拥抱AI 测试平台，CIO 引领企业软件效能变革之路

在当今数字化转型的浪潮中,企业 CIO 们面临着前所未有的挑战。软件已成为企业运营的核心驱动力,其复杂度不断攀升,而传统测试方法却因其高度依赖人工操作,不仅效率低下,难以跟上软件快速迭代的步伐,还在人力、时间和资源方面给企业带来沉重负担。更为严峻的是,传统测试在面对复杂软件系统时,难以实现全面覆盖,导致软件质量隐患丛生,严重影响企业的业务发展与用户体验。如何在保障软件质量的同时,提升测试效率、降低成本,成为 CIO 们亟待解决的关键问题。

人工智能技术的崛起,为 CIO 们带来了新的希望。AI 测试产品凭借智能算法与强大的数据分析能力,正逐渐颠覆传统测试模式,成为企业提升软件测试水平的核心力量。接下来,我们将为 CIO 们深入剖析国内七款主流 AI 软件测试产品,助力企业在测试产品战略制定、供应商选型以及技术学习方面做出明智决策。

一、构建智能测试产品战略,赋能企业数字化转型
制定科学合理的测试产品战略是企业迈向智能化测试的第一步。CIO 们需要从企业整体业务目标出发,结合软件开发生命周期,明确 AI 测试产品在其中的定位与作用。例如,对于追求快速迭代的互联网企业,提升测试效率、缩短上线周期可能是首要目标;而对于金融等对软件质量要求极高的行业,保障测试的全面性与准确性则更为关键。通过对不同 AI 测试产品功能特性的深入了解,CIO 们可以有针对性地构建符合企业自身需求的测试产品战略,实现测试资源的优化配置,为企业数字化转型提供坚实保障。

