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专场出品人：师江帆博士

龙测科技创始人

2012年获得美国內布拉斯加大学林肯分校计算机科学与工程系软件测试方向博士，其所在的测试实验室ESQuaReD是全美Top5的软件工程实验室。据Google Scholar统计，其论文被引用超过1000次，并收录于多个国际顶尖软件测试会议及杂志。其拥有二十多年国内外大型知名软件公司（中国长城集团、美国IBM、美国微软和Expedia）的软件测试开发及管理经验。其创办的龙测科技，先后获得美国Top3种子孵化器Plug-and-Play种子轮、创谷资本千万元Pre-A轮风险投资以及浙大系基金领头的数千万元A轮风险投资。其本人是浙江大学研究员并兼职授课，其于2017年荣获苏州工业园区科技领军称号，2019年荣获杭州5213领军称号，2020年荣获苏州姑苏领军称号等荣誉。

师江帆博士

龙测科技创始人&CEO

擅长领域： AI+测试，自动化测试

待定

基于模型和AI的高效自动化测试用例创建方法实践

随着业务与技术的发展，Test By AI作为测试技术的新方向，已经逐步成为国内外大型互联网公司和测试服务提供商的研究方向。通过智能化手段增强测试路径生产能力、测试数据特征诊断能力，以及测试断言的准确性，是共同探索与实践的方向。其中，在图形化界面上，基于计算机视觉识别能力构建UI的功能录制回放、设计还原、性能诊断与线上巡检已慢慢有所沉淀。

1.基于UI流程的功能测试痛点

1.1目前录制重播的解决方式和痛点

1.2解决思路

1.3解决方案

2.基于纯模型和混合模型场景下的探索

2.1案例演示

2.2混合模型的测试场景

3.基于双强化学习的流程构建及复杂控件的自动化操作

3.1好奇心驱动强化学习探索订机票流程

3.2基于目标距离的强化学习复杂GUI控件的探索技术

4.行业展望

4.1未来测试工具

4.2问题和思考

1.了解业内最新的AI+测试的解决思路

2.了解业内最新的测试落地实践方案

内容大纲

听众收益

待定

零代码智能测试在银行业全链路场景中的探索与实践

由于银行业务结构复杂，软件功能众多，涉及场景重要，一次版本更新可能会涉及到多个应用场景的功能测试与回归测试，所需人力成本大、测试效率低。在数字化转型的大背景下，信息技术中的自动化测试作为其中不可或缺的一环，有助于及时发现软件开发过程中存在的缺陷，提高测试的效率和有效性，更好地验证软件质量。

零代码智能测试平台针对银行系统复杂的业务流程，融合了最先进的智能测试技术，打造了专为银行业务测试人员使用的、通过模拟人工操作的可视化界面，彻底解决了传统自动化测试所遇到的难点痛点，从而实现了银行业务的全链路测试。

内容大纲

1. 议题背景

- 介绍银行业全链路场景测试的复杂性和挑战性；

- 提出零代码智能测试的重要性和必要性。

2. 解决方案设计

- 阐述零代码思维模式、特点和优势；

- 介绍其方案设计和实现方式。

3. 关键技术和策略

- 阐述零代码测试平台重要模块创新；

- 介绍关键技术实现原理。

4. 全链路场景应用

- 介绍在银行业应用场景，应用渠道；

- 举例说明关键技术在业务流程中的体现以及应用效果。

5. 总结与展望

- 总结零代码智能测试在银行业全链路场景中的成功实践和成果；

- 展望零代码智能测试在银行业全链路场景中的未来发展趋势和应用前景；

听众收益

以全新的视角予以中小银行智能测试建设启发，对那些已经在探索零门槛自动化全链路业务场景测试技术的金融机构提供经验借鉴，促进上下游业务部门参与企业的数字化转型，让其少走弯路。

待定

蚂蚁IoT智能数据生成与算法评测技术

蚂蚁IoT主要致力于各类刷脸支付、刷脸核身设备的研发，目前的设备类型包括蜻蜓、如意Lite以及包括海马团餐等在内的各类生态设备。其中生物识别作为其中一项非常关键的技术，如何保障算法的识别效果保证每次发布上线的质量就成为了关键的问题。这个问题主要涉及到的子问题如下：
1. 数据生成：通过对抗神经网络生成人脸多模态数据。
2. 自动化标注：通过离线大模型进行回流数据自动化标注。
3. 分布式调度：通过搭建评测实验室实现数据分布式评估。
4. 评测链路：通过数据隔离、模型抽取等进行链路改造，实现纯算法评估链路。
5. AIGC以及算法测试思考。

随着AI技术的大规模发展，AI算法质量成为一个非常重要的问题，传统上针对判别式的AI模型，都可以通过模型评测、仿真回流等手段来解决。这里面针对不同的业务领域，在数据构造、评估链路、数据标注等环节可能需要不同的技术手段；当前随着生成式AI（AIGC）的不断发展，如何保障生成的内容的质量（包括内容正确性、生成效果等）又成为了一个急需研究的课题。

听众收益

待定

华为云web页面自主探索测试

华为云的前端页面达到百万级，前端页面多，变化快，页面基本质量如js报错、接口异常、页面查询功能异常，缺乏高效看护手段。迫切需要构建低成本、广覆盖的UI质量看护能力，现实对页面基本质量的低成本看护

1. 以路径模型方式承载页面遍历逻辑，实现百十行测试脚本遍历被测系统所有页面/控件。
2. 通过监听浏览器日志+图像处理，自动监测通用异常如：接口异常(4XX、5XX)、js异常及界面异常
3. 通过图像分割+AI图像识别，自动识别查询场景。
4. 通过控件建模+分词匹配，自动完成查询场景交互与异常识别。

通过本议题的学习可了解到Web页面AI自主遍历及页面查询功能自主测试能力的构建思路，可供业界其他厂商借鉴参考，快速获取页面质量的问题反馈。

内容大纲

听众收益