试（Black-box Testing）是自动驾驶系统验证中的一种重要方法，指在不了解系统内部结构和实现细节的情况下，仅通过输入输出行为来评估系统功能是否符合预期。这种测试方式将待测系统视为一个不透明的「黑盒」，重点考察其对外表现是否符合需求规范，而非内部代码逻辑或算法细节。黑盒测试通常基于功能需求文档设计测试用例，覆盖正常操作、边界条件和异常场景，以验证系统的鲁棒性和安全性。
在自动驾驶开发实践中，黑盒测试尤其适用于验证感知模块的物体识别准确率、规划控制模块的决策合理性等端到端功能。比如通过注入不同天气条件下的传感器数据，观察车辆是否做出符合交通规则的驾驶行为。随着场景库建设和虚拟测试技术的发展，基于场景的黑盒测试已成为自动驾驶功能安全认证（如ISO 21448 SOTIF）的核心手段。值得注意的是，黑盒测试需与白盒测试结合使用，才能全面评估系统的可靠性。