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Testin云測徐琨:用人工智能技術(shù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

來源: 環(huán)球網(wǎng)   日期:2022-06-22  責(zé)編: 殷緒江  
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   如果你身邊有程序員朋友,你不妨問他們這樣一個問題:“工作中讓你最‘痛苦’的事是什么?”十有八九你會得到這樣的回答:“第一,給自己的代碼改bug;第二,給別人的代碼改bug。”當(dāng)前,一款軟件的開發(fā)代碼量短則幾萬行,長則上百萬行。面對軟件運(yùn)行中出現(xiàn)的bug,從如此龐大的代碼中找出引發(fā)bug的那幾行代碼,實屬困難。
   尤其是當(dāng)下,軟件中疊加大的場景、路徑越來越多、越來越復(fù)雜,單純依靠傳統(tǒng)方式去測試軟件、尋找bug顯然不合時宜。于是,越來越多的企業(yè)將目光轉(zhuǎn)向人工智能,希望通過人工智能賦能測試環(huán)節(jié),幫助IT部門更為高效、精準(zhǔn)把控與解決軟件運(yùn)行中可能出現(xiàn)的問題。
   “作為軟件質(zhì)量保證的一個重要環(huán)節(jié),軟件測試從最初的手工測試到自動化測試再到智能測試,其智能化腳步也越來越快。人工智能使我們的測試工作效率有了質(zhì)的提升。。”Testin云測總裁徐琨,在接受環(huán)球網(wǎng)記者采訪時表示。
   深耕軟件測試領(lǐng)域多年的Testin云測是智能測試時代的先行者,在AI技術(shù)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢。相比傳統(tǒng)的軟件測試,智能測試不再局限于傳統(tǒng)的測試技術(shù)和工具,而是通過自然語言處理(NLP)、光學(xué)字符識別(OCR)和知識圖譜等技術(shù)開發(fā)智能測試工具,提高測試覆蓋率和測試效率;并借助深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)來構(gòu)建測試模型實現(xiàn)測試用例、測試數(shù)據(jù)等跨平臺復(fù)用,盡可能的減少測試人員進(jìn)行重復(fù)性工作,減少人工差錯等失誤及潛在的風(fēng)險,使軟件測試生命周期變得更高效便捷,提升軟件和系統(tǒng)應(yīng)用測試智能化水平。
   Testin云測在軟件測試領(lǐng)域在各個行業(yè)都有長期的合作者,積累了良好的口碑。隨著國家對數(shù)字金融愈加重視,Testin云測一直持續(xù)發(fā)力金融領(lǐng)域,與國內(nèi)過半的券商、眾多知名的銀行、保險公司保持著長期穩(wěn)定的親密合作。尤其是對于證券行業(yè),Testin云測提供的自動化+人工的組合服務(wù)模式覆蓋了前端到后端的幾乎所有軟件測試需求。近期《互聯(lián)網(wǎng)周刊》聯(lián)合eNet研究院共同發(fā)布了“2021人工智能經(jīng)典案例TOP100榜單”,Testin云測攜智能測試在證券行業(yè)的成功應(yīng)用實踐上榜,這也進(jìn)一步印證了Testin云測對證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻理解。
   在蓬勃發(fā)展的智能汽車行業(yè),Testin云測推出了軟硬件一體的智能汽車測試解決方案,幫助國內(nèi)外多家智能汽車廠商應(yīng)對各種汽車測試工作,有力保障了市場上智能汽車成品的質(zhì)量穩(wěn)定性。  
   而在數(shù)據(jù)領(lǐng)域,徐琨認(rèn)為,在如今數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的背景下,數(shù)據(jù)作為人工智能“三要素”之一,在AI算法模型構(gòu)建和應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。通過對圖片、語音等原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、標(biāo)注、信息抽取等操作實現(xiàn)真正的人工智能應(yīng)用價值轉(zhuǎn)化。隨著人工智能工程化進(jìn)程的快速推進(jìn),面向AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)生命周期,如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)檢、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等環(huán)節(jié),衡量數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量與可信、規(guī)范交付實施流程等已經(jīng)成為AI數(shù)據(jù)治理的熱點(diǎn)話題。
   針對人工智能時代數(shù)據(jù)需求和發(fā)展趨勢,Testin云測立足高質(zhì)量、場景化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù),以技術(shù)創(chuàng)新加速行業(yè)發(fā)展為己任,先后推出“云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺”、“AI數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)”等技術(shù)成果。通過結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、智能化、工程化、標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)注平臺產(chǎn)品賦能AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)行業(yè),設(shè)計了從創(chuàng)建任務(wù)到最后的驗收等科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)處理流程,極大地加速了人工智能相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期,助力企業(yè)AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練綜合效率提升200%、標(biāo)注精準(zhǔn)度最高達(dá)99.99%。其源源不斷產(chǎn)出的高質(zhì)量、場景化的AI數(shù)據(jù),促使著人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展,顯著提升了Al應(yīng)用的規(guī)?;涞匦Ч?。
   助力AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)進(jìn)程中,Testin云測積極將成熟的技術(shù)、服務(wù)等經(jīng)驗總結(jié),先后參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》、《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注要求與方法》、《人工智能研發(fā)運(yùn)營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》等系列標(biāo)準(zhǔn),助力人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)規(guī)范化發(fā)展。
   如今,面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展廣闊前景,越來越多的企業(yè)正在參與其中。然而,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一蹴而就的事。對于這場新的工業(yè)革命,正如徐琨為Testin云測設(shè)立“助力產(chǎn)業(yè)智能化”的使命,在全球產(chǎn)業(yè)化升級浪潮中,通過為企業(yè)客戶提供核心技術(shù)、產(chǎn)品工具和專業(yè)人才三位一體的綜合服務(wù),加速企業(yè)移動化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級的進(jìn)程,為企業(yè)的長久發(fā)展提供助力。





 

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