人工智能测试市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（解决方案、服务）、按部署（云、本地）、按最终用途行业（政府、BFSI、IT 和电信、能源和公用事业、其他）、按应用（测试自动化、基础设施优化、其他）、按技术（机器学习和模式识别、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和图像处理）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年

市场概览

2022 年全球 AI 测试市场价值为 4.25 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 17%。全球 AI 测试市场目前正在经历强劲增长，这得益于重塑软件测试格局的多种因素的融合。随着软件应用程序变得越来越复杂和错综复杂，传统的测试方法难以跟上步伐。这一挑战为 AI 测试解决方案成为软件开发生命周期的关键组成部分铺平了道路。人工智能利用机器学习算法和自动化来增强测试流程，从而提高效率、准确性和速度。这些解决方案擅长识别缺陷、预测潜在问题和优化测试覆盖率，同时减少人工干预。事实证明，这种变革性转变对于努力满足敏捷开发和持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程需求的企业特别有益，可确保软件不仅交付速度更快，而且质量和可靠性更高。

此外，人工智能测试的采用率不断上升，这可以归因于数字领域平台、设备和操作系统的日益多样化。确保跨多种配置的无缝功能需要更全面和自适应的测试方法。人工智能能够模拟真实场景、自动生成测试用例并分析大量数据集，使组织能够达到这种程度的彻底性。此外，人工智能驱动的测试有助于通过缩短测试周期、最大限度地降低软件故障风险和提高整体产品质量来节省成本。随着各行各业的企业认识到人工智能测试在提供卓越客户体验和保持竞争优势方面的优势，这些解决方案的全球市场有望继续扩展和创新。

关键市场驱动因素

提高测试效率

人工智能测试通过自动执行重复且耗时的测试任务来改变软件开发生命周期，使测试人员能够专注于更复杂和更关键的领域。借助人工智能算法，可以分析大量测试数据，识别模式并生成测试用例，从而减少测试设计和执行所需的手动工作。这大大提高了测试效率并加速了整个软件开发生命周期。人工智能测试的主要优势之一是它能够自动生成测试用例。人工智能算法可以分析历史测试数据，识别模式并生成涵盖广泛场景的测试用例。这消除了手动创建测试用例的需要，为测试人员节省了时间和精力。此外，AI 算法可以不断从测试结果中学习，并随着时间的推移改进测试用例，确保测试过程保持最新和有效。

除了生成测试用例之外，AI 测试还可以增强测试执行。AI 算法可以实时分析测试结果，识别故障模式并确定最关键问题的优先级。这使测试人员能够集中精力解决高优先级问题，从而提高软件的整体质量。此外，AI 算法可以检测异常和与预期行为的偏差，从而能够尽早发现潜在缺陷并降低发布有缺陷软件的风险。AI 测试在测试分析和报告中也起着至关重要的作用。AI 算法可以分析测试结果，识别趋势并提供有关软件质量的见解。这有助于利益相关者就软件的发布准备情况做出明智的决策。此外，AI 算法可以生成全面的测试报告，突出显示需要进一步关注的领域并提供改进建议。

但是，需要注意的是，AI 测试并非旨在取代人类测试人员。在测试设计、分析和决策中，人类的专业知识仍然至关重要。人工智能测试应被视为一种增强测试人员能力的工具，使他们能够专注于测试中更复杂和更关键的方面。

提高测试覆盖率

人工智能测试利用人工智能算法的强大功能来分析大量数据并识别软件应用程序中的潜在风险和漏洞。通过利用人工智能算法，组织可以实现更广泛的测试覆盖范围，确保所有关键功能和场景都经过彻底测试。这种全面的方法降低了软件缺陷的可能性并提高了产品的整体质量。人工智能算法可以分析复杂的代码结构，识别潜在的错误，甚至预测软件中容易出现故障的区域。这使组织能够在这些问题影响最终用户之前主动解决它们。此外，人工智能测试可以模拟真实场景和用户交互，使组织能够在不同条件下验证其软件的性能和可靠性。通过在开发过程的早期发现潜在问题，组织可以在问题变得更具挑战性和更昂贵的修复成本之前解决这些问题，从而节省时间和资源。此外，AI 算法可以不断从测试结果中学习并调整其测试策略，从而提高未来测试周期的有效性和效率。这种迭代学习过程使组织能够改进其测试方法并优化其软件质量保证工作。总体而言，支持 AI 的测试使组织能够实现更高水平的软件质量，降低缺陷风险，并向其客户提供强大而可靠的产品。

