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• 作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，十余年工作經(jīng)驗, 跨域學習者，從事過全棧研發(fā)、產(chǎn)品經(jīng)理等工作，目前任某金融品類App負責人。
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鑒于過去的大形勢變化，尤其是近幾年的特殊情況，不懂技術的測試工程師會逐漸被淘汰出局。一波測試工程師的失業(yè)潮是在所難免的。

雖然在早幾年前我也呼吁身邊的測試小伙趕緊脫離落后的業(yè)務體系， 脫離落后的測試技能， 但是看到很多人無動于衷，且生活變得越來越艱難， 也是挺痛心的…

2022已近尾聲，軟件測試這個行業(yè)將如何發(fā)展？個人愚見，與君共享。至于對不對，相信處在這個行業(yè)的小伙伴，一定能體會的到。

該篇文章呢其實分為兩個部分，上半部分是對 "軟件測試"這個職業(yè)、行業(yè)現(xiàn)狀的思考，后半部分呢是 AI TestOps 云平臺的介紹推廣。有些小伙伴私信我 “掛羊頭賣狗肉”，這里呢也算是提前做了個說明，你們罵不罵我呢其實對我也沒有太大的影響，與其浪費這個時間呢，不如多讀幾本書，提升一下自己的眼界、認知和思維，比寫代碼更重要的是一個人擁有獨立思考的能力！

????? 軟件測試的現(xiàn)狀

進入到移動互聯(lián)網(wǎng)時代的風口后，在新趨勢和新要求的推動下。測試行業(yè)也在近十幾年間發(fā)生著非常大的改變，從早些年的懵懂發(fā)展，到大多數(shù)高校設立軟件測試專業(yè)，再到前幾年各種測試培訓的盛行…

早期階段的測試行業(yè)確實是一個風口，甚至有段時間風頭無兩。但隨著轉行人員、畢業(yè)的大學生、甚至各種培訓機構的填鴨式的瘋狂地涌入，目前軟件測試行業(yè)的 “缺口” 已經(jīng)基本飽和，這里的飽和指的是最基礎的功能測試的崗位需求已經(jīng)越來越少。軟件測試行業(yè)的門檻，也從真正的零基礎，到現(xiàn)在的要求具備計算機專業(yè)能力（包括但不限于編程能力）。雖然軟件測試在企業(yè)中，特別是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的企業(yè)中發(fā)展成了不可或缺的形態(tài)，與之對應的任職要求也越來越高、越來越嚴格。

這一點在企業(yè)的用人招聘上表現(xiàn)得尤為突出，如今對于一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的測試招聘者而言，想找到一個合適的人選非常艱難。同樣，對于測試求職者而言，會發(fā)現(xiàn)應聘要求也越來越嚴苛，除了學歷（現(xiàn)在基本都要求 211 或 985）、年齡、項目經(jīng)驗，還需要具備代碼設計能力、軟件架構能力、學習創(chuàng)新能力、較強的溝通能力、解決問題能力等。

但即便如此，仍有大量的測試人員依舊處在石器時代，過著停留在功能測試的 “點點點” 的日子，最終導致人才供求難以實現(xiàn)平衡，這從側面也反映出國內(nèi)大部分測試人員存在的問題。

?? 功能測試的短板

從整個產(chǎn)品的頭腦風暴、產(chǎn)品調研、需求評審、項目立項、產(chǎn)品研發(fā)、測試迭代、最終上線。測試人員的任務參與度可以說是貫穿了整個產(chǎn)品研發(fā)周期的，質量來講，如需求分析、測試用例編寫、用例評審、提測驗收、功能測試、Bug 回歸等。不管測試的是 PC 端、Web 端、還是 App 端的產(chǎn)品，功能測試都是基本功。

但是很多測試人員只關注自己的需求，而不關注這個需求在產(chǎn)品的整個生命周期中的作用，缺乏產(chǎn)品的整體考量，導致在參與大型產(chǎn)品項目開發(fā)或與多部門進行合作時，不知如何應對。

