一、AI 能力重塑自动化测试格局

自动化测试在软件开发中扮演着至关重要的角色,而人工智能技术的引入更是为这一领域带来了翻天覆地的变化。

(一)提升测试效率的新路径

AI 能够自动生成测试用例,大大降低了测试用例的编写成本。据统计,传统的测试用例编写往往依赖人工,耗时且容易出现遗漏。AI 可以从现有的测试用例中学习,快速生成新的测试用例。例如,从训练数据集中学习输入和输出的映射关系,从而预测新的测试用例。此外,AI 还可以自动执行测试任务,同时执行多个测试用例,进一步提高测试效率。在测试过程中,AI 驱动的自动化测试还可以实时监测系统性能和稳定性,帮助测试人员及时发现和解决问题。

(二)增强测试准确性的利器

AI 利用图像识别、模式识别等技术,能够更准确地检测软件中的缺陷。例如,基于自然语言处理的测试用例评估可以通过构建语义分析模型,对测试用例的执行结果进行评估。通过分析软件系统的结构和行为,AI 可以计算测试用例的相关性指标,如覆盖度、独立性等,从而评估测试用例的质量。此外,AI 还可以通过对历史测试数据和软件指标的分析,建立缺陷预测模型,准确预测软件中可能出现的缺陷类型和位置。这使得测试团队能够有针对性地进行测试,提高缺陷发现的效率,并更早地介入问题修复过程。

(三)扩大测试覆盖范围的关键

AI 能够无缝检查软件的各个方面,提高测试覆盖率,确保软件质量。AI 机器人可以使用多种数据组合测试测试用例中的每个场景,在运行时发现新行为,并将其用于场景中。例如,在智能测试覆盖率中,AI 可以通过自动生成测试用例、测试用例评估和动态测试覆盖率适应等方式,提高软件测试覆盖率。此外,AI 还可以通过分析系统的业务逻辑和数据流,智能生成具有代表性的测试数据,同时协助测试团队管理测试数据,自动清理过时或无效的数据,保持测试环境的整洁和高效。

二、AI 能力在自动化测试中的具体应用

TestinPro 是 Testin 云测试推出的一款以 AI 技术为核心的自动化测试产品,是业界首次把AI技术应用到自动化测试,旨在帮助企业提高软件测试的效率和质量,同时降低测试成本。该平台支持移动端APP、Web端业务系统、CS端应用界面自动化测试及API接口测试能力。以TestinPro为例,我们来分析人工智能技术在自动化测试中的特点和优势。

1、自然语言编写脚本:TestinPro 支持使用自然语言来编写测试脚本,这大大降低了脚本编写的难度,使得即使是非技术人员也能快速上手。这种方式提高了脚本的可读性和维护性。

2、AI 版本 OCR 技术:同构自构建先进的 OCR技术,TestinPro 可以准确地识别屏幕上的文本,即使是在复杂的界面或不同分辨率的设备上。该技术很好提高了脚本的稳定性和兼容性。其中OCR和图像识别精度在99%以上,速度在200ms左右。

3、AI 图像识别技术:TestinPro 通过 AI 技术对常见的图标检测、识别及语义化处理,可以是用户更好地理解和操作应用中的图标,增强了测试的智能化程度,同时能够在不同的环境中保持高精度的识别率。其中图像识别精度在98%以上,速度在300ms左右。

4、AI场景组件化支持:支持对于一些特殊的测试界面组件进行语义化封装和操作,例如涉及手势操作、安全键盘、表格、表单等组件的测试,提高测试脚本设计的效率和测试覆盖度。

5、组织级测试管理:TestinPro 不仅提供了强大的测试执行能力,还具备完善的测试管理和报告自动生成功能,包括测试过程截图、视频、终端日志、性能数据等。可以帮助团队更好地追踪测试进度和结果。

6、高效自动化测试执行:TestinPro 同时提供了一套完整的跨端自动化测试执行方案,支持在多端(如 Android、iOS、HarmonyOS 、鸿蒙Next等)上复用同一套测试脚本,简化了跨平台测试的过程。

7、支持与 DevOps 的整合:TestinPro 支持与现有的 DevOps 工具链无缝集成,促进了持续集成/持续部署(CI/CD)流程的实施,加速了软件开发和发布的速度。

8、全链路信创支持:支持从服务器、操作系统、数据库、中间库、GPU等一整套国产化信创软硬件的适配能力,实现该平台的安全可控,满足测试业务连续性需求。特别是针对信创的难点:AI GPU处理器的适配方面,通过对我司自有知识产权的OCR、图像识别等AI模型的改造和优化,使其能够完整的运行在国产信创的硬件之上,同时达到了国外同类产品相当的精度和性能。

9、智能测试机柜:云测自研智能化测试机柜,用以满足移动端真机设备与高效管理的现代化需求。可以解决设备存放设施专业性及安全性方面问题。该机柜配备完善的安全监控设备与管理系统,可实时监测设备状态、有效预防潜在的安全威胁。主要能力包括:监控机柜温度,湿度,烟感,漏水信息,提供展示手机温度,手机在线情况、在线位置等信息显示。支持USB Hub充放电配置等管理功能,支持监控指标异常情况时实时预警能力。

三、AI 能力为自动化测试带来的价值

AI 能力在自动化测试中极大地节省了测试时间。传统的自动化测试需要大量的人力投入来编写和维护测试用例,而 AI 可以自动生成测试用例,大大减少了测试用例的编写成本。同时,引入 AI 能力可以降低自动化测试的成本。虽然引入 AI 驱动的自动化测试需要一定的投资,但从长远来看,它可以显著降低测试成本。自动化测试不仅可以节省人力资源,减少测试周期,还可以降低测试过程中的错误和风险。

AI 能力还助于提高产品质量。AI 利用图像识别、模式识别等技术,能够更准确地检测软件中的缺陷。例如,基于自然语言处理的测试用例评估可以通过构建语义分析模型,对测试用例的执行结果进行评估。通过分析软件系统的结构和行为,AI 可以计算测试用例的相关性指标,从而评估测试用例的质量。此外,AI 还可以通过对历史测试数据和软件指标的分析,建立缺陷预测模型,准确预测软件中可能出现的缺陷类型和位置。这使得测试团队能够有针对性地进行测试,提高缺陷发现的效率,并更早地介入问题修复过程。

未来,AI 驱动的自动化测试将成为软件开发的标准实践,极大地提高软件产品的质量和市场竞争力。企业应积极探索 AI 技术的集成和应用,以实现持续的质量改进和创新。

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