一、AI在软件自动化测试中的重要性
1.软件自动化测试的主要活动
在软件自动化测试中，主要活动包括测试案例设计、执行和结果分析等，这些活动构成了一个完整的测试生命周期，涉及到多个方面的工作：
测试用例的设计：包括制定测试计划、编写测试用例和设计测试数据。
测试用例执行：使用自动化测试工具执行测试用例，模拟用户对软件进行各种操作。
测试结果分析：对自动化测试执行的结果进行分析，识别潜在的缺陷，生成测试报告。
这些活动对于确保软件质量和可靠性至关重要。然而，传统的自动化测试方法由于需要投入大量的人力，并且需要测试工程师手工的去完成设计，测试团队的测试工程师在需求的理解以及测试场景的考虑上，水平不尽相同，很难在面对快速变化的应用程序和复杂的需求时，存在场景考虑缺失，测试数据未考虑到的情况；另外在自动化测试用例的设计上，也呈现水平参差不齐的情况，自动化用例编写的门槛也较高，导致实际上线的自动化用例却未能有效覆盖到需求相应的场景，从而导致故障泄露，影响版本的发布质量。在自动化用例运行的结果定位分析时，通常也会花费测试工程师的较多精力去熟悉用例的上下文逻辑，了解用例对应的功能，才能去定位出自动化用例失败的原因。在这个背景下，引入AI技术成为提高测试效率和质量的有效途径。
2.AI在测试用例生成中的应用
测试用例设计是软件自动化测试中的关键环节。传统方法中，测试人员需要手动设计测试用例，覆盖不同的功能和路径。然而，随着机器学习和深度学习的发展，AI可以分析应用程序的复杂性，自动生成更全面、高效的测试案例。机器学习模型可以学习应用程序的特征和变更，从而生成更具代表性的测试用例,提高测试覆盖率。
3.缺陷检测与自动修复
AI技术在缺陷检测和自动修复方面发挥着重要作用。通过学习历史缺陷数据，机器学习模型能够预测潜在的缺陷，并帮助测试团队在早期发现问题。同时，一些先进的AI技术甚至可以自动修复一些简单的缺陷，提高软件的稳定性。
4.自动化脚本维护
随着应用程序的变更，测试脚本需要不断维护以适应新的版本。AI在自动化脚本维护中发挥关键作用。智能元素定位技术可以帮助调整测试脚本中的元素定位信息，确保脚本能够正确地与应用程序的用户界面元素进行交互。机器学习模型的使用也可以分析变更的影响，自动调整测试脚本，提高测试的持续性。
5.性能测试的智能优化
AI在性能测试中的应用可以帮助识别系统性能瓶颈。通过模拟大规模用户并分析系统的性能，机器学习模型能够提供性能优化的建议。这有助于团队在早期发现和解决性能问题，确保应用程序在大规模用户访问时仍然稳定。
二、AI提升软件自动化测试的质量和效率的实施
1.测试设计分析
在软件测试的研发流程中，经过需求澄清,测试工程师对需求文档和功能规格说明书进行初步理解之后，通过AI来辅助进行结构化的测试分析，快速梳理出主要的测试场景，分析出潜在的风险，提升测试设计的效率。测试工程师再结合探索性测试或者混沌测试等方法，结合自身积累的的经验，确保测试设计覆盖尽可能全面的场景，提高覆盖范围。同时，根据已识别出的风险在AI帮助下评估确定出测试的优先级和重点，并体现在测试设计的输出物中，有效保证下一阶段即自动化测试用例设计的质量。
2.测试数据生成
测试数据的生成和管理也是自动化测试质量保证的重要一环。在实际实施中，测试团队可以建立一个测试数据生成平台，利用已有的模型分析应用程序的数据结构，通过监督学习，给出一些有限但真实的测试数据，使用AI工具协助生成测试所需更多样性和更真实的测试数据，这样的数据更接近用户行为，对被测系统进行多样化数据的输入，观测输出是否符合预期。同时，也为后续性能自动化测试完成数据准备工作。借助AI工具协助测试数据的生成和管理，大大提高数据生成的效率。
3.用例脚本编写
利用自然语言处理技术，测试人员使用自然语言来描述测试场景和预期结果，给出使用的自动化框架要求，借助AI工具建立自动化测试用例生成和测试脚本编写的流程，可以在已有的模型之上，加入系统已实现的自动化用例、已实现业务的关键字和脚本等，通过与开发团队的结合，让模型通过学习历史测试脚本和应用程序的变更，使模型能够理解测试需求的语义，提高测试脚本编写的准确性，从而确保快速生成新的测试脚本，这些测试脚本也更加能于当前期望的业务行为一致。有效降低编写自动化用例的门槛，提升软件自动化测试的效率，同时还减少了人为错误导致的问题。
4.用例维护及问题定位
在验收发布阶段，自动化用例是作为功能守护的重要指标之一，已有自动化用例的执行结果是衡量功能稳定之一，随着新功能的开发或者历史已有功能的重构，会存在自动化用例执行失败或者需要重构的情况。测试团队借助AI工具，来分析现有自动化测试用例的结构，逻辑和依赖关系，快速理解他人的脚本，完成快速重构，识别出潜在的改进和优化点。
使用监督学习或无监督学习的方法，通过训练模型分析测试执行过程中的异常情况，根据团队在日常定位问题的积累总结包括FAQ，持续不断补充异常情况，使得模型有可以识别常见问题的模式，在一定程度上实现自动定位失败的自动化用例，缩短了问题排查的时间，并根据AI工具提供的可能的修改建议，进行快速修复。同时，把自动化用例定位工具与持续集成环境结合，实现及时的故障定位和反馈。
结束语
AI在软件自动化测试领域的应用为测试团队提供了更智能、高效、可靠的解决方案，从而提高软件质量并加速软件交付过程。本文介绍了在软件自动化测试过程中结合AI技术的重要性和优势，未来，随着AI技术的不断发展，可以期待更多创新的方法和工具的落地，为软件自动化测试带来更多的可能性，我们也将迎来一个更加高效、更加可靠的软件开发和软件测试生态系统。
参考文献：
【1】 腾讯TuringLab团队， AI自动化测试腾讯，2020
茹炳晟，测试工程师全栈技术进阶与实践 软件测试52讲 软件测试艺术架构师测试工程师全栈测试自动化测试，2019