例如，在對一款 APP 產(chǎn)品進行測試時，測試人員可能只會考慮 APP 的功能本身，而對接口調用傳遞、服務組件的測試及后端數(shù)據(jù)的校驗缺乏有效的關注。其實這也是大部分技術人員抱這 “技術思維” 不妨，所受到的局限所致，就像是處于一個信息繭房一樣。

?? 過于的依賴工具

有段時間隨著開源社區(qū)的流行，絕大部分行業(yè)中共存的問題，在開源社區(qū)中都能找到相應的解決方案或處理問題的工具。測試行業(yè)也是一樣，所以很多測試人員抱著只要學會了這些測試工具，就能解決測試工作中所有問題的想法。

要么只了解公司現(xiàn)有的框架，要么只在公司現(xiàn)在的框架上編寫用例，而不去了解整體框架的工作原理?；蛘呙つ窟x擇市面上現(xiàn)有的開源測試工具，僅僅滿足于使用，而不去了解為什么要這么用、還有沒有其他相關的工具、這個工具是如何解決我們的問題的、這個工具背后的實現(xiàn)原理又是什么，最后變成了名副其實的 “工具人” 。

我一直都認為在我們借用測試工具、測試框架來解決實際的工作問題時，雖然具備工具化、工程化思維固然重要，但是更重要的是要掌握工具解決問題背后的本質和思想。

測試小伙伴一定要記住，業(yè)務空間與技術天花板的上限決定著 QA 的生存空間， 這是所有行業(yè)都通行的道理。如果你不能滿足業(yè)務需求， 就會被淘汰出局， 要么選擇退守防御要么選擇勇于接受挑戰(zhàn)。

既然說到了這里，肯定會有小伙伴會問：那測試行業(yè)的未來是什么樣的？我個人還是比較持樂觀態(tài)度的，這個且聽后面的分析。

????? 測試行業(yè)的兩極分化

接下來我們要說的內(nèi)容可能會刺痛一些讀者，但正是因為如此，所以我們才更應該直面自己的不足。

從近幾年的招聘情況來看，企業(yè)對于測試人員的要求越來越高，僅僅響應需求的功能測試人員基本飽和。對于通過社招渠道找工作的人，基本都要求其具有一定的自動化測試或編寫代碼經(jīng)驗，能解決在工作過程中遇到的問題。換句話說，企業(yè)更需要編碼能力較強、能參與公司相關測試開發(fā)的人員。

不少測試人員在面試過程中會被要求做編程題，例如單鏈表逆序、二叉樹遍歷、日志過濾等。這一方面是看面試者的編碼能力如何，另一方面也能從編碼習慣來看面試者有沒有參加過大型的項目開發(fā)。再者還會給一個具體的問題，讓面試者來給出解決方案。

例如，曾經(jīng)就有小伙伴在筆試環(huán)節(jié)被提問 "請結合測試工作中的實際內(nèi)容，說明利用代碼實現(xiàn)完成了哪些替代性工作，效果如何？如果涉及框架，請說明如何選型以及選擇的框架優(yōu)勢是什么？你會實施哪些測試方案？" 這不像以前那樣做個邏輯題或寫個測試用例就行了，這個變化也預示著企業(yè)現(xiàn)在越來越偏愛那些能幫助團隊解決實際問題、多方位發(fā)展的復合型測試人才。

回到我們說的兩極分化的問題，一邊是資深的測試大牛，屬于全棧復合型人才，這一類人員在行業(yè)中較為稀少。一是由于行業(yè)原因，代碼能力強、有架構經(jīng)驗的人員一般都在研發(fā)部門；二是要求高，資深測試開發(fā)工程師、測試架構師不僅要精通測試相關的技能，還要會前端設計、服務端開發(fā)等，幾乎是全棧工程師。

另一邊是測試小白，即便有些在測試行業(yè)中已經(jīng)摸爬滾打了幾年，但仍然還是停留在只會業(yè)務功能測試的這個階段。而針對這類測試人員，除了一些安于現(xiàn)狀的人，大多數(shù)人其實都還是想學習、想進步的，只是不知道學習方向、學習方法。

