在大模型的推动下，AI驱动的智能测试工具市场快速发展。AI驱动的智能测试工具能够提高测试覆盖率、效率和稳健性，减少人工干预需求。企业应迅速评估这些工具，探索大模型在测试领域的应用，并集成到开发流程中，以提升软件开发质量和效率。同时，要关注大模型技术对用户体验和测试流程的影响。
沙丘智库发布《2024中国AI驱动的智能测试工具市场指南》，报告对AI驱动的智能测试工具市场进行定义，梳理了大模型对智能测试工具的影响以及智能测试工具的五大应用领域，旨在帮助企业快速了解AI驱动的智能测试工具市场。
完整版报告：2024中国AI驱动的智能测试工具市场指南
01
AI 驱动的智能测试工具是什么？
AI驱动的智能测试工具是指基于人工智能技术实现持续、自我优化和自适应自动化测试的工具，其功能涵盖软件测试生命周期的各个环节，包括测试场景和测试用例生成、测试自动化生成、测试套件优化和优先级排序、测试分析和缺陷预测以及测试工作量估算和决策制定。
AI驱动的智能测试工具可帮助软件工程团队提高测试覆盖率、测试效率和稳健性，协助测试人员进行测试工作，并减少测试不同阶段对人工干预的需求。
02
大模型对智能测试工具有什么影响？
将大模型用于软件测试领域可以提供更高的测试覆盖率，减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效率，加快缺陷修复，并确保遵守企业内外部的软件开发标准。
大模型在测试领域有两个明确值得探索的方向：
方向一：文本生成类场景。由于大模型的优势在于文本生成，因此对这类场景有较好的辅助作用，典型的场景包括生成用例描述、需求转测试用例、测试用例数据生成、Debug等，主要应用的是大模型的推理和生成文本的能力；
方向二：行为生成类场景。目前大模型还不太具备，但未来有可能会产生颠覆。典型的场景包括用例执行、结果分析、自动程序修复等。例如在最理想的情况下，如果想要颠覆GUI测试，不仅仅是让大模型做预测，而是大模型预测后完成执行动作。
当前，大模型在软件测试领域的应用还处在非常早期的阶段，一些头部银行和互联网大厂在探索这一方向，开发垂域测试大模型（例如中信银行“第二脑”、邮储银行“研发测试大模型”等）以及智能测试工具（百度智能测试助理TestMate、蚂蚁集团TestAgent等）。
03
AI驱动的智能测试工具有哪些应用场景？
人工智能对软件测试影响最大的五个领域包括测试规划和优先级、测试创建与维护、测试数据生成、视觉测试、测试和缺陷分析。
以上为报告内容节选，查阅完整版：2024中国AI驱动的智能测试工具市场指南
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