廣大用戶通過與移動應用的圖形化界面交互獲取相關服務。移動應用能否提供高質量服務是影響用戶體驗、移動應用市場占有率的關鍵。圖形化交互模式驅動下的移動應用測試是保障其服務質量的關鍵手段,但相關測試工作需要消耗海量人力物力。眾多廠商也投入大量資源,組建專門的測試部門或自動化測試研發部門。相關技術研究也是當前國際研究的前沿熱點。
本項目主要包括如下系列技術:基于視覺感知的測試自動化方法框架,交互層顯示缺陷的自動化檢測技術,基于強化學習技術以及深度神經網絡的測試自動生成技術,基于孿生神經網絡的系統狀態劃分技術,基于圖像分析、布局信息分析及安卓源碼分析的測試修復系列技術和基于視覺感知的測試跨平臺自動復用技術。
移動應用市場的不斷擴大,光2023年中國市場就出貨了2.71億臺,而國內市場上活躍的可視化交互應用總量約為260萬款。大量的移動應用需要極大的、對質量保證的投入;而海量的設備所代表的海量用戶,則對移動應用的質量提出了更高的要求。也因此, 2024年測試服務的全球市場預期達到了65.6億美元,到2029年,這一數值將達到167.1億美元。移動應用測試服務市場需求龐大,而傳統的測試技術因為準確率、自動化程度、維護能力等方面的不足,需要投入海量的勞動力,而先進的智能化自動測試技術將針對上述問題,為測試服務節約大量的勞動力成本,從而帶來極大的經濟效益。
當下,業界在移動應用的自動化測試上面臨著眾多挑戰,這些挑戰使得投入成本居高不下。本項目可以有效針對現有問題,全面提升測試的自動化程度、拓寬應用場景、提升測試效率、降低維護成本,從而更大程度地解放投入在移動應用測試上的勞動力。特別的,相比現有的最好工具,在對大型應用的自動化測試方面,代碼指令覆蓋率提升約20%;在測試維護方面,失效測試操作的自動修復率提升超過30%。
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