当技术革新成为时代主旋律，酷赛智能软件测试部选择回归根本，将“守正本分，做好产品，以客户为中心，持续努力奋斗”的企业文化融⼊一场深刻的智能化改革。软测部聚焦真实的业务痛点,以AI为利器,向着极致的效率持续奋斗。
通过系统性引⼊人工智能
提升实习生自主回答准确率50%！减少导师重复⼯作量30%！自动化脚本编写效率预估提升70-80%！测试用例编写效率预估提升40-60%！用例优化效率提升预估10-20%！1AI智能体激活团队知识资产，驱动组织成长⼈才成长是团队发展的基石。为破解新⼈培养周期长、导师重复解答共性问题的困局 ，“AI问答智能体”应运而生。这并非简单的技术集成，而是一项关怀员工成长的系统工程。项目组从源头做起，细致搜集实习生高频提问，构建起737条问答知识库、103条领域看护模块及577份技术文档的AI测试智能体平台。
从7月启动到8月上线，团队推动智能体从“能用”向“好用”蜕变，目前AI问答智能体已初步达到“能用”状态。当前，智能体在测试阶段的平均响应时间为11.78秒，问题解决时长缩短至32.72秒，回答准确率达到70%，部分用户场景下高达95%。我们的最终目标很明确：通过提升实习生自主回答准确率50%，降低导师重复⼯作量30%，赋能团队快速成长。
图1: AI智能体目前成果
2使用AI，实现脚本编写的自动化与效率提升自动化测试是保障产品质量的坚固防线 ，而AI的融⼊正为其注⼊前所未有的力量。为破解工具选型与配置优化的碎片化难题，我们聚焦全流程标准化建设，通过制定《编写自动化脚本的AI工具介绍》、《外置型AI编程助手操作手册》等一系列标准作业程序（SOP），标志着部门的自动化实践从零散探索迈⼊体系化、规范化的新阶段。
截至目前，AI实践成果显著：AI自动化产出共计24份，脚本累计提效166小时。如在LA-X100项目的⼈像模式压力测试中，利用AI生成脚本雏形，再经人工调试，最终压缩重复劳动，提效12⼩时；在自动接听来电场景中，AI辅助编写脚本提效3⼩时，并可复用于所有项目压测。这些实例生动诠释了70-80%的效率提升，让测试⼈员从繁琐测试、盲目编码中解放，更专注于复杂的测试场景与逻辑。
图2: AI自动化目前成果
3从点到面，突破测试用例设计深度与广度难点测试用例是衡量产品质量的标尺。通过落地《AI工具编写用例方案》，团队开始系统性地运用AI进行需求分析与用例生成，这不仅是工具革新，更是思维方式的升级。
在西安的R401机器⼈项目中，AI辅助设计了3197条全功能用例，预计节约248小时；在宜宾的“社交互动场景”用例设计中，AI高效完成32条用例，节约6小时；在深圳的OS横屏时钟新功能用例设计任务中，AI辅助设计46条用例，节约了8小时。
未来，软测部还将通过建立AI用例评估模型，智能识别并优化10-20%的冗余用例，在保障测试覆盖率的同时，将资源聚焦于更高价值的测试活动。
图3: AI用例目前成果
4AI辅助构建战略决策体系，实现全链路智能升级如果说具体的测试活动是“战术”，那么测试策略和计划的制定则是“战略”。软测部正探索将AI应用于更高维度的决策支持中。由LAVA软件测试部主管王工主导的AI赋能策略制定课题，通过输出《AI赋能方案设计介绍》、《测试计划编写操作指导》等方法论，为深圳、西安、宜宾三地团队提供了统一、科学的指导。这些方法论指导团队利用AI 进行功能解耦、缺陷分析，让测试策略的制定更具前瞻性。
例如，在LAVA项目中，AI辅助方案设计预计减少20%人力投入；在多个其他项目中，AI辅助制定测试策略平均节约了3小时左右。AI正帮助软测部从执行端到策略端,实现全链路的智能化升级。
图5: AI测试策略目前成果
AI为笔，团队为墨，创新为纸。酷赛智能软测部正以不懈奋斗的精神，将智能化注⼊测试提效的每一个环节。在智能时代的星辰大海中，软测部将深度赋能客户、与行业共赴更值得期待的明天。
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