软硬协同自动化测试AI智能化探索

在数字化转型的浪潮中，传统测试模式正面临效率瓶颈、质量风险滞后、资源利用率低下以及维护成本高昂等多重挑战。为了突破这些限制，提升研发效率和产品质量，软硬协同自动化测试平台应运而生。本文将详细介绍这一平台的核心功能架构，包括工具端、平台端和移动端的协同工作，以及如何通过AI技术实现智能化的测试流程。

一、背景与挑战

在数字化转型加速的背景下，传统测试模式面临严峻挑战，制约了研发效率与产品质量的提升：

效率瓶颈：高度依赖手工测试，难以应对复杂业务和快速迭代，导致测试周期冗长、覆盖率不足，无法满足敏捷开发需求。

质量风险滞后：人工测试难以覆盖所有边界和异常场景，缺陷发现滞后，显著增加修复成本与发布风险，测试结果无法全面反映软件真实风险状况。

资源利用率低下：测试环境搭建、数据准备耗时耗力，测试设备复用率低，无法快速响应需求变更和频繁的回归测试需求。

维护成本高昂：手工维护海量测试用例，随着项目规模与数量增长，维护成本急剧上升，严重拖累测试团队整体效率。

二、解决方案概述

针对上述挑战，我们提出“软硬协自动化测试平台”解决方案。该方结合测试硬件、客户端工具、测试App等，打造一站式的软硬协同智能物联网测试平台。

核心目标：

显著缩短手机硬件测试业务（如触屏、耗电、射频、模拟实网等）周期，提高测试效率。

提升自动化测试能力与覆盖率，保障项目质量。

实现测试过程的“云下发、云监控、云分析”。

降低人工误差，提高测试结果准确性和可信度。

核心价值：提供高效便捷的设备集成、用例管理、测试管理、数据分析全流程能力。

三、核心功能架构

采用多端协同架构（工具端、平台端/PC、移动端/App），实现全流程自动化：

1.工具端

设备连接：利用无线或者有线连接，获取设备(如手机、电脑等)信息，通过http、mqtt协议等，将设备信息上报到云平台。

日志存储：测试产生的日志、报错信息等，保存在本地或上传云端。

数据管理：获取测试过程中产生的数据(如测试进度、测试时长、异常、报告文件)信息，传输到云平台，同时接收云平台的传输的数据

测试执行：接受云平台下发的测试任务和指令，调度设备、资源等控制测试执行，监控执行情况，实时同步信息

2.平台端(PC端)

测试管理：制定测试计划，执行测试任务，测试配置管理等。

用例管理：上传或云端编辑测试用例、测试脚本等。

设备管理：获取工具端上传的设备信息、编辑、远程控制设备等

实验室管理：实验室进行增删改查管理

日志管理：获取工具端的测试日志数据，编辑日志数据等。

配置管理：配置测试、用户、角色权限等。

数据分析：实时或定时获取测试报告、异常数据进行统计分析，如Echarts统计图等。

应用管理：对应用商店、自开发应用进行统一管理。

3.移动端

系统数据获取：通过App获取系统内置数据等。

业务应用：根据业务需求，开发App辅助测试

四、AI智能化探索

若AI技术自动化测试，有哪些方面的改进升级呢？或许可以从辅助测试向智能协同与决策演进：

1.智能用例生成

需求语义分析：利用自然语言处理技术对需求文档进行语义分析，提取功能点和业务规则，转化为可执行的测试逻辑，确保需求覆盖全面且无歧义，提高测试效率和覆盖率。

需求图像识别：通过图像识别技术打通图文混合需求解析链路，结合知识库的深度语义关联，提升测试用例生成的效率、准确性、可维护性。

内置用例检查：基于业务规范提炼检查规则，对存量用例可从规范性、完整性、二义性等维度进行规则检查并提出修正建议，提前发现用例设计漏洞，避免漏测。

知识库建设：建设用例设计方法论、业务术语说明、功能地图等多个专项知识库，提升业务理解能力。

上下文理解：结合用户自定义生成要求、上下文对话信息、已生成的用例，补充或重新生成用例，提升非首次的用例采纳率。

2.异常检测优化

通过对元素级、流程级、数据级、环境级等多维度的差异比对，识别异常类型与可能的影响范围，如元素偏移、弹窗未关闭、数据失效等。

利用大模型能力分析历史数据，AI能精准识别潜在缺陷模式，提前预警并优化测试策略。

3.自适应测试执行

AI根据实时反馈动态调整测试计划，优先执行高风险用例，缩短问题发现时间，提升交付质量。

检测到异常问题时，系统自动触发修复机制，根据异常类型分配对应预定义的恢复策略（如关闭弹窗、重试操作、滑动页面、重启应用等）。

4.智能分析及预测

综合各环节测试结果，给出测试结论和后续建议

根据历史测试数据（如缺陷、代码、执行日志等），利用深度学习模型识别高发缺陷

5.动态决策

智能规划，根据测试目标智能规划测试方案，拆解测试任务

各环节建立独立Agent动态，驱动及监管各关键环节执行

6.测试环境配置

自动部署和配置测试环境，确保一致性，大幅降低环境准备成本

在AI的浪潮中，利用AI技术赋能，将彻底重构自动化测试工作流，从辅助到协同，最终迈向自主决策，引领AI自动化测试新范式。