支持人工智能的测试市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按部署（云和本地）、按应用程序（基于网络和移动）、按技术（机器学习、NLP（自然语言处理）、计算机视觉、MBTA（基于模型的测试自动化）等），按行业（IT 与电信、BFSI、医疗保健、能源与公用事业等）以及区域预测，2023 年 � 2030 年

2022 年，全球人工智能测试市场规模为 6.435 亿美元，预计该市场将从 2023 年的 7.368 亿美元增长到 2030 年的 27.466 亿美元，预测期内复合年增长率为 20.7%。

基于人工智能的软件测试是指使用机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和其他相关机制来测试软件应用程序，以证明它们能够准确地工作和执行，从而提供更好的测试结果。用户体验。这些解决方案帮助测试人员节省测试精力，能够生成更高质量的测试用例、更快的测试执行速度并实现更高的测试覆盖率。

人工智能功能可以熟练地评估基础知识及其可用性，并识别可以使用的可重用组件，而不是创建相同的测试用例。因此，人工智能在软件测试中的使用增强了开发高质量自我修复测试用例的能力。因此，各个主要参与者正在利用人工智能、机器学习、RPA、计算机视觉等新兴技术来增强他们的产品。例如，

• 2023 年 6 月，InfoVision 与 Tricentis 合作推出了人工智能驱动的持续测试解决方案，以加快其软件测试速度。该解决方案是端到端人工智能驱动的持续测试和人工智能驱动的自主解决方案。它基于 Tricentis AI 支持的无代码、无脚本自动化平台，适用于企业应用程序和基础设施测试设施，并使用预测建模和预先安排的自动化来实现可重用性。

新冠肺炎 (COVID-19) 影响

在疫情期间增加采用先进技术的人工智能测试解决方案有利于市场增长

由于 COVID-19 大流行影响了国内和跨国border 流动性，企业依赖在线渠道来处理运营、授权销售、接收付款和接触客户。内部错误引发的软件故障对交易造成严重破坏，导致数美元损失、身份盗窃和数据泄露。

人工智能测试有助于提高测试团队的效率。支持 AI 的自动化结构可通过快速测试数据生成、可视化测试、更智能、更快速的测试创建等高级功能来证明快速错误修复、最大限度地降低 QA 成本并缩短上市时间。这些功能推动了各行业人工智能测试市场份额的进步。因此，各主要参与者在大流行期间推出了采用先进技术的新解决方案，并在不同地区建立了新的合作和联盟。

• 2020 年 9 月，Appvance 与普华永道澳大利亚公司合作，在澳大利亚推出 Appvance IQ (AIQ)，并在 AIQ 上构建了人工智能驱动的测试实践。 AIQ 是基于人工智能的组合测试自动化系统，具有机器学习机制，彻底改变了软件 QA 程序。

因此，此类进步和现代化推动了疫情期间的市场增长。

最新趋势

实施人工智能驱动的安全测试以提高安全性，推动市场进步

人工智能有助于更有效地识别安全风险和漏洞，同时使人工智能驱动的测试应用程序更安全、更可靠。人工智能驱动的安全测试可帮助用户将应用程序安全测试专业地融入到开发的每个阶段。

它使用户和企业能够提高网络安全性、加快修复程序、满足预期法规、简化安全测试、消除安全障碍并在 SDLC（软件开发生命周期）的所有阶段建立信任。它使用机器学习算法、实时威胁情报工具和自动化来提供额外的安全性和优势。

通过利用人工智能的力量，组织可以显着增强其安全态势，领先于即将到来的威胁，并开发更具抵抗力的网络安全防御。因此，主要市场供应商正在引入新的基于安全的人工智能测试来满足客户的需求。例如，

• 2023 年 11 月，GitHub 宣布推出人工智能驱动的应用程序安全测试，帮助用户更熟练、更安全地保护代码。新的高级解决方案包括三个主要功能，并增强了安全功能。其中包括通过代码扫描自动修复更快地解决问题、通过秘密扫描识别泄露的密码，以及使用定制模式的一致表达式生成器缩短时间。

新技术的进步正在促进各行业人工智能测试市场的增长。

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驱动因素

对无代码或无代码测试解决方案的需求不断增长，以推动市场发展

低代码或无代码平台提供直观的图形界面，允许测试人员构建支持人工智能的设计并使用名义编码实现自动测试用例。这简化了测试自动化，使其可供更广泛的受众使用，包括那些具有部分编码专业知识的用户。因此，低代码测试自动化因其加速和简化测试自动化过程的能力而越来越受欢迎。例如，

• 据行业专家称，到 2025 年，近 70% 的新开发企业解决方案将借助低代码或无代码技术创建。

借助人工智能驱动的无代码测试工具的简单易用的界面，利益相关者和项目经理可以在没有任何广泛技术知识的情况下进行合作。用户需要具备 CSS 和 HTML 的基本知识才能运行、维护和编辑测试用例。

