人工智能的迅速普及让人们对未来充满期待，软件测试与质量保障领域自然也无法避开这股浪潮。凭借海量数据的支撑，AI仿佛为传统流程装上了智能引擎，使测试过程更加高效。谷歌、亚马逊、微软等科技巨头早已在AI项目中投入巨额资金，业内众多权威人士也纷纷表示：这一技术将彻底变革软件开发的核心范式。从孤立的手工测试，到持续集成中的自动化测试，AI正在全面重塑开发与测试行业。简单来说，它就是帮助我们简化流程、提升效率的那把核心钥匙。

值得关注的几组数据

先看几组硬核数字。Gartner曾预测，到2020年AI技术将渗透进几乎全部新产品与服务，成为CIO优先考虑的投资方向——事实上2018年就已经被AI相关话题全面覆盖。而《2020-21世界质量报告》显示，约21%的IT领导者正在开展AI试验或模型验证；仅有2%的受访者明确表示AI在其未来规划中毫无价值。此外，软件测试与质量保障对软件企业而言一直是一笔不小的开支——上一财年消耗了超过四分之一的IT预算。正因如此，企业在AI驱动的自动化测试平台上投入资金，动力非常充足。

AI对测试人员意味着什么？

说实话，AI在零人工干预下快速发现测试错误或故障的能力，已经得到了充分验证。就像自动化技术把软件工程师从重复的手工劳动中解放出来一样，AI更进一步，凭借额外的智能来减少那些繁琐工作。它的核心机制是通过学习过去问题的解决方式，来找到未来应对同类问题的方法。软件工程师当然仍需继续完成本职工作，但同时也要学会理解基于AI的自动化测试工具，并利用它们来提升整体效率。

有了AI，质量保障测试团队的角色正从“手工测试”向“自动化测试”转变，因为AI极大提高了QA测试的效率。大约70%的测试工作都是重复性的，AI完全可以接管这部分内容，测试领域也将因此发生一系列深刻变化。因此，如果测试人员能够高效运用AI工具，那么短短时间内就能显著提升项目的整体质量。

IBM系统科学研究所的数据很能说明问题：产品发布后才发现的bug，修复成本是设计阶段发现的4~5倍，是维护阶段发现的100倍。具体来看：

• 生产阶段发现bug：1万美元
• QA测试阶段发现bug：1500美元
• 需求收集阶段发现bug：100美元

游戏开发商育碧推出了一款基于AI的工具，能在开发者键入代码时实时提醒可能的错误。要知道，漏洞修复可能占到育碧游戏开发预算的70%——AI带来的财务回报相当可观。

AI在软件测试中的9大优势

1. 高精度

手动测试虽然准确，但毕竟是人就会犯错。质量保障工程师偶尔会遗漏某些缺陷或逻辑错误。测试自动化能反复执行同一套操作，不漏掉任何细节，而AI则在此基础上更进一步。

2. 更出色的缺陷追踪

传统测试方法中，错误或漏洞常常被长期忽视，后来变得难以处理。AI能在几秒内发现缺陷并分析这些错误，而且随着测试数据增长，bug数量也在增加，AI能自动执行程序并自动修正代码，让团队更智能地进行错误追踪。AI还会在调试日志中记录故障详情，并检测重复出现的错误。

3. 更高的灵活性

应用中哪怕一个很小的改动，都可能导致传统自动化测试工具失败，因为传统测试场景只考虑单个路径或选择器，比较死板。机器学习和AI则允许测试程序拥有高度灵活性，能在多个文档元素之间建立知识关联。这种系统可以实时自动适应任何变更，既可靠又灵活。

4. 控制测试时间

QA测试中的AI能大幅缩短手动测试的时间。质量保障团队可以把精力集中在需要人工判断的复杂任务上，而让AI处理重复性工作。这样一来，发布速度加快，资源也从测试新版本中释放出来，用于开发新功能。

5. 增强回归测试

随着部署越来越快，回归测试的压力大到让人难以跟上。组织可以用AI来完成那些繁琐的回归测试任务，并用机器学习来自动生成测试脚本。例如，当用户界面发生变化时，AI可以扫描大小、形状、颜色或重叠区域，避免手工测试可能遗漏的问题。

6. 测试一致性

QA测试人员擅长发现和解决复杂问题，但他们毕竟是人，长时间重复工作难免出现倦怠和失误。AI不受重复测试的影响，能产生更可靠、一致的结果。此外，QA分析师和开发人员之间常因测试结果分歧而扯皮，AI给出的客观结果能有效消除这类人机交互导致的停滞。

7. 增强测试覆盖率

测试自动化的细节特性让测试程序更加全面。AI能帮助工程师检查内存、内部程序状态、文件存储、内容以及数据表。它能根据预期结果寻找模式，检查数据库行为，在单个测试中执行多种测试用例，实现全面覆盖。

8. 缩短发布周期，加快上市时间

自动化测试显著缩短了开发与测试时间。每次代码变更后都能立即触发测试，减少了重复执行测试用例的额外成本。AI集成测试既准确又省时，在QA和软件测试行业，时间直接与金钱挂钩。

9. 执行视觉测试

图像和模式识别让AI能通过视觉测试来识别用户界面上的错误。AI可以分离动态UI控件，无论形状大小如何，都能用像素级精度进行评估。

排名前5的AI测试工具

#1 功能化（Functionize）
基于云的工具，适合功能、性能和负载测试。它利用AI和ML加速测试创建、分析与管理。你只需用英语输入需求，自然语言处理就能自动生成功能测试用例。而且它能在几分钟内从每台台式机和移动浏览器执行100项测试。

#2 Testim
借助ML技术编写、执行和指导自动化测试，擅长UI、功能测试和端到端测试。随着运行次数增加，Testim会变得更智能，提高测试套件的稳定性。QA测试人员可以用JavaScript和HTML等语言编写复杂逻辑。

#3 Appvance
根据用户行为生成测试案例的最佳工具之一。它的测试组合能准确反映实际系统在生产环境下的行为，百分之百以客户为中心。

#4 Testcraft
适合Selenium的回归测试和持续测试，也可用于检查Web应用。AI通过自动处理应用的适配性，在避免时间和管理成本上发挥关键作用。

#5 Applitools
用于可视化UI测试、监控和可视化管理。它能扫描应用屏幕，像人类大脑一样进行检查——只不过用的是ML。DevOps、自动化测试、手动QA和数字化转型团队都可以轻松上手。

结论

AI是接下来的一件大事，但它不会取代人类。AI能快速执行各种确定性测试，但隐性和隐式测试还得靠人工。质量保障测试人员将与AI协同工作，把精力集中在测试中更具挑战性和有趣的部分。两者紧密合作，有望彻底改变我们现有的测试方式。中小企业也能轻松从AI/ML驱动的测试中获益，应对测试团队面临的关键挑战。归根结底，AI和ML不是来替代测试人员的，而是作为测试策略的有力补充。