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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了自动化测试技术，下面我们就通过案例分析来了解一下，自动化测试框架应用都有哪些问题。
整个软件自动化诞生非常多的软件，不管是QTP，还是非常老的基于图形化的自动化测试的框架，这些框架都有非常多的痛点。
一，学习成本高。需要一个具备测试开发能力的人写测试代码，我们知道测试分层，代码级的测试，服务级的测试，还有UI级的测试，我们把单元测试做得足够好，很多工作不用在接口层和UI层做，但是测试行业，因为人员结构的问题，不是所有的公司都是在阿里可以招聘很多有开发能力的测试工程师，作为初级或者说不太具备开发能力的从业人员，能否用一个简单的方法把自动化跑起来是一个问题。
二个问题就是维护成本高，业务逻辑更新之后修改脚本花费的时间比较长，，脚本如何不用改，把维护成本尽可能降低到低是二个挑战。
三个就是跨平台。测试脚本如何尽可能复用?我们看很多的APP，包括现在的小程序他们的业务逻辑是共通的地方。从技术角度上面去看未来，能不能实现跨平台和应用的复用
AI在自动化测试里面的一些工作，我觉得今天能够到测试的三大环节，一个是测试用例的生成，测试的执行，测试结果的生成。整个测试的执行环节，通过文字识别，图像的识别，图标的识别，让整个测试的执行变得更加稳定，兼容性更好，而不用基于传统机械控件的方式，因为OCR可以通过自动检测，哪怕你整个文字也好，包括你的控件在页面上换了位置，只要还在这个页面上，算法都可以自动进行检测，原来用控件的方式你要告诉整个脚本控件变成了什么，所以整个识别变得更加智能，包括说整个测试结果的解析上面，不管说自动进行UI异常的识别，兼容性的识别，崩溃的识别，还有各种数据的分享，把整个测试的结果变得更智能。
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