2024年底，DeepSeek正式上線DeepSeek-V3首個版本并同步開源，如同雨夜的一道驚雷，在國內外AI大模型由ChatGPT領銜發展的局面下迅速出圈，DeepSeek的出現對國內AI應用發展產生了深遠的積極影響。其推出的DeepSeek-R1和DeepSeek-V3等模型，憑借高性能、低成本以及開源特性，極大地推動了AI技術的普及和應用。

隨著AI技術的廣泛應用，軟件應用的復雜性和多樣性不斷增加，軟件測試行業也迎來了新的發展機遇和挑戰。諸如ChatGPT、DeepSeek、文心一言、豆包、Kimi等AI大模型的入市與普及發展，使得軟件公司能夠以較低成本將AI功能嵌入產品中，尤其是SaaS企業有望率先受益。AI大模型憑借其卓越的文本處理能力、高效的推理速度以及多任務處理能力，為軟件測試行業帶來深遠影響，重要體現在以下幾個維度。

1、智能化與自動化，實現降本增效

軟件測試領域正逐步邁向智能化與自動化的新階段。過去，測試人員編寫測試腳本需進行大量的手動輸入，不僅過程繁瑣，還易出現人為差錯。現在，借助 AI 模型，測試人員僅需以自然語言描述測試需求，AI 便能迅速生成相應的測試腳本。同時，AI 通過對過往測試數據及日志的深度分析，能夠基于歷史經驗對軟件潛在缺陷進行精準預測。這一智能化測試方式顯著提升了測試效率，有效減少了測試遺漏，使測試人員得以從重復性的基礎測試工作中解放出來，將更多精力投入到更具價值的深度測試任務中，從而為企業節省時間與人力成本，提升整體運營效率。

2、測試工具與技術，推動升級創新

AI 技術的深度融入，使軟件測試工具與技術實現了重大變革。以 DeepSeek-V3 為例，其具備強大的多模態交互能力，能夠對圖像、音頻等多種類型的數據進行高效處理。在軟件測試中，針對圖像部分，它可憑借先進的圖像識別算法，快速檢測出圖像顯示異常、模糊等問題；對于音頻部分，能夠通過音頻分析技術，精準識別雜音、失真等音頻質量問題。此外，AI 驅動的測試工具能夠基于軟件功能特性，自動生成多樣化的測試用例，并運用智能算法對這些用例進行篩選與優化，確保軟件各項功能得到全面且精準的測試，極大地提高了測試的準確性與效率。

3、云測試平臺，擴充服務場景

云測試平臺依托云計算技術，為企業構建了一個高度靈活且高效的測試環境。它猶如一個大型資源庫，存儲了豐富多樣的測試資源，能夠依據企業的實際測試需求，快速調配計算資源與存儲空間。未來，隨著技術的發展，云測試平臺將實現對不同云服務商資源的整合，企業可根據自身業務特點，靈活選擇適配的云平臺測試環境，進一步拓寬測試覆蓋范圍。同時，云測試平臺還將提供涵蓋安全測試與性能測試等在內的多元化服務，全面保障軟件的安全性與性能表現。

4、持續集成 + 部署（CI/CD），迎來普及

隨著敏捷開發與 DevOps 理念的廣泛普及，持續集成與持續部署（CI/CD）已成為軟件開發與測試流程中不可或缺的關鍵環節。AI大模型可以優化持續集成與持續部署流程，提高軟件交付的效率和穩定程度，在持續集成階段，借助代碼靜態分析工具，能夠對代碼進行語法檢查和代碼規范校驗，提前發現潛在的代碼質量問題。在持續部署階段，通過 Kubernetes 等容器編排工具，實現軟件的自動化部署，并依據軟件的實際使用負載動態調整服務器配置。而在引入機器學習算法后，可實現對代碼注釋的自動審查，以及基于歷史數據對新代碼潛在缺陷的預測，從而有效縮短軟件的開發周期，保障軟件質量的穩定性。

AI如火如荼趨勢下，大模型的結合與運用能力，將成為軟件測試領域市場競爭力的核心砝碼之一。值得一提的是，目前，國內已有一些領先的軟件測試服務提供商（如：Testin云測等）最先探索并持續推動大模型在軟件測試中的應用，并獲得了顯著成果。

早在2022年，Testin云測就在服貿會上正式對外發布了智能測試解決方案。通過引入自然語言處理、圖像識別等先進技術，進一步提升測試的智能化水平。利用大模型對用戶需求進行深度解析，可以自動生成高質量的測試用例，從而更全面地覆蓋軟件的各項功能。該方案可以支持App、Web、PC等多端的測試類型，幫助企業將IT系統、軟件等問題率降低到最低的同時，測試成本降低30%以上，測試效率提高50%以上，實現軟件測試效率與效果的大幅度優化。

誠然，大模型的發展與成熟不僅推動了中國AI應用的快速發展，還為軟件測試行業帶來了智能化、自動化等顯著趨勢。這些變化將促使軟件測試行業不斷創新，未來會出現更多類似于Testin云測這類的行業布道者，不斷探索前沿技術，適應日益復雜的軟件應用需求，提升軟件質量，為企業客戶創造更大價值。