软硬协同自动化测试AI智能化探索

叶子
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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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