(原标题:AI测试三大实践案例剖析:如何实现测试效率提升50%以上?)
在当今数字化浪潮席卷全球的时代,软件已不再仅仅是工具,而是成为企业战略的核心驱动力。比尔・盖茨曾预言“软件吞噬世界”,如今这一预言正在各行业加速落地。从金融领域国有六大行2024年金融科技投入高达1254.59亿元,到汽车产业“软件定义汽车”理念重塑竞争格局,再到人工智能领域大模型与传统软件深度融合,软件正深刻改变着各行业的生态与未来。然而,这种变革也给软件质量保障体系带来了前所未有的挑战,软件质量成为决定用户体验与市场竞争力的关键因素。
在这一背景下,软件测试不再仅仅是质量控制的环节,而是演进为企业数字化竞争的重要基础设施。Testin云测作为行业头部服务商,凭借超300万款软件/系统/App测试经验,构建了融合AI技术、多维度设备资源与先进工具链的智能测试体系,为各行业提供专业化质量保障服务。
一、AI测试助力大模型应用质量攻坚
大模型在人工智能领域的发展如火如荼,但其产品化过程中却面临着诸多挑战。某头部大模型厂商在产品化过程中遭遇了专业测试人才缺口与硬件机型覆盖不足的双重瓶颈,导致兼容适配困难,显示异常、功能失效等问题频发。Testin云测为其量身定制的深度兼容测试方案,展现了显著的技术优势。
在设备矩阵方面,Testin云测构建了国内安卓Top600/iOS Top70、海外安卓Top150/iOS Top70的全机型覆盖体系,确保测试的全面性。技术创新上,自研UI自动化工具结合NLP技术实现无码化脚本开发,通过强化学习动态优化测试策略,大大提高了测试效率与准确性。团队协作方面,组建包含大模型测试专家的专项团队,开发数据转换工具解决异格式数据整合难题,确保测试工作的高效推进。
这一方案从测试执行到上线保障实现了全流程赋能,高效输出兼容性测试报告指导缺陷修复,并针对APP Store清榜问题提供紧急技术支持。合作效果显著,产品开源发布后引发行业关注,质量与效果得到用户和行业的多重认可,双端应用市场下载量位居AI大模型品类榜首,成为AI测试助力大模型应用质量攻坚的成功典范。
二、金融行业智能测试体系构建的创新实践
金融行业在数智化转型过程中,面临着诸多挑战。某股份制银行在转型中遭遇了测试效率与覆盖范围的矛盾、资产复用机制缺失、管理流程碎片化、精细化度量能力不足等问题。Testin云测深度契合其行业特征,为其打造了智能一体化测试管理平台,该平台具有显著的系统化特性。
在架构设计上,采用模块化分层架构,划分为公共层、管理层与执行层,实现分阶段建设,确保平台的灵活性与可扩展性。体系优化方面,基于TMMI模型重构测试流程,将线下规范迁移至数字化管理平台,提升管理效率与规范性。技术创新上,微服务架构保障系统扩展性,AI辅助用例生成提升自动化效率,进一步优化测试流程。
项目实施中,Testin云测采取了一系列关键举措。优化自动化分层策略实现分布式执行,构建测试资产中心使脚本复用率提升50%,通过API整合实现需求-缺陷的端到端追溯。最终成效显著,关键场景测试执行时间缩短40-60%,资源利用率提升60%,同类缺陷复发率下降50-70%。该项目入选全国企业“人工智能+”行动创新案例TOP100,成为金融行业可复制应用的AI测试标杆案例,为金融行业的数智化转型提供了宝贵的实践经验。
三、智能座舱测试的技术突破与数字化升级
“软件定义汽车”已成为汽车产业的发展趋势,传统实验室测试模式在这一趋势下暴露出诸多痛点。某头部车企作为坐拥千万级车机用户的行业领军者,随着其自研系统迭代升级,新增功能与修复漏洞后的回归测试需求呈指数级增长,多滴分散的测试设备资源难以协同,测试效率与灵活性受到限制。Testin云测为其打造了专属智能座舱AI测试系统全生命周期管理方案,实现了技术突破与数字化升级。
该方案通过资源整合与智能调度,显著提升了设备利用率。利用AI自动化测试技术,大幅减轻了回归测试负荷。搭建的专属专业云测试平台具备多维功能,核心技术融合AI机器视觉实现界面自动化操作,采用“车机上云”架构支持远程协作。功能矩阵涵盖车机管理(含CAN/DAQ配置)、真机调试(支持360影像操作)、脚本管理、任务调度、报告生成五大模块,生态兼容支持信创环境适配,全中文无码化设计降低了测试技术门槛。
该系统融入AI技术,通过云端协同与任务编排机制,有效解决了车机测试中的设备调度难题,为车企提供了兼顾功能验证与数据安全的测试解决方案,推动智能座舱软件质量保障体系的数字化升级。该项目已入围“2025全国企业新质生产力赋能典型案例”,成为车企推动AI测试升级落地的又一实践典范,为汽车产业的智能化发展注入了新的动力。
Testin云测作为AI测试领域的先行者,凭借超十年的行业经验积淀构建起稳定性保障体系,旗下自研的Testin XAgent智能测试系统,深度融合生成式AI(AGI)技术,以TMMI5流程标准为严格遵循,创新性引入RAG(检索增强生成)技术,显著提升了测试结果的准确性与应用价值。通过整合机器视觉与自然语言处理技术,该系统构建起多模态智能测试能力矩阵,为企业提供贯穿测试全链路的自动化、智能化AI测试解决方案,成为金融、汽车、互联网等领域头部企业的战略选择,持续赋能行业数智化质量体系升级。
