2024年底,DeepSeek正式上線(xiàn)DeepSeek-V3首個(gè)版本并同步開(kāi)源,如同雨夜的一道驚雷,在國(guó)內(nèi)外AI大模型由ChatGPT領(lǐng)銜發(fā)展的局面下迅速出圈,DeepSeek的出現(xiàn)對(duì)國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的積極影響。其推出的DeepSeek-R1和DeepSeek-V3等模型,憑借高性能、低成本以及開(kāi)源特性,極大地推動(dòng)了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。
隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,軟件應(yīng)用的復(fù)雜性和多樣性不斷增加,軟件測(cè)試行業(yè)也迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。諸如ChatGPT、DeepSeek、文心一言、豆包、Kimi等AI大模型的入市與普及發(fā)展,使得軟件公司能夠以較低成本將AI功能嵌入產(chǎn)品中,尤其是SaaS企業(yè)有望率先受益。AI大模型憑借其卓越的文本處理能力、高效的推理速度以及多任務(wù)處理能力,為軟件測(cè)試行業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)影響,重要體現(xiàn)在以下幾個(gè)維度。
1、智能化與自動(dòng)化,實(shí)現(xiàn)降本增效
軟件測(cè)試領(lǐng)域正逐步邁向智能化與自動(dòng)化的新階段。過(guò)去,測(cè)試人員編寫(xiě)測(cè)試腳本需進(jìn)行大量的手動(dòng)輸入,不僅過(guò)程繁瑣,還易出現(xiàn)人為差錯(cuò)。現(xiàn)在,借助 AI 模型,測(cè)試人員僅需以自然語(yǔ)言描述測(cè)試需求,AI 便能迅速生成相應(yīng)的測(cè)試腳本。同時(shí),AI 通過(guò)對(duì)過(guò)往測(cè)試數(shù)據(jù)及日志的深度分析,能夠基于歷史經(jīng)驗(yàn)對(duì)軟件潛在缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。這一智能化測(cè)試方式顯著提升了測(cè)試效率,有效減少了測(cè)試遺漏,使測(cè)試人員得以從重復(fù)性的基礎(chǔ)測(cè)試工作中解放出來(lái),將更多精力投入到更具價(jià)值的深度測(cè)試任務(wù)中,從而為企業(yè)節(jié)省時(shí)間與人力成本,提升整體運(yùn)營(yíng)效率。
2、測(cè)試工具與技術(shù),推動(dòng)升級(jí)創(chuàng)新
AI 技術(shù)的深度融入,使軟件測(cè)試工具與技術(shù)實(shí)現(xiàn)了重大變革。以 DeepSeek-V3 為例,其具備強(qiáng)大的多模態(tài)交互能力,能夠?qū)D像、音頻等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。在軟件測(cè)試中,針對(duì)圖像部分,它可憑借先進(jìn)的圖像識(shí)別算法,快速檢測(cè)出圖像顯示異常、模糊等問(wèn)題;對(duì)于音頻部分,能夠通過(guò)音頻分析技術(shù),精準(zhǔn)識(shí)別雜音、失真等音頻質(zhì)量問(wèn)題。此外,AI 驅(qū)動(dòng)的測(cè)試工具能夠基于軟件功能特性,自動(dòng)生成多樣化的測(cè)試用例,并運(yùn)用智能算法對(duì)這些用例進(jìn)行篩選與優(yōu)化,確保軟件各項(xiàng)功能得到全面且精準(zhǔn)的測(cè)試,極大地提高了測(cè)試的準(zhǔn)確性與效率。
3、云測(cè)試平臺(tái),擴(kuò)充服務(wù)場(chǎng)景