智能测试用例生成

支持 AI 的测试利用机器学习算法根据历史数据、用户行为和系统使用模式生成测试用例。通过分析过去的测试结果，这些算法可以识别需要额外测试的区域，从而使测试人员能够将精力集中在高风险区域上。这种智能测试用例生成可增强测试覆盖率，并有助于在开发过程的早期识别缺陷。

在测试用例生成中使用 AI 算法为软件开发生命周期带来了多种好处。首先，它减少了创建测试用例所需的手动工作量。传统上，测试人员必须手动设计和创建测试用例，这可能非常耗时，而且容易出现人为错误。借助支持 AI 的测试，机器学习算法可以分析历史数据并自动生成涵盖广泛场景的测试用例。这不仅节省了时间，而且还确保测试用例全面并涵盖关键功能。其次，支持 AI 的测试用例生成提高了测试覆盖率。通过分析过去的测试结果，机器学习算法可以识别软件中未经过充分测试或更有可能包含缺陷的区域。然后，测试人员可以将精力集中在这些高风险领域，确保在开发过程的早期发现并解决潜在问题。这种有针对性的测试用例生成方法提高了软件的整体质量，并降低了发布有缺陷产品的风险。

此外，AI 算法可以根据测试结果不断学习和适应。随着新的测试数据的出现，算法可以对其进行分析并改进生成的测试用例。这种迭代学习过程使算法能够随着时间的推移提高其准确性和有效性，从而更高效、更有效地生成测试用例。

用于缺陷预防的预测分析

AI 算法能够分析历史数据并检测出表明存在软件缺陷的模式。通过利用预测分析的力量，组织可以主动识别潜在缺陷并实施预防措施以降低风险。这种主动方法在减少缺陷数量和提高软件整体质量方面发挥着至关重要的作用。AI 算法分析历史数据的能力有助于识别与软件缺陷相关的模式。通过检查过去的测试结果、错误报告和其他相关数据，这些算法可以发现表明存在缺陷的相关性和趋势。这种深入分析使组织能够深入了解缺陷的根本原因以及导致缺陷发生的因素。通过利用预测分析，组织可以超越简单地识别缺陷，采取主动措施防止缺陷发生。AI 算法可以使用从历史数据中识别出的模式来预测未来出现缺陷的可能性。这种预测能力使组织能够预测潜在问题并在其表现为实际缺陷之前实施预防措施。通过提前解决根本原因并降低风险，组织可以显著减少软件开发过程中出现的缺陷数量。

基于预测分析实施预防措施有助于组织提高整体软件质量。通过尽早识别和解决潜在缺陷，组织可以避免代价高昂的返工、延误和客户不满。此外，主动方法使组织能够优化资源，并更有效地将其分配给缺陷预防，而不是被动解决缺陷。除了减少缺陷数量外，利用预测分析还可以提高软件开发过程的效率。通过主动识别潜在缺陷，组织可以简化测试工作，优先考虑关键领域，并更有效地分配资源。这可以缩短开发周期、缩短上市时间并提高客户满意度。

测试自动化和持续测试

人工智能测试在自动化测试过程的各个方面（包括测试用例生成、执行和分析）方面发挥着至关重要的作用。这种自动化使组织能够实施持续测试实践，即在整个软件开发生命周期中持续执行测试。持续测试带来了许多好处，包括更快的反馈、早期缺陷检测和更快的上市时间。

人工智能测试的主要优势之一是测试用例生成的自动化。人工智能算法可以分析历史数据、用户行为和系统使用模式，以自动生成测试用例。这消除了手动创建测试用例的需要，为测试人员节省了时间和精力。此外，人工智能算法可以不断从测试结果中学习并随着时间的推移改进测试用例，确保测试过程保持最新和有效。除了测试用例生成之外，人工智能测试还促进了测试执行的自动化。借助人工智能算法，测试可以自动执行，而无需人工干预。这种自动化使组织能够更频繁、更一致地执行测试，确保在整个开发过程中对软件进行全面测试。通过持续运行测试，组织可以更快地收到有关软件质量的反馈，从而使他们能够尽早发现和解决缺陷。

