Con el desarrollo facilitado de funciones de conducción altamente automatizadas y vehículos automatizados, también surgió la necesidad de técnicas de prueba avanzadas. Con un número casi infinito de posibles escenarios de tráfico, los vehículos deben recorrer un mayor número de kilómetros de prueba durante el desarrollo, lo que sería muy difícil de lograr con los métodos de prueba convencionales actualmente utilizados. Las tecnologías de prueba de vanguardia, como Vehicle-in-the-Loop (ViL) o Scenario-in-the-Loop (SciL), pueden proporcionar una solución a largo plazo; sin embargo, también se debe abordar la validación de estos sistemas complejos. Las tecnologías ViL y SciL proporcionan control y medición en tiempo real con múltiples participantes; sin embargo, requieren una enorme capacidad computacional y comunicación de baja latencia para proporcionar resultados comparables con las pruebas en el mundo real. La comunicación 5G (de quinta generación) y la computación en el borde pueden ayudar a satisfacer estas necesidades, aunque también se debe probar la implementación adecuada. En el presente documento, se presentó un modelo de control realizado basado en la arquitectura SciL que fue desarrollado con datos de pruebas del mundo real y validado utilizando técnicas de co-simulación y gemelos digitales. El modelo se estableció en Simcenter Prescan(c) conectado a MATLAB Simulink y se validó utilizando IPG CarMaker, que se utilizó para alimentar la simulación con los datos de entrada necesarios para reemplazar los datos de pruebas del mundo real. El objetivo del presente documento era introducir los pasos del proceso de desarrollo, presentar los resultados del procedimiento de validación y proporcionar una perspectiva de posibles implementaciones futuras en el estado del arte en ecosistemas de campos de prueba.