【ChinaTest】AI驱动的软件测试 | TiD2026演讲征集

高楼，深耕性能领域二十余年，是业界极具匠心的架构级性能解决方案资深专家。多年专注性能测试、调优与分析，横跨互联网、金融、电信、军工、电力、航空等全行业，为多家头部企业及国企提供性能

咨询、项目落地与内训服务，学员遍布头部互联网大厂。

曾统筹管理 400 人以上测试团队，也主导过产品、架构、研发运维全栈技术团队管理，具备丰富项目管控、体系搭建、风险与预期管理经验。深耕测试理论体系、度量模型与软件成熟度研究，原创大量专业文章、实战案例与监控调优文档，参与多部测试书籍编著；担任多门性能工程、全链路压测专栏作者，多次作为技术沙龙出品人与主讲嘉宾开展公开课与企业内训。

近年主攻 AI 赋能非功能领域，自研 AI 驱动非功能测试与性能能力评估平台，同时深耕 IT 系统容量预测系统研发，融合排队论等经典理论完成落地实践，并为多家企业定制 AI 应用性能平台。

近年，AI 正从 “可用” 迈向 “好用”，全面渗透软件工程全链路，重构研发与质量保障范式。数字化转型深水区，软件系统复杂度激增、迭代周期持续压缩，传统测试模式深陷效率低、成本高、覆盖率不足、脚本维护繁重等痛点，已难以匹配企业高效高质量交付的核心诉求。

在此背景下，AI 与软件测试的融合进入加速落地期：智能需求分析、智能用例生成、自愈式自动化、缺陷根因分析、非功能能力评估等场景不断突破，驱动测试从 “人工执行” 向 “智能决策”、从 “后置验证” 向 “全流程治理” 跃迁。行业数据显示，AI 测试工具热度持续攀升，超七成企业已启动试点，但同时面临落地难、工具杂、人才缺、体系乱等现实鸿沟，尤其在AI 应用的自动化测试、性能评估、非功能测试智能化、IT 系统容量预测等前沿领域，成熟方案与实践经验仍稀缺。

为聚焦 AI 测试的技术创新与产业落地，搭建前沿思想碰撞与实践经验共享的高端平台，TID大会汇聚行业专家、技术领军者与一线实践者，围绕 AI 赋能测试的核心技术、平台建设、行业实践与未来趋势展开深度探讨，助力测试从业者把握转型方向，推动企业构建智能化质量保障体系，共探 AI 时代软件测试的新范式与新价值。

1. 行业趋势与体系变革方向：大模型时代软件测试行业演进路径与质量保障新范式、 AI 重构测试流程：从需求、设计、执行到运维的全链路智能化转型、企业智能化测试体系搭建、组织架构变革与团队能力升级、AI 测试落地成熟度模型、度量体系与规模化落地方法论

2. AI核心测试技术与落地实践：大模型赋能测试用例自动生成、优化与维护实战、AI 自动化测试、脚本自愈、智能断言与无人值守测试落地、生成式 AI 在接口测试、UI 测试、微服务测试中的应用、AI 智能缺陷检测、根因定位、故障注入与稳定性保障

3. AI赋能性能与非功能测试：AI 驱动的非功能测试平台架构设计与自研实践、 AI 应用全链路性能评估、容量建模与整体能力评测体系、基于 AI 算法的 IT 系统容量预测系统设计与落地、大模型压测、全链路智能压测、性能瓶颈智能分析调优

4. AI测试平台建设与开源工具形态：企业级 AI 测试平台自研架构、技术选型与落地案例、开源 AI 测试工具二次开发、生态共建与实战落地、大模型私有化部署、微调技术在测试平台中的应用、AI 测试平台的数据治理、模型训练与效果迭代优化

5. 行业垂直落地与工程实战：金融、电信、军工、互联网等行业 AI 测试最佳实践、微服务、云原生、分布式架构下 AI 测试解决方案、嵌入式、车载、航空等高可靠领域 AI 质量保障实践、传统测试团队转型 AI 测试的路径、培训与人才培养

• 软件测试负责人、测试总监、测试经理、测试架构师

• 性能测试工程师、非功能测试专家、全链路压测负责人

• 研发负责人、技术总监、架构师、运维与质量保障团队骨干

• 自动化测试工程师、AI 测试平台研发与建设人员

• 金融、电信、互联网、军工、电力、航空、嵌入式等行业质量从业者

• 企业 IT 部门负责人、测试中心建设与咨询培训从业者

• 想转型 AI 测试、智能化质量方向的研发与测试从业人员

• 高校软件工程相关教研人员、技术社区讲师及行业研究者

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