在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑软件测试领域。从自动解析需求文档生成测试用例，到利用计算机视觉解决 UI 自动化测试中的难题，AI 技术的应用不仅提高了测试效率，还显著提升了软件质量。
本次专访，我们将深入探讨 AI 在软件测试中的多样化应用，分析其带来的技术革新与挑战，并展望未来的发展趋势。
我们将对话行业专家，了解他们如何利用 AI 工具解决实际问题，以及这些技术如何改变他们的工作方式。
这不仅是一次技术的交流，更是一次对行业未来的深刻洞察。
昵称：Moment
职位：测试主管
简介：曾供职于多家互联网公司及 (比如支付宝)大型外企，多年安全测试以及测试管理工作经验，曾担任开发工程师、自动化测试工程师、安全测试工程师和测试主管等职位，进行过多个大型项目的Web安全测试，带领测试部门从零开始建立安全性测试规范，针对Web安全测试搭建了基于开源工具的安全测试架构，并应用于SaaS平台等云计算项目；曾独立开发基于Webdriver的自动化测试平台，该平台可使无代码基础的测试人员进行自动化脚本的编写与执行。此外，对渗透测试和敏捷测试也有一定的研究。安全测试、自动化测试培训讲师。《LOADRUNNER性能测试巧匠训练营》安全篇作者，独特的幽默的语言风格，让无数学员喜爱。
01
技术趋势与核心原理
1、AI如何通过自然语言处理（NLP）自动解析需求文档生成测试用例？
（AI基础：NLP文本理解、语义分析、需求-测试用例映射模型）
AI自动生成测试用例的核心逻辑，其实是 “让 AI 像测试工程师一样读懂需求，再把需求转化为可执行的测试点”。
这个过程不需要 AI “凭空创造”，而是基于对需求文档的语义理解，提取关键信息并按测试逻辑拆解 —— 就像我们拿到一份产品需求，会先划重点，再想 “这个功能要测哪些情况”。
测试用例的本质是 “验证需求是否被满足的具体场景”（比如 “输入正确密码能登录”“输入错误密码提示报错”）。
AI 要做的就是通过 NLP 技术，从需求文档中 “抠出” 生成这些场景的关键信息，再按我们优化好的提示词、甚至是我们的知识库生成测试用例。
关键步骤可以参考下边的图：
总体来说，AI 生成测试用例，本质是 “用技术替代人工的‘读需求 - 拆场景 - 写用例’重复劳动”。
它的核心不是 “比人聪明”，而是 “比人更严谨、更快地执行标准化流程”—— 前提是需求文档本身描述清晰（如果需求写得模糊，AI 也会 “卡壳”，就像人看不懂模糊的需求一样）。
目前在电商、金融等需求标准化程度高的领域，这种技术已经很成熟，能帮测试团队节省 60% 以上的基础用例编写时间。
2、计算机视觉如何解决UI自动化测试中元素定位易失效的问题？
（AI基础：图像识别、目标检测、动态容差机制）
实际上我们面对最常见的问题：传统 UI 自动化测试里，元素定位为啥总 “掉链子”？
就像你跟朋友约在 “XX 路 3 号奶茶店” 见面，结果店家偷偷改了门牌号，你拿着旧地址肯定找不到人 —— 传统定位靠 ID、XPath 这些 “门牌号”，开发改个属性、挪个位置，定位就歇菜了。
那么计算机视觉（CV）是怎么 “救场” 的？它跟传统方法最大区别是啥？
CV 的思路特简单：不管 “门牌号”，直接看 “人长啥样”。传统方法盯元素的 “身份证信息”（ID、属性），CV 盯元素的 “长相”（颜色、形状、上面的字，甚至旁边有啥邻居）。就像你找朋友时，不记地址，只记 “穿红裙子、扎马尾、站在公交站旁边”，哪怕她换了位置，你也能认出来。
举个例子，CV 怎么搞定 “元素改了 ID” 的坑？
比如测试 “提交” 按钮：
传统方法：记了个 “ID=submit123”，开发手一抖改成 “ID=submit456”，直接找不到了；
CV 方法：早就拍了张按钮 “证件照”（灰色底、白色 “提交” 字、圆角矩形），测试时扫一眼当前界面，看到 “灰色圆角 + 写着提交” 的东西，不管 ID 是啥，直接锁定 —— 就像你认朋友，总不能她换个身份证号你就不认识了吧？
那布局变了，比如列表里的元素挪位置了，CV 也能搞定？
必须能！比如你要找列表里 “写着北京的选项”：
传统方法：记了个 “第 2 个位置”，结果列表新增了一项，原来的第 2 变成第 3，直接懵了；
CV 方法：管它排第几，只要在列表里看到 “北京” 这俩字，旁边还有小箭头，直接锁定 —— 就像你在班级合照里找同学，总不能他换个座位你就认不出了吧？
有没有那种 “连 ID 都没有” 的元素？CV 能搞定吗？
比如弹窗上的 “叉号” 按钮，可能是动态生成的，没 ID 没属性，传统方法抓瞎；
但 CV 眼里：这是 “弹窗右上角 + 圆形 + 中间一道杠” 的东西 —— 特征够明显，直接定位。就像你在商场找厕所，不用记厕所编号，看到 “小人图标” 就知道是了。
总结一下：CV 为啥能解决定位失效？
它把 “靠元素身份证定位” 变成了 “靠元素长相定位”，只要东西 “看起来没变”，不管开发怎么改属性、挪位置，都能找到 —— 本质就是让电脑像人眼一样 “认东西”，而不是死记硬背 “编号”。
当然，目前来说，CV仍然有一些局限性，主要体现在：
识别准确性受影响：
如果界面元素存在遮挡，CV 可能无法准确识别目标元素。
此外，不同设备的分辨率和屏幕尺寸不同，可能导致元素的外观和大小发生变化，影响 CV 的识别效果。
半透明元素或与背景颜色相近的元素，也可能使 CV 难以准确区分元素边界，剔除背景色对图片匹配结果的影响。
计算资源消耗大：一些 CV 算法，如 SIFT、SURF 等，在进行特征比对时，需要与预存的错误图形库逐一比对判断，随着问题类型的增加，计算资源与耗时会线性增长，可能影响测试效率。
样本数据需求大：
CV 算法需要大量的样本数据来训练模型，以覆盖各种异常场景。
但在实际应用中，缺陷、异常问题反馈的图像数据相对较少，人工构建异常样本步骤繁琐，人力成本耗费较大，且某些异常情况可能无法人工构造。
对复杂场景处理能力有限：
CV 对于需要人类直觉的测试场景，如用户体验测试，处理能力较弱，无法有效评估 “界面是否美观” 等主观指标，对多步骤交互流程的异常模拟也可能不足。
测试环境受限：
CV 通常需要在前台运行，不能在后台进行测试，如果桌面有其他窗口遮挡测试界面，就可能导致对应的元素找不到。
......
本文节选自51Testing软件测试网【专题】
《AI在软件测试中的应用》
专题后续还介绍了
“相关工具与平台应用、实战场景与挑战、职业发展与技能转型”
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