但不管是哪種情況，對于企業(yè)而言，想快速發(fā)展自己的業(yè)務，必須有一個強大的測試團隊，通過一系列的質量保障手段，如引入 CI、CD 及其他的手段來促進項目的快速迭代與交付。這就要求相關的測試工程師要能從多方面來考慮并解決問題，不僅要考慮項目的實施成本，還要考慮測試、開發(fā)、產(chǎn)品甚至用戶等，同時要與公司的發(fā)展前景及方向相切合，并能很好地為之服務。

擁有這些能力的測試人才在公司都是較為吃香的，每年招聘季也就那么幾個人會進入人才市場流通，而且很快就能找到工作，這是每個測試人員的努力方向，只有具備了相應的實力，才有資格向企業(yè)要求你期望的回報。

關于這一點，也僅是我個人的一家之言并不全面，不過從另一個角度看，測試行業(yè)也確實正在進入一個全新的階段，表現(xiàn)出全新的特點。

????? 純功能測試人員應該如何破局

相信從事軟件測試的小伙伴都知道，一個純功能測試人員即使業(yè)務掌握的再熟練、工具玩出花，他的行業(yè)天花板也非常有限。而嘗試去通過學習編程提高自己的腳本編寫能力、提高產(chǎn)品的回歸測試效率，都是需要花費大量的時間作為學習成本的。

那么有沒有這樣一款工具，無需花費大量的學習時間成本，可以讓測試小伙伴快速的上手自動化任務，從而提高回歸測試的效率呢？也許有的人就會說 “我長這么大，還沒見過這么囂張的工具?！?那我就肯定會回復你 “哎？今天你就見到了！” 那就是接下來我們要介紹的 一站式通用軟件自動化測試平臺 - AI TestOps 云平臺

?? 龍測 AI TestOps 云平臺

龍測 AI-TestOps 云平臺 是 一直深耕于軟件自動化測試領域，懷揣著徹底改變勞動密集型的測試行業(yè)，讓測試越來越智能的使命的 “龍測科技” 自主研發(fā)的一款一站式通用軟件自動化測試平臺。

其核心理念是利用現(xiàn)代AI技術及先進測試算法徹底改變目前手工及自動化軟件測試形態(tài)。在ARM技術的支持下，龍測科技擁有著能夠涵蓋市面絕大部分軟硬件系統(tǒng)的UI功能產(chǎn)品體系，加上全球領先的測試代碼生成器技術，測試代碼一鍵自動生成等能力，為行業(yè)客戶提供高效、可維護、低成本的自動化測試工具，為產(chǎn)品質量保駕護航。

這里插一句題外話，龍測科技的創(chuàng)始人&CEO - 師江帆博士是美國內(nèi)布拉斯加大學林肯分校計算機科學與工程系軟件測試方向的博士，其所在的測試實驗室ESQuaReD是全美Top5的軟件工程實驗室。據(jù)Google Scholar統(tǒng)計，其論文被引用超過1000次，并收錄于多個國際頂尖軟件測試會議及雜志。其擁有二十多年國內(nèi)外大型知名軟件公司（中國長城集團、美國IBM、美國微軟和Expedia）的軟件測試開發(fā)及管理經(jīng)驗。其創(chuàng)辦的龍測科技，先后獲得美國Top3種子孵化器Plug-and-Play種子輪、創(chuàng)谷資本千萬元Pre-A輪風險投資以及浙大系基金領頭的數(shù)千萬元A輪風險投資。其本人是浙江大學客座教授和研究員，于2017年榮獲蘇州工業(yè)園區(qū)科技領軍稱號，2019年榮獲杭州5213領軍稱號，2020年榮獲蘇州姑蘇領軍稱號等榮譽。

?? AI TestOps 亮相 TICA

一周前，阿里巴巴質量創(chuàng)新大會（Test Innovation Conference of Alibaba，簡稱TICA）成功舉辦。本次大會是阿里巴巴第四屆質量大會，龍測科技在本次大會中和阿里云合作，新設數(shù)字化轉型分會場，分享數(shù)字化轉型經(jīng)驗。

