5月12日至13日，QECon深圳站在深圳湾万丽酒店顺利举办。龙测科技创始人&CEO师江帆博士受邀参加了本次大会，并且作为AI赋能测试专场出品人&演讲嘉宾和大家分享了题为《基于模型和AI的高效自动化测试用例创建方法实践》的演讲。

会上，龙测科技创始人&CEO师江帆博士及公司部门领导分别接受了广东广播电视台、凤凰网两家媒体采访，提到了在当前测试领域的创新和前景。

当提到在自动化测试领域中龙测科技有哪些技术上的创新点时，师江帆博士表示，我们使用了流程图、积木图模型，通过拖拉拽的方式就可以快速构建出来成千上万条组合爆炸的测试用例。也使用了很多AI小模型来解决测试稳定性，比如页面loading状态，广告弹窗等干扰的识别和处理。构建模型时采用的是AI解析视频流，极大提高了使用的方便性和效率。

面对当前热点话题AI技术在测试中的应用前景如何同时又有哪些具体的应用场景，师江帆博士说：“目前AI热点是chatGPT，很多软件测试的任务都会得益于ChatGPT. 从软件开发 （需求-实现-测试-维护）的角度来说，每一个环节都可能收到ChatGPT的影响。可以说ChatGPT对分析静态的文档和代码会有很大的作用。比如根据用户需求产生测试用例这个测试场景，可以用ChatGPT训练需求文档，然后生成精简的testing plan。从实现的角度说，可以作为代码分析工具找代码中的bugs，以及根据input和code来生成test oracles。在维护阶段，可以用ChatGPT根据code的改变来维护测试用例，进行regression testing。我们龙测也在结合chatGPT，近期就会推出相关更智能化的测试产品。

当然ChatGPT不能解决一切问题, 尤其根据软件测试本身的定义来说，需要动态的执行程序，这一点是ChatGPT做不到的。比如UI Testing, 我们需要动态explore尽可能多的用户界面，来判断UI的性能，design, 以及用户体验。一切常见的测试任务也只有通过动态执行程序才能发现问题 (比如性能测试)， ChatGPT做不到这些。

随着业务与技术的发展，Test By AI作为测试技术的新方向，已经逐步成为国内外大型互联网公司和测试服务提供商的研究方向。通过智能化手段增强测试路径生产能力、测试数据特征诊断能力，以及测试断言的准确性，是共同探索与实践的方向。其中，在图形化界面上，基于计算机视觉识别能力构建UI的功能录制回放、设计还原、性能诊断与线上巡检已慢慢有所沉淀。”

师江帆博士本次的分享内容聚焦于四个方面，基于UI流的功能测试痛点、基于纯模型和混合模型场景下的探索、基于强化学习的复杂控件操作的自动化构建以及对行业的展望。

UI功能测试的行业痛点较多，软件繁杂、发布速度快，真实测试效率低、成本高，龙测通过AI+Robot+Model技术，可以完成市面上绝大部分软（硬）件系统的UI自动化测试，解决测试痛点，提高测试效率。

龙测在产品实践过程中以流程图和积木图为核心模型，将录制引擎、积木图、测试报告、线上设备集群等在内的多项特色或者独家功能串联起来，构建了自动化创建测试用例的完整业务闭环。师江帆博士还展示了某知名社交软件的落地化案例，531个自动化用例，用例通过率97.27%，任务完成率98.72%。

除了展示已经商业化落地的案例外，师博士还展示了已经实现但尚未商业化的混合模型解决方案，引得观众的一致好评。

好奇心驱动强化学习探索订机票流程；基于目标距离的强化学习复杂GUI控件的探索技术，凭借目标和奖励函数的距离来确定探索状态，这两者是龙测团队在强化学习上的最新探索。

最后，用师总的金句来总结他对未来的展望——AI正在或者有潜力助力测试自动化的各个环节。

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