人工智能测试市场（2023 - 2030）

人工智能测试市场摘要

2022 年全球人工智能测试市场规模预计为 4.147 亿美元，预计到 2030 年将达到 16.3 亿美元，2023 年至 2030 年复合年增长率为 18.4%。 各种主要参与者提供人工智能测试解决方案；例如，Google 的 Deep Test 是一款人工智能驱动的测试工具，它使用机器学习 (ML) 生成测试用例并在网络应用程序上自动执行它们。

它的目标是提高测试覆盖率并减少创建测试用例所需的工作量。此外，人工智能测试工具的显着创新和发展正在推动市场增长。例如，2023 年 5 月，Parasoft 发布了面向 Java 开发人员的生产力工具 Jtest，以及 2023 版本的 DTP。

具有 AI 增强功能的 Parasoft Jtest 提高了代码质量、降低了缺陷率并加快了软件交付。重大创新和推出计算机视觉和图像处理技术预计将推动市场增长。例如，Applitools 的软件测试视觉 AI 技术使用经过训练的 AI 和 ML 算法提供准确性。 2023 年 4 月，视觉 AI 公司 Chooch 使用文本提示创建了 Image Chat，这是一种创建复杂计算机视觉模型的新颖方法。该公司推出了这款人工智能 (AI) 计算机视觉解决方案，以提高数据可靠性和准确性，特别是在具有对象检测和精确推理要求的应用中。

中小企业 (SME) 经常使用人工智能测试服务来评估软件程序的有效性。对于中小企业来说，人工智能测试服务有很多优势，包括降低成本、提高效率、改善用户体验。中小企业已经开始利用基于人工智能的自动化解决方案，例如机器人或其他智能技术，来帮助他们的业务活动全程执行。

组件洞察

软件领域在 2022 年占据了最高的收入份额，超过 77%。中小企业经常使用人工智能测试服务来评估软件程序的有效性。对于中小企业来说，人工智能测试服务有很多优势，包括降低成本、提高效率、改善用户体验。此外，组织通过在人工智能测试中利用数据整理软件来简化测试数据的准备、管理和分析。这种集成可确保以合适的格式提供正确的数据，从而提高测试的准确性、效率和有效性，从而实现全面的测试覆盖范围和可靠的结果。预计服务细分市场在预测期内将以最高复合年增长率增长。

托管和专业服务的显着进步是这一增长的原因。支持人工智能的测试工具通常需要大量的计算资源支持复杂算法和大规模测试的资源和基础设施。 QA Mentor、Testlio、Capgemini 等托管服务提供商提供必要的基础设施（例如基于云的平台或专用环境）来支持 AI 测试计划。他们还根据需求扩展资源，确保最佳性能、质量监控和成本效益；例如，凯捷在“ADMnext”（一整套应用程序开发和维护 (ADM) 服务）中的嵌入式质量工程拥有解决各种挑战的能力和解决方案，并帮助用户做出更好的业务决策，确保更好的性能。

部署洞察

2022 年，本地细分市场占据市场领先地位，占全球收入的 61% 以上。本地环境需要必要的基础设施来支持人工智能测试。这包括设置服务器、存储和网络处理人工智能算法和模型的计算要求的工作能力。组织在其本地基础设施中收集、存储和管理支持人工智能的测试所需的相关数据。数据收集涉及确保数据安全、隐私以及遵守管理敏感或机密信息处理的法规。此外，组织必须定制或开发连接器、插件或接口，以将人工智能功能集成到现有的测试工具、框架或流程中，以确保人工智能技术与本地测试环境的顺利协作和集成，从而推动市场增长。

预计云领域在预测期内将以最高复合年增长率增长。这种增长是由基于云的解决方案引领的，该解决方案提供了几乎无限的可扩展性和资源。组织可以根据需求高效地交付和扩展或缩小其支持人工智能的测试基础设施。这种灵活的能力使他们能够高效且经济高效地处理大规模测试要求。此外，基于云的人工智能测试工具可以与其他云服务无缝集成，例如基于云的测试管理工具、版本控制系统、错误跟踪系统和持续集成/持续部署（CI/CD）管道。这种集成简化了软件开发和测试流程，提高了效率和协作。

技术洞察

机器学习和模式识别领域在 2022 年占据了最大的收入份额，超过 47%。与机器学习和模式识别技术相集成的人工智能测试工具正在增强自优化网络 (SON) 的发展，使运营商能够根据时区和位置的流量统计数据自动提高网络质量；这些面向通信服务提供商 (CSP) 的尖端解决方案使之成为可能。此外，他们采用尖端算法来发现数据趋势，使电信公司能够识别和预测网络缺陷，并在问题对客户产生负面影响之前避免出现问题。

