当知识图谱遇见测试智能体，当 RAG 技术重塑用例生成范式，一场颠覆传统质量保障体系的革命正在发生 7 月 26 日，西安吉源国际酒店，测试人社区主办的 AITC 人工智能测试开发峰会以“智测未来”为主题，汇聚涂鸦智能、恒生电子、美的集团等头部企业技术领袖。峰会现场揭晓关键数据：AI 驱动测试设计效率均有提升，工单处理耗时的明显缩减，测试资产数字化成为 AI 落地首要条件——这些数字宣告着测试行业智能化转型的临界点已然到来。

秦朕：AI 测试应用探索

涂鸦智能测试技术专家秦朕的演讲直指 AI 落地核心矛盾。他提出三重落地基础：

• AI 测试应用探索：手工用例生成，接口/UI 自动化生成

• AI 产品测试探索：场景分类与测试维度、多模态测试建设（ASR、TTS、图片）、RAG 能力测试及场景示例

• 关于 AI，一点拙见：AI 在测试领域落地，需要哪些基础条件和认知

实践亮点：

• 需求美化工具自动生成精准测试点

• AITestGen、接口/UI 自动化脚本批量生成

• RAG 技术构建多模态测试体系（ASR/TTS/图像）

“AI 完全自主决策仍是理想主义，当前阶段人机协同才是最优解。”秦朕的结语引发全场深思

孔令云：AI 如何帮测试工程师脱离“工单泥潭”

原字节跳动 TikTok 质量效能负责人孔令云揭开 AI 解放生产力的秘密武器：

1. AI 在研发流程中的应用：AI 应用的五个层级（ 搜索引擎、智能体+工作流、多模态交互、AIGC、RAG+知识库），提示词及 AI 幻觉

2. 技术支持的三重困境：用户视角、产研视角、工具链视角

3. 基于 AI 的技术支持范式：基于 AI 的技术支持流程，解决痛点及关键点，智能体搭建、意图识别、知识库、工作流搭建

4. 技术支持的未来展望：意图识别准确度增加，知识库更新及业务驱动

陆旭：大模型重构金融测试设计

恒生电子资深测试专家陆旭展示 ADDC+AIGC 双引擎在金融测试的突破：

主要内容：

• 资产管理系统的业务背景与测试挑战

• ADDC+AIGC 的智能测试设计方法

• 测试设计过程的方法提炼

• 应用效果展示

• 总结与展望

张劼：AIoT 时代质量框架重构

美的集团智能质量经理张劼提出从激活到拥护 AIoT 时代的 AI 赋能、产品主导型质量框架：核心论点：在 AIoT 时代，我们必须重新定义质量第一部分：质量的第一道前线第二部分：双环系统，从被动数据到预测性智能

• 内环：AI 驱动的异常检测

• 外环：构建客户的数字孪生 (DToC)

第三部分：AI 运营蓝图第四部分：统一框架与未来展望 QA 的未来是产品领导力：从确保用户成功“激活”，到通过卓越质量赢得用户“拥护”

黄延胜：知识图谱驱动的测试智能体

主要内容：

• 测试智能体的核心能力

• 测试智能体的关键特征

• AI 测试用例介绍（用例编写规范指南，Ai 测试用例的执行过程，Ai 测试用例编写的关键，被测系统上下文观测，上下文分析工具，浏览器开发者工具、App 上下文分析工具 Appium inspector、动作清单）

• 提高准确性

• 跨平台（Web/App/API）统一测试框架

刘华：智能化测试平台架构揭秘

压轴演讲揭晓爱测智能化测试平台架构：

主要内容：

智能化测试基础架构

自动化工具是 Ai 的基础能力

上下文相关工具 让 Ai 拥有眼睛

工具接入 Ai

爱测智能化测试平台

提升认知：小模型就可以实现测试智能体

人机协同的新纪元

峰会揭示三大趋势：

1. 测试资产数字化成为 AI 落地先决条件

2. RAG+图谱技术重塑测试设计方法论

3. 人机协同模式全面替代纯人工测试

正如黄延胜所言：“未来已来，只是分布不均”。那些率先将 AI 智能体训练纳入核心技能树的测试工程师，正在定义质量保障的新边界。当美的洗衣机通过 DToC 系统预测用户需求，当恒生电子用 AIGC 覆盖罕见金融场景，当字节跳动用 AI 撕裂工单泥潭——我们看到，AI 与测试的融合正从技术革命演进为质量哲学的重构。这场变革不关乎机器取代人类，而关乎善用 AI 者重新定义测试的价值巅峰。