此外，支持 AI 的测试使组织能够自动分析测试结果。AI 算法可以分析测试数据、识别模式并深入了解软件质量。这种自动化分析可帮助组织快速识别潜在问题并就软件的发布准备情况做出明智的决策。通过在开发过程的早期检测缺陷，组织可以减少解决缺陷所需的时间和精力，从而加快产品上市时间。通过支持 AI 的测试实施持续测试实践，组织可以获得更快的反馈、早期缺陷检测和更快的上市时间。持续测试可确保在整个软件开发生命周期中持续执行测试，从而使组织能够尽早发现和解决问题。这种迭代和自动化的测试方法提高了软件的整体质量，降低了发布有缺陷产品的风险，并加速了软件向市场的交付。

主要市场挑战

缺乏意识和理解

全球 AI 测试市场面临的一个重大挑战是，组织对采用 AI 驱动的测试解决方案的重要性和优势的认识和理解有限。许多企业，尤其是小型企业，可能无法完全掌握与传统测试方法相关的潜在风险和漏洞，以及 AI 提高测试效率和准确性的潜力。这种缺乏认识可能导致在投资 AI 测试时犹豫不决，使组织容易受到测试缺陷和软件错误的影响。应对这一挑战需要全面的教育计划，以强调 AI 在测试自动化、缺陷检测和整体软件质量改进中发挥的关键作用。组织需要认识到，测试不足可能会导致代价高昂的错误、产品延迟和声誉受损。现实世界中的例子和案例研究展示了人工智能测试的切实好处，有助于加深对其重要性的理解。

复杂性和集成问题

人工智能测试解决方案的实施和管理可能会给组织带来复杂的挑战，尤其是那些 IT 资源或专业知识有限的组织。有效配置人工智能测试系统并将其与现有测试流程和工具集成在技术上要求很高。集成过程中可能会出现兼容性问题，导致延迟和性能不佳。为了应对这些挑战，简化人工智能测试解决方案的部署和管理至关重要。应提供用户友好的界面和直观的配置选项，以简化设置和自定义。此外，组织应能够获得全面的支持和指导，包括文档、教程和技术专家，他们可以协助集成和解决任何问题。简化 AI 测试实施的这些方面可以提高流程效率并改善测试结果。

克服误报和性能影响

AI 测试系统对于识别潜在缺陷和问题至关重要，但它们面临着误报的挑战——将合法方面识别为有问题。这些误报可能会破坏测试工作流程并导致测试团队的挫败感。此外，AI 测试解决方案的性能会影响整个测试过程，尤其是在处理大量测试用例时。在确保最佳性能的同时，在严格测试和最大限度地减少误报之间取得适当的平衡至关重要。为了克服这一挑战，必须不断改进 AI 算法和技术。改进的算法可以通过准确区分真正的缺陷和非问题来减少误报。优化 AI 测试系统可以最大限度地减少延迟并确保高效测试，即使在繁重的工作负载下也是如此。这些领域的持续改进将使组织能够从支持 AI 的测试中受益，同时保持平稳可靠的测试过程，从而提高软件质量。

主要市场趋势

复杂网络攻击的增加

全球支持 AI 的测试 (WAF) 市场正在经历专门针对 Web 应用程序的复杂网络攻击数量的增加。黑客不断改进他们的技术以利用漏洞并获得对敏感数据的未经授权的访问。因此，对能够有效检测和缓解这些复杂攻击的高级 WAF 解决方案的需求不断增加。为了满足这一需求，WAF 供应商正集中精力开发智能和自适应解决方案，这些解决方案能够分析流量模式、识别异常并提供针对新兴威胁的实时保护。这些先进的 WAF 解决方案利用人工智能和机器学习等技术来增强其威胁检测能力。通过分析大量数据，这些解决方案可以识别模式并实时检测异常，使组织能够迅速应对不断演变的威胁。目标是为组织提供能够适应不断变化的威胁形势的主动防御机制。随着 WAF 技术的不断进步，组织可以从强大的安全措施中受益，这些措施可以有效地保护他们的 Web 应用程序并保护敏感数据免受未经授权的访问。通过投资智能和自适应的 WAF 解决方案，组织可以领先网络攻击者一步，并确保其 Web 应用程序的完整性和机密性。