由于接受了新颖的技术进步，NLP 领域正在快速增长。客户对基于云的技术的需求增加以及通信基础设施的进步正在加速 NLP 的增长。 NLP 是人与机器之间的接口，包括执行计算机程序和分析数据。各行业智能设备的低成本、高可扩展性和高使用率预计将有助于预测期内的行业扩张。此外，电子商务行业的扩张和在线销售渠道的认知预计将增加对 NLP 的需求，以通过个人关注和查询处理来增强消费者体验。

应用洞察

到 2022 年，测试自动化领域占据了最大的收入份额，超过 58%。这一增长由 AI 测试工具引领，这些工具通过利用人工智能 (AI) 算法和技术极大地增强了测试自动化。与云计算实例相结合，它可以为测试过程带来更多的可扩展性和灵活性。通过将人工智能测试与测试自动化相结合，组织可以在测试过程中实现更高的效率、准确性和生产力。人工智能算法还增强了测试用例生成、数据管理、测试执行、分析和预测能力，增强了测试自动化工具和框架的能力。

这最终会提高软件质量、加快上市时间和更好的整体测试结果，从而推动市场增长。预计基础设施优化领域将在预测期内出现显着增长。组织机构运用人工智能技术可以提高测试基础设施的效率、可扩展性和成本效益。云基础设施的快速发展使得IT基础设施变得灵活、无形、按需。 AI算法根据被测系统的分析自动生成测试用例，减少测试用例创建所需的手动工作量，并确保全面的测试覆盖率。此外，人工智能根据代码更改、缺陷历史记录或关键性对测试用例进行优先级排序，使组织能够将测试工作集中在高优先级领域。

最终使用行业洞察力

2022 年，IT 和电信领域占据了最大的收入份额，超过 18%。电信行业对高效客户服务和运营网络的需求不断增长，促进市场增长。人工智能测试对电信行业产生了重大影响，带来了众多好处电信各个方面的技术和进步。人工智能测试技术使测试过程自动化，从而能够更快、更高效地测试电信网络、服务和系统。人工智能算法大规模生成测试用例、执行测试并分析结果，从而减少测试所需的手动工作量和时间。它提高了测试周期的效率，并加快了新电信服务和功能的上市时间。此外，该算法还可以分析网络流量模式、识别异常并检测潜在的安全威胁。这使得电信运营商能够快速响应安全漏洞、检测和缓解漏洞，并确保客户数据的完整性和隐私性。

BFSI 部门在各个测试领域都取得了大幅增长和显着进步。它在 BFSI 行业内的欺诈检测和预防中发挥着至关重要的作用。人工智能算法还可以分析大量交易操作数据、客户行为模式和历史欺诈案例，以实时识别潜在的欺诈活动。这有助于金融机构检测和防止欺诈交易，最大限度地减少财务损失并保护客户资产。此外，人工智能测试可以帮助金融机构评估风险并确保遵守监管要求。人工智能算法分析大量数据，包括交易记录、客户资料和监管指南，以识别潜在的合规违规行为或风险，并协助进行全面的合规测试并主动降低潜在风险。

区域洞察

北美在 2022 年占据主导地位，占全球收入份额超过 39%。自动化测试的显着增长正在推动该地区的市场增长。人工智能回归测试越来越多地应用于移动应用程序，影响人工智能的启用在北美进行了编辑测试，以改进产品的功能。此外，由于技术提供商的存在，预计美国在预测期内将取得显着进步。城市化进程的加快、生活方式的改变、可支配收入的增加和先进技术推动了该地区的市场增长。

研发活动投资的增加、对自动化测试解决方案的日益偏好以及新产品的推出也正在推动美国亚太地区的市场增长。预计在预测期内，亚太地区的复合年增长率将出现显着的复合年增长率。印度、中国、日本和亚太地区其他国家正在创新并推出新产品和平台，以推动市场增长。日本 5G 的重大创新正在推动该地区的市场增长。由于自动化需求的潜在激增，日本人工智能测试技术的使用可能会增加高效的电信基础设施测试和维护。此外，新加坡于2022年6月推出了首个人工智能治理测试框架和工具箱，以帮助人工智能开发人员客观、独立地评估其系统。

主要公司和市场份额洞察

知名公司已将产品发布和开发，以及随后的扩张、并购、合同、协议、伙伴关系和协作作为其增加市场份额的主要业务策略。这些公司利用各种技术来提高市场渗透率并提高其在竞争激烈的行业中的地位。例如，2023 年 5 月，Applitools 推出了“Applitools Execution Cloud”，这是一个基于云的测试平台，用于使用人工智能针对测试基础设施执行当前的测试。通过将这一新功能引入 Applitools Ultrafast Test 平台，利用开放源代码的组织WebDriver 或 Selenium 等 ce 框架将获得一流的人工智能功能，例如自我修复，目前仅在专有工具中找到。全球人工智能测试市场的一些知名参与者包括：

• Sauce Labs Inc.

• ReTest GmbH

• D2L Corp.

• Functionize Inc.

• Diffblue Ltd.

• Applitools

• Capgemini SE

• testRigor

• Micro Focus International Plc

• Tricentis

人工智能支持的测试市场