12 月 19 日，主题为“测思未来”的tica 2019阿里巴巴质量创新大会于杭州举办，作为云测试领域的开创者及下一代测试的引领者，testin云测公司受邀出席会议，cto陈冠诚做《ai在自动化测试领域的应用——ai引领下一代测试新航向》主题分享，介绍ai技术与自动化测试的结合方式，以及如何借助融合自然语言处理、文本识别、图标识别等技术的下一代ai测试产品itestin，提升测试的易用性和工作效率。
此次会议通过智能化、无线、稳定性、iot以及线下智能5大会场，24 精彩议题，以及涵盖google、腾讯、testin云测等国内外领先互联网公司，平安银行、新奥集团、工商银行等知名传统企业，北大、新加坡国立大学等国内外知名学府的35 国内外顶尖测试专家的豪华讲师阵容，与700位与会嘉宾共话测试的未来，为业界提供了一个前瞻而领先的学术、技术与工业碰撞的分享舞台。
ai渗透了技术领域，它是一种能够理解，感知和学习的技术，通过使用计算机来解决通常需要人类智能和理解的问题。根据forrester的调研显示：全球有53％的数据和分析决策者表示，他们已经实施、正在实施、正在扩展或者升级某种形式的人工智能。在过去的一年中，全球有29％的开发人员（经理或者更高级别）开发了人工智能或机器学习软件。forrester预计，到2020年所谓的“技术精英”会提升自身的人工智能能力，将以人为本的设计能力，与人工智能开发能力相结合将是关键。
ai加持测试自动化：更智能，更简单，更易用
通过自动化测试来补充现有的手动测试过程，是cicd和devops的重要组成部分，大多数团队正在遵循这些，使其软件开发生命周期流程更加精简和有效。ai正在以各种方式影响测试自动化，从而在设计和执行测试中节省大量时间，更快地发布软件以满足客户需求。
测试智能化是未来几年测试行业最大的技术趋势之一，测试界对该趋势有很积极的反馈，一方面，我们已看到实际的落地案例，另一方面，该方向还会不断涌现新的技术进展。陈冠诚指出，“ai技术可以解决自动化测试学习成本高、维护成本高、hybird识别差、跨应用能力差，以及不支持跨平台等方面的问题。目前，ai技术主要从三个方面助力自动化测试，分别是测试用例的智能生成，测试的智能执行，以及测试结果的智能分析。”
itestin推出业界首款基于自然语言的脚本录制功能，支持用自然语言的交互方式，完成测试自动化操作，全面提升测试产品的易用性和自动化效率，通过人工智能技术，大大降低脚本调试和脚本维护成本。
具体来说：
1. 自然语言录入文字即可生成自动化脚本
通过itestin，想实现向下滑动app，就可以写“向下滑动”，如果想实现app登录，就可以写“点击登录”，不像以前需要设置各种参数才能完成这些操作，降低操作门槛。
2. 不依赖控件信息，进行控件定位识别
为了支撑自然语言撰写的自动化测试脚本语言的稳定与高效执行，需要高精度、高效率的ai算法提供可靠的识别效果。为了解决识别精度的挑战，testin云测打造了业界最大规模的app截图的字符识别数据集，并通过算法自动生成上千万条数据用于字符识别模型的构建。
陈冠诚说道，“现实世界的数据和传统方法就像深度模型的老师，我们可以从这些数据和方法中提取智能。通过图像处理技术，模型各种变换，使数据变得更全面，帮助模型达到更好的泛化能力。”
为了提升ocr深度学习的效率，testin云测与英特尔联合进行了探索，并重点从基础设施平台配以工具套件来构建凯发k8官方的解决方案，用软件加速以及硬件支撑两个角度对ocr方案进行优化。借此，将ai测试中的ocr识别时间从2秒降低到0.3秒左右，实现了6倍的性能提升，且不影响测试的效果和结果。
3.以图找图和图标识别
testin云测的自动化测试中主要从图像的角度来识别和定位控件元素。目前大部分应用采用简约设计的线条形图标，这样导致原本可靠的模板匹配和特征点匹配技术都失效了。在实际测试中，现有最好的图标识别技术，正样本的准确率只有66.87%，负样本准确率为91.16%，单个图标识别耗时为1532ms。
testin云测对简约设计的线条图标的识别，进行了集中攻关，并且专门设计了图标相似度判别算法，大大提高了图标识别的准确率和对正负样本的分辨能力，最终的正样本准确率通过率为97.34%，负样本的准确率为97.16%，单个图标识别平均耗时为319ms，达到了业界领先水平。
结语
未来几年中，我们将看到人工智能与新兴的计算机视觉、自然语言处理和手势用户界面嵌入到各种类型的产品和设备中。ai和机器学习技术不断成熟和发展，它们正在越来越多地应对软件测试中的挑战。testin云测为应用、软件、网站、小程序等提供全方位测试服务，致力于将领先技术落地于测试行业，提升跨终端执行通过率，通过ai深度学习算法使自动化脚本越来越“聪明”，采用智能的、自适应的测试自动化方案让自动化变得更加“智能”。