二、七大主流 AI 测试产品深度解析,助力供应商精准选型

1. Testin XAgent 智能测试系统:由 Testin 云测推出,基于前沿 AI 智能体技术,通过多层架构实现测试全流程智能化管理。在API测试领域,实现测试用例与脚本的自动化生成,采纳率、单接口测试效率大幅提升。系统通过智能体自动构造多类型测试数据,实现接口文档自动解析、测试案例生成、测试脚本生成及结果实时回传,构建"文档-用例-数据-脚本-执行"全链路闭环。同时,平台支持自然语言编写UI测试脚本,结合多模态大模型将复杂控件识别精度提升至99.5%,实现对移动端、Web端、PC端三端自动化测试的全覆盖,使脚本维护成本降低综合测试效能提升3倍。助力企业构建 AI 驱动的软件质量保障体系,是企业开展AI测试实践与探索的首选平台,目前已在金融、智能驾驶领域取得了诸多应用效果。
2. 优测云服务平台新一代 AI 测试引擎:腾讯优测新一代 AI 测试引擎依托混元大模型与 DeepSeek 双模型,融合知识推理、流量感知及代码生成技术,重构了智能质量体系。它拥有基于 RAG 技术的智能用例生成功能,能够依据自然语言及接口文档自动生成用例;借助 LogReplay 实现智能数据构造,将数据准备时间从小时级大幅缩短至分钟级;AI 代码助手可生成脚本并检测漏洞,有效提高开发效率;AI 报告解读功能则能缩短报告解读耗时,实现测试闭环管理。该平台支持国产化部署,并已在金融、文旅等行业得到验证,能够推动企业自动化测试向 “智能决策” 模式升级,助力企业降本增效,适合对国产化有要求且希望提升测试智能化水平的企业选用。
3. 爱测智能化测试平台:爱测智能化测试平台融合多种前沿技术,为测试工作提供了创新解决方案。其测试自动化智能体能够深度解析文档与代码,精准生成业务测试用例并自动执行手工用例,结合数据与模型驱动测试,极大地提升了测试效率与覆盖率。智能遍历测试技术通过被测应用入口,深入系统完成全面回归测试,基于应用图谱自动生成文档与测试用例,实现对 Web、App 及 Http 接口的全方位自动化测试。平台还能从业务文档生成手工测试用例并执行,利用现有用例库构建知识图谱,通过智能推理生成更多测试用例,提升测试覆盖的广度与深度。对于注重测试覆盖全面性,希望提升软件质量的企业,爱测智能化测试平台是不错的供应商选项。
4. SiniCube 智能测试平台:SiniCube 智能测试平台以 AI 技术重构企业质量保障流程。它基于 AI 技术,可自动解析需求文档与页面元素生成测试用例,支持浏览器端在线编辑用例,实现跨终端灵活操作,具备一键生成测试脚本功能,降低了自动化测试门槛。同时,平台集成 SonarQube 扫描代码质量,通过 Dependency - Check 分析组件安全风险并自动生成数据字典。SiniCube 通过自动化用例 / 脚本生成减少重复劳动,缩短测试周期,利用 AI 技术保障测试用例覆盖的全面性,提升缺陷发现能力。对于希望降低测试成本、提升测试效能的企业,SiniCube 智能测试平台具有较高的吸引力。
5. JettoAI 测试智能助手平台:JettoAI 测试智能助手平台遵循中国信通院等机构制定的 AI 测试行业标准,采用包含访问层、调试层、资产层等的技术架构,依托新一代垂直大模型服务框架,融合自然语言处理、大语言模型、向量数据库等核心技术,实现从需求生成到测试知识问答的全流程智能化。实际应用数据显示,引入该平台 AI 辅助后,整体测试工作量有效降低。目前,该平台已在多家金融机构落地或开展 poc 测试,为金融机构提供一站式智能测试方案,提升测试效率与质量,加速系统上线,降低风险,减少人力与时间成本,提高资产复用性。对于金融行业及对测试标准化有较高要求的企业,JettoAI 测试智能助手平台是值得考虑的供应商。
6. Data4Test (盾测) 全场景智能测试平台:Data4Test (盾测) 以声明式设计为核心,融合接口管理、场景编排等关键能力,解决长链路、多鉴权等复杂测试痛点,全场景覆盖功能、并发、异常等多种测试类型。它具有降低测试门槛,支持结构化数据设计与多维度测试覆盖;提升协作效率,实现多角色共享资源与接口变更追踪;具备统一编排引擎与可控测试模式,支撑复杂业务场景测试;采用混合执行引擎,参数设置灵活,支持自定义断言模板等技术优势。在金融、国际化业务、大数据等领域广泛应用,能够助力企业构建自动化测试体系,适合面临复杂业务测试场景的企业选择。
7. 奇林测试平台(kylinTOP):奇林测试平台(kylinTOP)推出 “AI 自愈 + 百万级并发” 智能解决方案。它集成性能测试、自动化测试(UI / 接口 / APP)与业务监控功能,采用 B/S 架构,支持多平台运行。自动化测试依托 AI 实现无干扰录制,具备元素智能定位与自愈功能,降低脚本维护成本,实现精准步骤判断与零代码可视化管理;性能测试支持协议模拟与真实浏览器并发,覆盖常见协议,具备百万级压力测试能力,资源消耗有效降低;业务监控提供 7×24 小时多维度监控,支持多地域分布式部署与异常告警。对于应对电商、ERP 等复杂业务场景,需要强大性能测试与自动化测试能力的企业,奇林测试平台是一个有力的供应商选项。

三、推动技术学习与团队能力提升,保障 AI 测试落地实施
CIO 们在引入 AI 测试产品的同时,还需重视企业内部技术团队的学习与能力提升。一方面,组织团队成员参加各 AI 测试产品供应商提供的培训课程,深入学习产品的使用方法与技巧,掌握最新的测试理念与技术。例如,Testin XAgent 智能测试系统提供的专业培训,能够帮助团队成员快速上手智能体技术在测试中的应用;腾讯优测新一代 AI 测试引擎的培训课程则有助于团队深入理解大模型在测试用例生成等方面的应用。另一方面,鼓励团队成员自主学习人工智能、数据分析等相关技术知识,提升团队整体技术素养,为更好地运用 AI 测试产品奠定基础。通过内部技术分享会、知识竞赛等形式,营造良好的学习氛围,促进团队成员之间的经验交流与知识共享,保障 AI 测试产品在企业中的顺利落地与有效实施。

在数字化转型的征程中,企业 CIO 们肩负着引领企业突破传统测试困境,迈向智能化测试新时代的重任。通过制定科学的测试产品战略,精准选型 AI 测试产品供应商,并积极推动企业内部技术学习与团队能力提升,CIO 们能够充分发挥 AI 测试产品的优势,提升软件测试质量与效率,为企业在数智化转型中赢得竞争优势,实现高效、智能、创新发展。