自從計(jì)算機(jī)科學(xué)的黎明時(shí)期以來(lái)，軟件質(zhì)量的發(fā)展經(jīng)歷了一系列的轉(zhuǎn)折和里程碑。從最初的功能性需求，到現(xiàn)在的全面考慮功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、維護(hù)性和可移植性等等，軟件質(zhì)量的定義和重要性都有了顯著的提高。

在1960年代和1970年代，軟件開(kāi)發(fā)主要是為了滿(mǎn)足功能需求，而對(duì)軟件的質(zhì)量并沒(méi)有過(guò)多的考慮。隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，人們開(kāi)始意識(shí)到軟件質(zhì)量的重要性。在這個(gè)階段，人們主要依賴(lài)手動(dòng)測(cè)試，但這種測(cè)試方法成本高昂，效率低下。

進(jìn)入1980年代和1990年代，隨著技術(shù)的進(jìn)步，軟件測(cè)試的方法也有了顯著的改進(jìn)。人們開(kāi)始使用測(cè)試工具，這些工具可以在短時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出大量的錯(cuò)誤。同時(shí)，人們也開(kāi)始關(guān)注軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的質(zhì)量管理，例如引入了軟件開(kāi)發(fā)生命周期模型。

21世紀(jì)初，軟件質(zhì)量的重要性得到了全球的認(rèn)可。全球的標(biāo)準(zhǔn)化組織開(kāi)始制定軟件質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐。如今，軟件質(zhì)量已經(jīng)成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素之一。隨著DevOps和敏捷開(kāi)發(fā)的流行，軟件質(zhì)量不再僅僅是測(cè)試階段的任務(wù)，而是貫穿于整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期。它為開(kāi)發(fā)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提供了一種全新的方式來(lái)管理和提高軟件質(zhì)量。而隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，軟件測(cè)試的方法也在不斷進(jìn)步。以Testin云測(cè)為代表的頭部企業(yè)將人工智能技術(shù)引入到測(cè)試過(guò)程中來(lái)，智能測(cè)試時(shí)代正式開(kāi)啟。

據(jù)了解，目前Testin云測(cè)已經(jīng)開(kāi)始探索使用大模型輔助生成代碼，預(yù)估軟件開(kāi)發(fā)效率將提升20%至30%。同時(shí)，Testin云測(cè)也正在測(cè)試評(píng)估國(guó)內(nèi)、國(guó)外的開(kāi)源大模型能力，嘗試用大模型助力測(cè)試用例分析、測(cè)試需求分析、測(cè)試報(bào)告解讀等軟件測(cè)試環(huán)節(jié)，從測(cè)試的結(jié)果來(lái)看，也能達(dá)到20%至30%的效率提升。

在2023世界人工智能大會(huì)上，用大模型測(cè)試大模型的技術(shù)趨勢(shì)已經(jīng)開(kāi)始涌現(xiàn)。而大模型的引入，使得我們可以通過(guò)機(jī)器自動(dòng)化進(jìn)行大部分的測(cè)試工作，大大提高了我們的工作效率。此外，大模型還可以幫助我們更深入、更全面地理解軟件的功能和性能，從而更準(zhǔn)確地找出可能的問(wèn)題和錯(cuò)誤。

隨著軟件的市場(chǎng)的擴(kuò)大，更多的國(guó)內(nèi)企業(yè)也開(kāi)始認(rèn)識(shí)到軟件測(cè)試的重要性，軟件測(cè)試行業(yè)正在向智能測(cè)試、測(cè)試服務(wù)化等方向發(fā)展，而對(duì)于大模型在軟件行業(yè)的應(yīng)用，更多的業(yè)內(nèi)專(zhuān)家表示這必將是軟件測(cè)試行業(yè)的未來(lái)和新的增長(zhǎng)點(diǎn)。