云測(cè)試平臺(tái)依托云計(jì)算技術(shù),為企業(yè)構(gòu)建了一個(gè)高度靈活且高效的測(cè)試環(huán)境。它猶如一個(gè)大型資源庫(kù),存儲(chǔ)了豐富多樣的測(cè)試資源,能夠依據(jù)企業(yè)的實(shí)際測(cè)試需求,快速調(diào)配計(jì)算資源與存儲(chǔ)空間。未來(lái),隨著技術(shù)的發(fā)展,云測(cè)試平臺(tái)將實(shí)現(xiàn)對(duì)不同云服務(wù)商資源的整合,企業(yè)可根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn),靈活選擇適配的云平臺(tái)測(cè)試環(huán)境,進(jìn)一步拓寬測(cè)試覆蓋范圍。同時(shí),云測(cè)試平臺(tái)還將提供涵蓋安全測(cè)試與性能測(cè)試等在內(nèi)的多元化服務(wù),全面保障軟件的安全性與性能表現(xiàn)。
4、持續(xù)集成 + 部署(CI/CD),迎來(lái)普及
隨著敏捷開(kāi)發(fā)與 DevOps 理念的廣泛普及,持續(xù)集成與持續(xù)部署(CI/CD)已成為軟件開(kāi)發(fā)與測(cè)試流程中不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。AI大模型可以?xún)?yōu)化持續(xù)集成與持續(xù)部署流程,提高軟件交付的效率和穩(wěn)定程度,在持續(xù)集成階段,借助代碼靜態(tài)分析工具,能夠?qū)Υa進(jìn)行語(yǔ)法檢查和代碼規(guī)范校驗(yàn),提前發(fā)現(xiàn)潛在的代碼質(zhì)量問(wèn)題。在持續(xù)部署階段,通過(guò) Kubernetes 等容器編排工具,實(shí)現(xiàn)軟件的自動(dòng)化部署,并依據(jù)軟件的實(shí)際使用負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)器配置。而在引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法后,可實(shí)現(xiàn)對(duì)代碼注釋的自動(dòng)審查,以及基于歷史數(shù)據(jù)對(duì)新代碼潛在缺陷的預(yù)測(cè),從而有效縮短軟件的開(kāi)發(fā)周期,保障軟件質(zhì)量的穩(wěn)定性。
AI如火如荼趨勢(shì)下,大模型的結(jié)合與運(yùn)用能力,將成為軟件測(cè)試領(lǐng)域市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的核心砝碼之一。值得一提的是,目前,國(guó)內(nèi)已有一些領(lǐng)先的軟件測(cè)試服務(wù)提供商(如:Testin云測(cè)等)最先探索并持續(xù)推動(dòng)大模型在軟件測(cè)試中的應(yīng)用,并獲得了顯著成果。
早在2022年,Testin云測(cè)就在服貿(mào)會(huì)上正式對(duì)外發(fā)布了智能測(cè)試解決方案。通過(guò)引入自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等先進(jìn)技術(shù),進(jìn)一步提升測(cè)試的智能化水平。利用大模型對(duì)用戶(hù)需求進(jìn)行深度解析,可以自動(dòng)生成高質(zhì)量的測(cè)試用例,從而更全面地覆蓋軟件的各項(xiàng)功能。該方案可以支持App、Web、PC等多端的測(cè)試類(lèi)型,幫助企業(yè)將IT系統(tǒng)、軟件等問(wèn)題率降低到最低的同時(shí),測(cè)試成本降低30%以上,測(cè)試效率提高50%以上,實(shí)現(xiàn)軟件測(cè)試效率與效果的大幅度優(yōu)化。
誠(chéng)然,大模型的發(fā)展與成熟不僅推動(dòng)了中國(guó)AI應(yīng)用的快速發(fā)展,還為軟件測(cè)試行業(yè)帶來(lái)了智能化、自動(dòng)化等顯著趨勢(shì)。這些變化將促使軟件測(cè)試行業(yè)不斷創(chuàng)新,未來(lái)會(huì)出現(xiàn)更多類(lèi)似于Testin云測(cè)這類(lèi)的行業(yè)布道者,不斷探索前沿技術(shù),適應(yīng)日益復(fù)雜的軟件應(yīng)用需求,提升軟件質(zhì)量,為企業(yè)客戶(hù)創(chuàng)造更大價(jià)值。