• 2023 年 4 月，Sofy 推出了 SofySense，这是一种由 AI 驱动的生成式无代码移动应用测试解决方案。新的创新测试解决方案结合了人工智能和无代码/无代码自动化。该解决方案增强了 Sofy 现有的平台，并集成了 GPT 统一的智能软件测试人工智能系统，以提供 QA（质量保证）帮助。

所有这些因素，例如对基于人工智能的无代码测试和创新的需求不断增长，正在推动这些解决方案在市场上的增长。

限制因素

对基于人工智能的测试应用程序的更高数据依赖性可能会阻碍市场进步

人工智能模型研究历史数据，如果该数据包含偏差，则后续模型可以传播这些偏差。基于人工智能的模型和解决方案高度依赖于该特定行业数据的可用性。有偏见和不充分的数据可能会导致不公平或不准确的测试结果。

在软件测试框架中，部分训练数据可能会导致测试报告不充分或disc限制特定用户组的处理。因此，有必要意识到此类偏见，并采取措施通过保护这些数据集的多样性和代表性来减少这些偏见。

因此，开发人员需要优先考虑添加数据集，以避免 disc 不断发展的技术中的限制和偏见，并对其进行广泛的测试。此外，有限的数据会导致人工智能对软件的细微差别和复杂性的理解有限。因此可能会遗漏隐藏的缺陷或关键的边缘情况。

细分

按部署分析

成本效率和更快的测试周期促进了基于云的人工智能测试解决方案的增长

根据部署，市场分为云和本地。

云细分市场占据最高的市场收入份额，预计在预测期内将以领先的复合年增长率增长。由于云驱动的基础设施有助于在全球范围内进行可访问的测试，同时根据测试要求和波动的工作负载提供可操作的见解，因此它拥有最高的份额。它还通过即用即付模式、快速测试周期、增强的实时洞察和测试环境协作以及许多此类优势，提供更好的可访问性和成本效率。

在预测期内，本地部署占据了相当大的市场份额。由于测试环境完全在企业的控制之下，本地部署提供了更好的隐私和安全性。它还使组织能够根据自己的要求自定义测试环境。

按应用分析

基于网络的人工智能应用程序由于易于使用和可扩展性而推动细分市场增长

按应用程序划分，市场分为基于网络的市场和基于移动设备的市场。

基于网络的细分市场在 2022 年占据了最大的市场份额，预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长。基于网络的测试利用人工智能和网络的力量，为每个人提供用户友好、易于访问的测试解决方案，无论其技术专业知识如何。因此，它们广泛应用于 Web 应用程序测试、API 测试、自动化回归测试等领域，从而占据了最大的市场份额。

基于移动设备的人工智能测试为用户提供了比平板电脑或智能手机更方便、更灵活的测试。它帮助企业在AI的指导下直接测试应用程序的功能、用户体验和功能。

按技术分析

机器学习领域通过其增强的功能推动增长

按技术划分，市场分为机器学习、NLP（自然语言处理）、计算机视觉、MBTA（基于模型的测试自动化）和其他 (RPA)。

机器学习领域在 2022 年占据最大的市场份额。机器学习机制通过识别不必要的测试用例并通过关键字分析确保最佳测试报告来优化测试集。机器学习通过创建执行类似于手动测试人员的任务或操作的脚本来自动化测试集。与手动测试人员相比，机器学习所需的时间明显减少，使其成为企业和测试人员的首选技术。例如，

• 根据《2022 年 Zappletech 测试自动化趋势报告》，机器学习在软件测试中的份额预计从 2021 年到 2027 年将以超过 7% 的复合年增长率增长。

预计计算机视觉领域在预测期内将以领先的复合年增长率增长。计算机视觉使企业能够重新构想其当前的运作方式和解决问题的方式。该技术可用于各种测试解决方案，例如移动应用程序测试、物联网设备测试、营销和广告测试、汽车等等。例如，

• 2023 年 8 月Anyverse 和 Tech Mahindra 就汽车行业的人工智能应用展开合作。该联盟将简化合成数据的使用，为全球汽车行业的客户测试、训练和认证人工智能系统。 Anyverse 是一种合成数据生成解决方案，可加速用于自主用途的计算机视觉驱动解决方案的发展。

按行业分析

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IT 和电信行业更多地使用人工智能测试来推动细分市场扩张

根据行业，市场分为 IT 和电信、BFSI、医疗保健、能源和公用事业以及其他（政府、教育和制造业）。

2022 年，IT 和电信领域占据最高市场份额。基于人工智能的测试解决方案可帮助 IT 和电信企业分析来自网络、服务器和应用程序的大量数据，并识别性能瓶颈、配置错误、安全漏洞和还有很多。因此，不同的市场参与者提出了他们的解决方案，以满足这些组织和企业不断变化的需求。例如，