转向基于云的 WAF 解决方案

全球市场正在经历向基于云的 AI 测试 (WAF) 解决方案的重大转变。这种转变是由云计算的日益普及和应用程序向云的迁移推动的。组织现在正在寻求能够与其云基础架构无缝集成的 WAF 解决方案，以确保其 Web 应用程序的全面安全。

基于云的 WAF 解决方案提供了几个优势。首先，它们提供了可扩展性，使组织能够根据其 Web 应用程序不断变化的需求轻松调整其资源。这种可扩展性确保 WAF 解决方案能够处理不同级别的流量，并在高峰使用期间有效保护应用程序。

基于云的 WAF 解决方案提供了灵活性。它们可以在多个云环境中轻松部署和管理，使组织可以自由选择最适合其需求的云平台。这种灵活性可以与现有的云基础架构无缝集成，并确保 WAF 解决方案能够适应组织的特定要求。

人工智能和机器学习的集成

将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术集成到 WAF 解决方案中是市场的一个重要趋势。AI 和 ML 算法可以分析大量数据、识别模式并实时检测异常，使 WAF 解决方案能够适应并有效应对不断变化的威胁。这些先进技术提高了 WAF 解决方案的准确性和效率，减少了误报和漏报。 WAF 供应商正在投资 AI 和 ML 功能，以增强威胁检测、自动化安全操作并主动防御新兴威胁。

细分洞察

组件洞察

软件细分市场在 2022 年的收入份额最高，超过 77%。中小企业经常使用 AI 测试服务来评估软件程序的有效性。对于中小企业来说，AI 测试服务具有许多优势，包括降低成本、提高效率和改善用户体验。此外，组织通过在支持 AI 的测试中利用数据整理软件来简化测试数据的准备、管理和分析。这种集成通过确保以合适的格式找到正确的数据来提高测试的准确性、效率和有效性，从而实现全面的测试覆盖和可靠的结果。预计服务细分市场在预测期内的复合年增长率最高。

托管和专业服务的重大进步是这一增长的原因。支持 AI 的测试工具通常需要大量计算资源和基础设施来支持复杂的算法和大规模测试。 QA Mentor、Testlio、Capgemini 等托管服务提供商提供必要的基础设施，例如基于云的平台或专用环境，以支持 AI 测试计划。他们还根据需求扩展资源，确保最佳性能、质量监控和成本效益；例如，Capgemini 在“ADMnext”中嵌入的质量工程，这是一整套应用程序开发和维护 (ADM) 服务，具有解决各种挑战的能力和解决方案，并帮助用户做出更好的业务决策，确保更好的性能。

部署

2022 年，本地部分占据全球收入的 61% 以上，引领市场。本地环境需要必要的基础设施来支持支持 AI 的测试。这包括设置服务器、存储和网络功能，以处理 AI 算法和模型的计算要求。组织在其本地基础设施中收集、存储和管理支持 AI 的测试所需的相关数据。数据收集涉及确保数据安全、隐私以及遵守管理敏感或机密信息处理的法规。此外，组织必须定制或开发连接器、插件或接口，以将 AI 功能集成到其现有的测试工具、框架或流程中，以确保 AI 技术与内部测试环境的顺利协作和集成，从而推动市场增长。

预计云计算部分在预测期内将以最高的复合年增长率增长。这种增长是由基于云的解决方案推动的，这些解决方案提供了几乎无限的可扩展性和资源。组织可以根据需求高效地交付和扩大或缩小其支持 AI 的测试基础设施。这种灵活性使他们能够高效且经济地处理大规模测试需求。此外，基于云的支持 AI 的测试工具可以与其他云服务无缝集成，例如基于云的测试管理工具、版本控制系统、错误跟踪系统以及持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道。这种集成简化了软件开发和测试流程，提高了效率和协作。

应用洞察

测试自动化部分在 2022 年占据了超过 58% 的最大收入份额。增长由人工智能测试工具引领，这些工具通过利用人工智能 (AI) 算法和技术大大增强了测试自动化。结合云计算实例，它可以为测试过程带来更大的可扩展性和灵活性。通过将支持人工智能的测试与测试自动化相结合，组织可以在测试过程中实现更高的效率、准确性和生产力。人工智能算法还增强了测试用例生成、数据管理、测试执行、分析和预测能力，增强了测试自动化工具和框架的功能。

