在数字化转型加速的今天，软件成为企业业务创新与市场竞争的战略高地。CIO 们正面临三重关键挑战:
●交付压力与质量平衡:敏捷开发、DevOps 模式要求测试周期从 "月级" 压缩至 "小时级"，传统手工测试难以应对高频迭代，缺陷漏检可能导致业务中断或合规风险。
●技术债务与成本失控:遗留系统测试脚本维护成本占比超40%，跨平台兼容性测试需投入多团队资源，自动化工具碎片化导致 ROI 难以量化。
●智能决策缺失:测试数据依赖人工构造（占测试周期50% 以上时间），缺陷分析缺乏预测性，无法为研发流程优化提供数据支撑。
随着AI 技术的成熟与业务层面的场景融合，为破局提供新路径。Gartner预测，到2025年，80%以上的软件测试将通过AI驱动的自动化完成。对于 CIO 而言，AI 测试在 IT 发展战略中扮演着重塑测试体系、释放技术生产力的关键角色。AI 测试通过全流程智能化重构，将测试从被动的质量验证环节升级为主动的研发效率引擎，不仅为 CIO 解决交付压力、成本控制与决策缺失的核心痛点，更以技术赋能推动企业 IT 体系向 “数据驱动、敏捷智能” 转型，成为数字化创新的重要底层支撑。
在此背景下，对于AI测试供应商及行业产品的了解与评估亦成为企业IT规划过程关注的重点。目前，国内多家企业在AI测试方向积极探索，并成功打造了多个成熟平台产品，市面讨论较多的为以下五家AI测试服务商，在IT规划与产品选型过程需企业需仔细甄别，选择与自身业务匹配度高的合作厂商。
（名单不分先后，仅供参考）
一、Testin云测—— Testin XAgent 智能测试系统
Testin 云测是国内云测试开创者与 AI 测试先行者，服务超百万企业及开发者，测试案例覆盖超300万款APP/软件/系统等。作为高新技术企业，拥有ISO9001、ISO27001、ISO20000和CNAS、CMMI3、TMMI3等多项权 威资质认证。其率先深度融合 AI 技术，实现测试需求与案例近60% 自动化生成，支持自然语言脚本，跨平台识别精度超99%，还集成 DeepSeek 大模型优化测试能力。旗下 Testin XAgent 智能测试系统，基于前沿 AI 智能体技术，实现测试全流程智能化管理，在 API 测试及多端自动化测试上表现卓越，已在金融、智能驾驶领域广泛应用 。
二、腾讯优测——优测云服务平台新一代 AI 测试引擎
腾讯优测是腾讯旗下一站式云测试服务平台，由大连市世纪鲲鹏科技有限公司运营。依托腾讯十年产品测试经验，汇聚50余名专家与300余人专业团队，既能输出标准测试能力，也能提供定制方案，助力企业打造完备测试体系。其新一代 AI 测试引擎，基于混元与 DeepSeek 双模型，融合知识推理等技术，重构智能质量体系。具备智能用例生成、智能数据构造、AI 代码助手、AI 报告解读四大功能，支持国产化部署，已在金融、文旅等行业验证，推动企业自动化测试向 “智能决策” 模式升级，降本增效。
三、霍格沃兹测试开发学社——爱测智能化测试平台
霍格沃兹测试开发学社是聚焦测试开发技术培训的专业机构，已助力数万名学员职场晋升。其课程体系领先，覆盖全栈开发、人工智能等领域，由阿里、腾讯等大厂专家授课，获腾讯课堂多项奖项，合作高校及企业内训客户包括华为、小米等。旗下 “爱测智能化测试平台” 融合前沿技术，测试自动化智能体可解析文档代码生成并执行用例，智能遍历技术实现 Web、App 等多端全面回归测试，还能基于知识图谱智能推理扩展测试覆盖，为企业提供创新测试解决方案，提升效率与质量。
四、携宁科技——SiniCube 智能测试平台
携宁科技是一家专注金融领域 IT 服务的高新技术企业，荣获多项资质认定，在金融产品研发、数据中台建设等多方面成果丰硕。其旗下 SiniCube 智能测试平台，借助 AI 技术重构企业质量保障流程，能自动解析需求文档与页面元素生成测试用例，支持浏览器端在线编辑，一键生成脚本，降低测试门槛。同时，集成 SonarQube 扫描代码质量，分析组件安全风险并生成数据字典，全方位提升企业测试效能，助力金融行业客户优化测试流程 。
五、同盾科技—— Data4Test（盾测）
同盾科技是中国领先的人工智能企业，专注决策智能技术研发，搭建 “智邦”“智策” 平台，整合多领域能力，业务覆盖全球十余国家和地区，为近万家客户提供风险管理解决方案。旗下 AI 测试产品Data4Test（盾测）是全场景智能测试平台，以声明式设计为核心，融合接口管理等能力，解决复杂测试痛点，覆盖多类型测试。其具备降低门槛、提升协作效率等技术优势，在金融、国际化业务等领域广泛应用，助力企业构建自动化测试体系。
对于 CIO 而言，AI 测试不仅是工具升级，更是软件战略的底层重构。选型需锚定企业数字化成熟度、业务场景特性及技术生态兼容性，通过 POC 验证技术落地效能，建议以 "业务价值可量化、技术风险可管控、能力建设可持续" 为原则，率先推动AI 测试融入企业级 IT 战略，将测试从 "质量关卡" 升级为 "创新引擎"，在软件定义未来的竞争中优先构建质量与效率双核心壁垒。
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