• 2022 年 3 月HeadSpin 与 Tricentis 合作，将广泛的人工智能、设备基础设施和全球优势结合在一起，显着提高软件体验的质量。该联盟还允许 HeadSpin 使用 Tricentis 的敏捷测试管理平台 qTest，以提高 DevOps 团队的效率并保障协作。

预计医疗保健领域在预测期内将以最高的复合年增长率增长。人工智能驱动的测试解决方案提供实时分析和监控、对大量医疗数据的预测分析以识别模式和其他并发症、识别医疗保健算法中的偏差等。因此，它可以用于各种医疗保健业务，并且预计将以领先的复合年增长率增长。

区域见解

对北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区的市场进行地理研究。

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2022 年，北美市场份额最高。该地区拥有最多的投资者，其中大部分投资集中在美国。美国还拥有大量知名企业，帮助推动人工智能测试解决方案的进步市场。此外，该地区在机器学习、机器人流程自动化和 NLP 等新兴技术及其进步方面贡献了最大份额。例如，

• 2023 年 9 月，Copado 宣布推出 Copado 1 Platform，这是面向 Salesforce 的端到端统包 DevOps 解决方案。该解决方案将 Salesforce 上的完整 SDLC（包括支持 AI 的测试）整合到一个平台中。

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根据财富商业洞察，预计亚太地区在预测期内将以领先的复合年增长率增长。人工智能、机器学习、自然语言处理等新兴机制在日本、印度、韩国等国家的发展不断壮大。从而为市场上人工智能解决方案的进步做出贡献。此外，主要参与者正在通过合作、投资和伙伴关系等战略对这些国家进行投资。例如，

• 2023 年 5 月，美光科技宣布未来几年将在日本投资超过 5000 亿日元（36 亿美元）。在日本政府的支持下，他们加强了端到端技术创新，例如新兴的生成式人工智能应用等。

人工智能测试在欧洲国家迅速受到关注，有各种设施和举措来帮助其采用和开发。此外，德国、西班牙、意大利和法国的各种政府政策和投资也促进了该地区的市场增长。因此，欧洲正在采取先发制人的方式进行人工智能测试开发，并认识到它可以促进创新和经济。例如，

• 2023 年 3 月，西班牙政府与经济事务和数字化转型部与发明研究中心 ADIA Lab 签署了一项重要协议，该中心选择西班牙作为其欧洲总部，以开展该项目的欧洲总部。先进计算和人工智能的进展。

新兴产业的渗透以及中东、非洲和南美洲经济的发展等多种因素导致了 2022 年人工智能测试市场份额的发展。此外，人工测试的相对支出这些地区的智能、机器人技术和机器学习有助于市场进步。

主要行业参与者

日益重视全球扩张以巩固主要参与者的市场地位

主要参与者精通跨各个领域整合新机制，例如 BFSI、医疗保健、IT 和电信等。创新机制升级解决方案是企业实施的重要途径之一。同样，知名企业有意合作并结成联盟以实现全球扩张。

主要公司简介：

• Functionize, Inc.（美国）
• Sauce Labs Inc.（美国）
• Tricentis（美国）
• Diffblue Ltd.（英国）
• Applitools（以色列）
• Mabl Inc.（美国）
• UBS Hainer GmbH（德国）
• Testim（美国）
• Perforce Software, Inc.（美国）
• Open Text (MicroFocus)（加拿大）

主要行业发展：

• 2023 年 11 月：Mabl 宣布与先进的自动化测试 GitLab 合并，这是用于软件现代化的最全面的人工智能驱动的 DevSecOps 解决方案。该集成使开发团队能够轻松地利用平台直接在 CI/CD 渠道内进行端到端测试响应。
• 2023 年 9 月：Perforce Software 宣布添加生成式 AI（BlazeMeter 的 Test Data Pro）来测试自动化，以提高覆盖率、精度和转换 left 速度。其目的是增强测试数据的创建。它利用开创性的人工智能机制来民主化和简化测试数据的使用。
• 2023 年 10 月Katalon 推出了 TrueTest，它具有三种基于 AI 的能力，使质量工程团队能够真正了解应用程序、非常规地生成回归测试并自动执行业务回归测试。
• 2023 年 5 月：UiPath 推出了端到端人工智能驱动的业务自动化平台，以帮助 SAP 客户快速实现数字化转型。它可以帮助客户利用 UiPath 测试套件实现测试自动化和集中化，利用热图解锁一体化测试优先级，并探索 SAP 的变革影响力。
• 2023 年 5 月：Applitools 推出了 Execution Cloud，这是一个创新的云驱动测试平台，允许团队在人工智能支持的测试子结构上运行当前的测试。 Applitools 超快测试平台的新功能旨在为使用开源结构的团队提供服务。

报告覆盖范围

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该报告对市场进行了全面分析，并重点介绍了顶级公司、产品类型和新兴解决方案应用等重要方面。除此之外，它还提供了对最新市场发展的见解，并提供了对重要行业扩张的见解。除了上述方面之外，该报告还结合了近年来促进市场发展的众多动态。

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