报告概述

来自101个国家的288名质量工程师的实证数据为一份关于视觉AI在测试自动化领域益处的报告提供了洞察和可信度。该报告由Applitools公司发布，该公司销售使用视觉AI的功能和视觉测试工具。

视觉AI的定义与优势

视觉AI是一种计算机视觉形式，它像人眼和大脑一样观察应用程序，且不会疲劳。AI工具为自动化辅助增加了新的维度，使测试工程师能够跟上现代应用程序的快速开发和持续集成/持续交付（CI/CD）需求。

报告的主要发现

1. 测试案例创建速度提升：使用视觉AI后，质量工程师创建测试案例的速度提高了5.8倍，从而扩大了测试覆盖范围。
2. 测试代码稳定性提升：测试代码稳定性提高了3.8倍。
3. 预生产阶段捕获的缺陷增加：由于测试人员能够提供更多的覆盖范围，预生产阶段捕获的缺陷数量增加了45%。

与开源测试框架的比较

报告中的统计数据与领先的开源测试框架（如Cypress、Selenium和WebdriverIO）相比，展示了一组令人印象深刻的性能优势。尽管基于代码的框架具有开放、可配置和不够精细的特点，但它们为大多数质量工程师和测试人员提供了熟悉的比较基准。

视觉AI的独特属性

AI驱动的认知视觉具有一些新颖的属性，它只报告用户可感知的差异，忽略不可见的渲染、大小和定位差异。随着公司越来越多地在UI/UX网页和移动领域工作，保持呈现层的一致性具有显著的优势，使质量团队的工作更加有效。

报告的数据来源

Applitools采用了黑客马拉松的方法来为报告提供真实数据，数据集来自288名独立测试工程师，他们总共花费了超过80个工作周的时间记录他们的进展。这些数据点开始模拟真实世界的情景，不同的垂直领域、开发团队和文化都亲自使用该工具，并研究视觉AI作为测试自动化的一个特定分支的益处。

报告的主要结论

使用AI工具监控UI/UX元素在所有设备和浏览器上的呈现，可以提高测试团队的整体性能。节省时间并提高质量（在本例中为准确性）确实可以释放时间，这对测试团队有明显的益处；该报告提供了一些数据和案例，阐明了视觉AI的案例。

总结

该报告验证了视觉AI是自动化测试的“效率倍增器”，为测试人员提供了“超能力”，可以在几分钟内访问每个屏幕和页面，而不会疲劳或犯错。对于DevOps环境中的系统方法，投资于测试自动化工具是一个不容忽视的领域，管理者可以评估AI自动化的业务案例。