從TICA提出至今，在歷屆大會上，不僅有阿里內(nèi)部關于質量和研發(fā)效能相關的干貨分享，也有很多來自業(yè)內(nèi)大廠（像華為、字節(jié)、小米等）**的大咖，以及細分領域的優(yōu)秀公司或個人參與分享。

龍測科技創(chuàng)始人師江帆博士作為分享嘉賓的其中一員，進行題為《基于模型和AI的高效自動化測試用例創(chuàng)建方法實踐》的分享。

在會上，師江帆博士分享的內(nèi)容焦于四個方面，基于UI流的功能測試痛點、基于純模型和混合模型場景下的探索、基于強化學習的復雜控件操作的自動化構建以及對行業(yè)的展望。 龍測 AI TestOps 云平臺通過 AI + Robot + Model技術，可以完成市面上絕大部分軟（硬）件系統(tǒng)的UI自動化測試，解決測試痛點，提高測試效率。

在產(chǎn)品實踐過程中以流程圖和積木圖為核心模型，將錄制引擎、積木圖、測試報告、線上設備集群等在內(nèi)的多項特色或者獨家功能串聯(lián)起來，構建了自動化創(chuàng)建測試用例的完整業(yè)務閉環(huán)。除了展示已經(jīng)商業(yè)化落地的案例外，師博士還展示了已經(jīng)實現(xiàn)但尚未商業(yè)化的混合模型解決方案，引得觀眾的一致好評，也是眾多與會人員、測試小伙伴非常期待的行業(yè)解決方案。

?? AI TestOps 所實現(xiàn)的混合模型解決方案

對于UI自動化測試，AI TestOps 云平臺創(chuàng)造性的提出 AI+機器人+模型（ARM）技術來構建穩(wěn)定快速的測試工具。即AI學習生成業(yè)務流程圖，測試用戶通過組合流程圖形成積木圖，機器人通過視覺和機械化方式穩(wěn)定執(zhí)行。

因此我們能夠快速、高效、低成本地完成 .exe應用、Web應用、iOS、Android、小程序、混合應用的UI自動化測試。

• APP 自動化測試

• WEB自動化測試

• Windows自動化測試

• 基于頁面元素的識別和定位來模擬用戶行為，憑借精細化的AI圖像學習能力，通過OCR、OpenCV等技術進行UI元素定位 —> 自動執(zhí)行任務 —> 生成可視化測試報告。

• 優(yōu)勢：

  • APP手機多型號兼容，可滿足一套測試用例在不同型號手機上執(zhí)行。
  • 瀏覽器兼容 - 兼容Chrome/IE/Edge等多種瀏覽器，可滿足一套測試用例在不同瀏覽器上執(zhí)行。
  • 可視化報告通過步驟+截圖+視頻的方式展示，準確定位缺陷，易于BUG追蹤。
  • 智能定位 - 支持Appium、Selenium等控件定位及OCR、OpenCV視覺定位。多種定位方式可組合錄制，精準定位頁面元素。
  • 積木圖流程圖 - 測試用例以流程圖的方式展現(xiàn)，流程圖組合成積木圖，產(chǎn)生大量測試用例。后續(xù)修改流程圖，積木圖將自動更新。

• 解決問題：

  • 私有化部署，工程師現(xiàn)場支持、培訓，測試人員輕松上手，結合客戶現(xiàn)有的自動化管理過程，一周即可實現(xiàn)自動化測試。
  • 回歸測試量大，維護成本高?；贠CR和AI圖像識別技術，自動化用例覆蓋率高，大大降低后期腳本編寫成本及維護成本。
  • 用例及報告可讀性差，特有的流程圖和積木圖功能，將測試用例以圖形的方式展現(xiàn)，測試報告提供視頻回放和步驟截圖，讓BUG一目了然。

