云測試中的人工智能應用
近幾年，以深度學習為代表的人工智能滲透到各行各業(yè)，云測試也不例外。以Testin云測為例， 2017 年開始，公司著力于AI技術與測試的結合。在智能測試云中，AI技術從測試用例的智能生成，測試的智能執(zhí)行，以及測試結果的智能分析三個方向賦能自動化測試。
與傳統(tǒng)的自動化測試相比，人工智能賦能的云測試主要特點有:
(1)學習成本低。傳統(tǒng)的自動化測試，即使做到比較易用，也至多是低代碼，而人工智能賦能的云測試完全可以做到以自然語言表達，從而降低了學習成本。
(2)維護成本低?；趪澜z合縫規(guī)則的自動化測試，一旦測試環(huán)境有細微的變化，則要修改代碼中的參數(shù)，理解成本和維護成本都更高，而人工智能測試維護成本顯著降低。
(3)Hybird識別好。人工智能測試，因不依賴于控件信息，可直接進行控件識別，因此Hybird識別效果大幅提升。
(4)跨應用與跨平臺。傳統(tǒng)的自動化測試，是基于規(guī)則，這就導致其適應性較差，跨應用與跨平臺能力均較弱，而人工智能測試，可不斷地通過OCR、以圖搜圖等進行學習，適應能力大幅增強。
云測試模式對傳統(tǒng)的商業(yè)方法進行了嶄新的迭代，甚至對傳統(tǒng)的軟件測試模式進行了顛覆。從客戶層面上來看目前非常多的 500 強企業(yè)早就在用云測試的模式，并從軟件及系統(tǒng)測試中為云測試單獨劃分預算，其中不僅包括互聯(lián)網(wǎng)還有許多轉型“互聯(lián)網(wǎng)+”的傳統(tǒng)企業(yè)，并且應用云測試的模式已呈現(xiàn)國際化方向。人工智能技術和彈性的人力模式融入到了測試行業(yè)中，進一步提升了測試行業(yè)整體的專業(yè)性、智能性的水平，增強了測試行業(yè)的效率，使測試人員擺脫開發(fā)技能束縛，專注于業(yè)務能力和測試設計能力的培養(yǎng)。