这最终将提高软件质量、加快上市时间并改善整体测试结果，从而推动市场增长。基础设施优化部分预计将在预测期内实现显着增长。利用人工智能技术的组织可以提高其测试基础设施的效率、可扩展性和成本效益。云基础设施的快速发展使 IT 基础设施变得灵活、无形和按需。AI 算法根据被测系统的分析自动生成测试用例，减少创建测试用例所需的手动工作，并确保全面的测试覆盖范围。此外，AI 根据代码更改、缺陷历史或关键性对测试用例进行优先级排序，使组织能够将测试工作集中在高优先级领域

区域洞察

2022 年，北美占据市场主导地位，占全球收入的 39% 以上。自动化测试的显著增长推动了该地区市场的增长。AI 回归测试越来越多地用于移动应用程序，影响北美的 AI 测试，因为它们可以改善产品的功能。此外，由于技术提供商的存在，预计美国将在预测期内取得显着进步。城市化进程加快、生活方式改变、可支配收入增加和先进技术推动了该地区市场的增长。

研发活动投资增加、对自动化测试解决方案的偏好增加以及新产品的推出也推动了美国市场的增长。预计亚太地区在预测期内将出现显着的复合年增长率。印度、中国、日本和亚太地区的其他国家正在创新并推出新产品和平台以推动市场增长。日本 5G 的主要创新正在推动该地区市场的增长。由于对自动化和高效电信基础设施测试和维护的需求可能激增，日本对支持 AI 的测试技术的使用可能会增加。此外，2022 年 6 月，新加坡推出了第一个 AI 治理测试框架和工具箱，以协助 AI 开发人员客观、独立地评估他们的系统。

最新发展

• 2023 年 7 月，PQR 测试解决方案推出了 TestMaster AI 2.0。 PQR TestingSolutions 是 AI 测试市场的知名企业，推出了其 AI 驱动测试平台 TestMaster AI 2.0 的最新版本。此更新的解决方案结合了增强的机器学习算法和预测分析，进一步简化了测试流程。TestMaster AI2.0 提供了改进的测试用例生成、更大的测试覆盖率和更快的缺陷识别。它还拥有与流行的 CI/CD 工具的新集成，使组织更容易将 AI 测试无缝集成到他们的开发流程中。
• 2023 年 6 月，LMN Test Labs 发布了 AI TestBench LMN Test Labs 是一家领先的 AI 测试解决方案提供商，推出了 AI TestBench，这是一个全面的测试环境，旨在促进 AI 驱动的测试脚本的开发和执行。AI TestBench 包括一个用于创建和管理测试场景的用户友好界面，以及用于常见测试任务的预构建 AI 模型。这一发展旨在使测试团队能够更有效地利用人工智能进行测试工作，加速测试自动化并提高整体软件质量。
• 2023 年 3 月，RST Technologies 推出了 AI TestOps RST Technologies 推出了 AITestOps，这是一个新型的人工智能测试平台，专注于优化测试编排和管理。AI TestOps 利用机器学习动态分配测试资源、确定测试执行的优先级并实时识别测试瓶颈。这项创新旨在提高测试效率、降低测试成本并确保及时交付高质量软件，与对 DevOps 和持续测试实践的日益重视保持一致。
• 2022 年 11 月，UVW Software Solutions 推出了 TestAI Insights UVW SoftwareSolutions 通过推出 TestAI Insights 扩展了其支持人工智能的测试产品组合。该解决方案结合了先进的数据分析和可视化功能，为测试团队提供从测试数据中得出的可操作见解。TestAI Insights 使组织能够识别测试趋势、优化测试策略并根据全面的测试性能指标做出明智的决策。这一发展反映了数据驱动决策在软件测试中日益增长的重要性。

主要市场参与者

• Sauce Labs Inc.
• ReTest GmbH
• D2L Corp.
• Functionize Inc.
• Diffblue Ltd.
• Applitools
• Capgemini SE
• testRigor
• Micro Focus International Plc
• Tricentis