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• 龍測機器人系統(tǒng)
• 龍測機器人系統(tǒng)由視覺傳感器、機械臂系統(tǒng)及主控計算機組成。
• 通過手眼標定方案，將手（機械臂）和眼（視覺傳感器）的坐標系統(tǒng)聯(lián)系在一起，解決攝像頭和機械臂之間的坐標轉換關系，讓機械臂精確的定位目標。最終，龍測機器人系統(tǒng)將幫助用戶實現(xiàn)利用機械臂模擬人工進行測試的操作。
• 使用場景：模擬用戶真實點擊的各種情況
• 解決問題：①、銀行賬戶、手機錢包、用戶密碼輸入等黑屏錄制問題；②、觸摸屏等需要非虛擬操作的情況
  

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• NLP
• NLP是計算機科學領域以及人工智能領域的一個重要的研究方向，用計算機來處理人類的自然語言。
• 龍測NLP通過搭建國內(nèi)外通用自然語言處理庫，憑借單詞序列分配概率模型等能力來實現(xiàn)精準的強語義解析能力，做到 “書寫” 即 “操作”，大幅度降低錄制門檻，讓測試更高效、更智能。
• 使用場景：①、閱讀理解—語義解析；②、自然語言語法可覆蓋90%測試場景
• 解決問題：①、降低自動化學習成本；②、增強腳本可讀性

????? AI TestOps 錄制新突破

目前，大家錄制功能測試用例，應該要么是純手工錄制，要么通過代碼錄制，要么借助自動化方式腳本錄制或者利用自動化測試工具點擊UI元素錄制。這幾種方式的優(yōu)缺點都很明顯，大家都是這方面的專家了，我也就不多說了。

而龍測的新功能和以上這些大相徑庭，但在某些點上，又奇妙的與我一直以來的某些想法不謀而合，算是實現(xiàn)了一個我期待已久的設想。

這次開發(fā)出來的新功能，名字叫“視頻AI轉流程圖”。該功能可以把人工錄制的實際操作視頻通過AI識別、分析、轉化為對應步驟的流程圖，通俗一點講，就是手工錄制視頻，然后上傳系統(tǒng)，AI識別分析后，自動給你生成對應的流程圖。

這個功能的學習難度很低，基本上看一遍就沒問題了，我在自己的手機上隨便錄了幾步，點擊、左滑、右滑，隨機組合。錄制好的視頻，上傳系統(tǒng)，等待AI分析完，點開看了一下生成的測試用例，和剛剛實際所操作的步驟完全相同。

我個人覺得該功能具有劃時代的意義，有很大可能成為功能測試用例錄制的新方法，成為除手工錄制、代碼錄制、腳本錄制和UI錄制以外的全新方法，甚至有望超過這四個方式，成為功能測試中最常見的錄制方式。

這功能背后的技術思路還是挺讓人感興趣的。我詢問了一下師博士，師博士很大方的說了出來，就是利用手機自帶的觸摸識別，平臺獲取觸摸信號坐標、圖像信息，首先利用AI模型對照觸摸信號的坐標變化，得出操作的動作和距離；其次利用觸摸信號的圖像信息確定操作點，多次動作、多次識別，最終組合完成整體測試用例。

新功能的優(yōu)勢很明顯，一方面可以解決手工測試用例無法直接轉化成線上測試用例的問題；另一方面，實打實的0代碼錄制用例，沒有測試經(jīng)驗的用戶也可以直接拿來用，即使是高級測試們，也希望有人能幫助他們節(jié)省基本操作時間。

劣勢也很容易猜到，單靠觸摸信號坐標點的變化如何判斷真人操作的輕重并在測試用例里復現(xiàn)操作，這將是一個需要投入更長時間去攻克的方向。

總體來說，瑕不掩瑜，該功能確實能幫助使用者更快更方便的完成測試用例的錄制

????? 測試小伙伴的福利日

為了讓大家更加直觀的感受這個新功能，我也讓師博士給我發(fā)了一個他們錄制的demo，方便大家看一下（可惜視頻卡在了審核狀態(tài)，等審核通過后我再貼上來）。感興趣的朋友們可以直接去他們的平臺體驗 - https://prod.dragontesting.com/login?source=13，或者掃描下方二維碼，添加客服的聯(lián)系方式了解一下。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812493.html

到了這里，關于測試工程師正遭「革命」 AI將改寫測試模式的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！