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两会热议 AI 驱动，软件测试行业如何搭乘智能快车实现效率飞跃？

来源： 信息主管网   日期：2025-03-14  责编： 殷绪江  
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   随着2025年两会的召开，人工智能(AI)再次成为热议焦点。政府工作报告中明确提出，要加快AI技术与各行业的深度融合，推动数字经济高质量发展。在这一背景下，软件测试行业作为信息技术领域的重要一环，正迎来前所未有的发展机遇。AI技术的引入，不仅为软件测试带来了效率的飞跃，更在测试质量、成本控制等方面展现出巨大潜力。
　　传统软件测试通常依赖于人工编写测试用例、执行测试脚本以及分析测试结果，这一过程不仅耗时耗力，还容易因人为因素导致测试覆盖不全或缺陷遗漏。而AI技术的引入，正在改变这一现状。通过智能算法，AI可以实现自动化测试用例生成、智能缺陷预测、测试结果分析等功能，大幅提升测试效率，降低测试成本。
　　以自动化测试技术领衔供应商Testin云测为例，其早已将AI技术深度融入其测试解决方案中。通过AI驱动的自动化测试平台，Testin云测能够帮助企业快速生成高覆盖率的测试用例，并利用机器学习算法对测试报告进行智能分析，精准定位潜在缺陷。这种“AI+测试”的模式，不仅缩短了测试周期，还显著提高了测试的准确性和可靠性。
　　在金融行业，某股份制银行测试业务管理室及测试中心与Testin云测合作后，建立了覆盖测试全生命周期的测试管理平台，全面支撑行内业务测试、技术测试、测试度量、测试资产的一体化管理。该平台以企业级测试体系的视角，优化、整合现有测试工具平台，同时引入基于OCR识别、NLP自然语言处理的AI智能化测试技术，打造了业内一流水平的测试工具平台，全面提高测试工作的数字化运转水平。
　　在AI技术应用方面结合AGI实现测试需求点和测试案例的自动化生成，在生成结果“采纳率”指标接近60%，高效辅助测试人员开展测试工作。同时，在AI自动化测试方面，实现自然语言脚本编写UI自动化测试脚本，会中文就能写脚本，零上手门槛 ，可读性高，可维护性强。结合基于AI视觉智能目标识别(如：OCR和图像识别等)实现跨平台移动端应用、Web端应用、PC端应用的自动化测试，其中OCR和图像识别精度高达99%以上，大幅提升测试环节的综合效能。事实上，“AI+测试”在软件测试中的众多应用场景都正在为企业测试环节带来显著降本增效价值。
　　智能测试用例生成
　　传统的测试用例编写，完全依赖测试工程师逐行研读需求文档，手动逐条设计。这一过程极为繁琐，测试人员不仅要投入大量时间与精力，还常因人为疏忽，遗漏诸多边缘场景，导致测试覆盖不够全面。而 AI 技术引入后，局面大为改观。它能够深度挖掘历史测试数据，追踪代码变更轨迹，洞察用户行为模式，通过复杂算法自动生成测试用例，全面覆盖各类常规及边缘场景，极大提升测试用例编写效率与质量。
　　智能缺陷预测
　　在软件开发进程中，软件规模愈发庞大，代码结构日益复杂。AI 技术此时展现出独特优势，它深入剖析代码库，梳理版本变更记录，研究历史缺陷数据，构建精准预测模型。借助这一模型，能够提前预判软件内可能潜藏缺陷的位置。测试团队据此可提前聚焦高风险模块，将人力、时间等测试资源精准投放在关键环节，避免资源浪费，显著提升测试工作的针对性与有效性。
　　自动化测试执行与结果分析
　　AI 驱动的自动化测试工具宛如智能模拟用户，能够精准复刻复杂测试场景下的各类操作，在执行过程中实时监控测试结果，全程无需人工过多干预。搭配自然语言处理(NLP)技术，可自动解析测试日志里的文字信息;运用图像识别技术，能快速识别截图、视频中的异常画面，综合研判后迅速定位问题根源，极大缩短问题排查时间，为软件缺陷修复争取宝贵时间。
　　持续测试与 DevOps 集成
　　在当下敏捷开发与 DevOps 盛行的环境里，软件更新迭代速度加快，发布周期大幅缩短。传统测试方法流程繁琐、效率低下，难以跟上节奏。AI 技术则能巧妙融入持续集成(CI)和持续交付(CD)管道，从代码提交那一刻起，自动触发一系列自动化测试流程，涵盖单元测试、集成测试、系统测试等，实现全流程覆盖，保障软件在快速迭代中质量稳定可靠。
　　AI技术的快速发展，也正在为软件测试行业注入新的活力。通过智能算法和自动化工具，AI不仅能够提升测试效率，还能帮助企业降低测试成本，提高软件质量。作为自动化测试头部服务商，Testin云测通过智能一体化测试管理平台及相关AI技术创新融合持续引领软件测试行业的智能化转型。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AI将在软件测试领域发挥更大的价值，助力企业实现数字化转型的全面提速。




 
标签：大数据数智科技大算法云测

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