2024年中國軟件測試行業市場現狀及趨勢分析

• 馮少杰 2024年3月25日 來源：中研網 204 5
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軟件測試是伴隨著軟件的產生而產生的。早期的軟件開發過程中軟件規模都很小、復雜程度低，軟件開發的過程混亂無序、相當隨意，測試的含義比較狹窄，開發人員將測試等同于“調試”，目的是糾正軟件中已經知道的故障，常常由開發人員自己完成這部分的工作。對測試的投入極

一、軟件測試概述

軟件測試(英語：Software Testing)，描述一種用來促進鑒定軟件的正確性、完整性、安全性和質量的過程。換句話說，軟件測試是一種實際輸出與預期輸出之間的審核或者比較過程。軟件測試的經典定義是：在規定的條件下對程序進行操作，以發現程序錯誤，衡量軟件質量，并對其是否能滿足設計要求進行評估的過程。

軟件測試是伴隨著軟件的產生而產生的。早期的軟件開發過程中軟件規模都很小、復雜程度低，軟件開發的過程混亂無序、相當隨意，測試的含義比較狹窄，開發人員將測試等同于“調試”，目的是糾正軟件中已經知道的故障，常常由開發人員自己完成這部分的工作。對測試的投入極少，測試介入也晚，常常是等到形成代碼，產品已經基本完成時才進行測試。到了上世紀80年代初期，軟件和IT行業進入了大發展，軟件趨向大型化、高復雜度，軟件的質量越來越重要。這個時候，一些軟件測試的基礎理論和實用技術開始形成，并且人們開始為軟件開發設計了各種流程和管理方法，軟件開發的方式也逐漸由混亂無序的開發過程過渡到結構化的開發過程，以結構化分析與設計、結構化評審、結構化程序設計以及結構化測試為特征。人們還將“質量”的概念融入其中，軟件測試定義發生了改變，測試不單純是一個發現錯誤的過程，而且將測試作為軟件質量保證(SQA)的主要職能。

二、軟件測試市場現狀

1、功能測試關注面比較窄

據中研普華研究院撰寫的《2024-2029年中國軟件測試行業現狀分析及發展前景預測報告》分析，從產品質量來講，不管測試的是PC端、Web端、還是App端的產品，功能測試都是基礎。雖然也會有相關的測試流程，如需求分析、測試用例編寫、用例評審、提測驗收、功能測試、Bug回歸等，但是很多測試人員只關注自己的需求，而不關注這個需求在產品的整個生命周期中的作用，缺乏產品的整體考量，導致在參與大型產品項目開發或與多部門進行合作時，不知如何應對。例如，在對一款App產品進行測試時，測試人員可能只會考慮App的功能本身，而對接口調用傳遞、服務組件的測試及后端數據的校驗缺乏有效的關注。

2、過于追求測試工具的使用

最近幾年，隨著開源社區的流行，絕大部分行業中共存的問題，在開源社區中都能找到相應的解決方案或處理問題的工具。所以很多測試人員抱著只要學會了這些測試工具，就能解決測試工作中所有問題的想法。在測試工具的應用上缺乏嘗試和創新，要么只了解公司現有的框架，要么只在公司現在的框架上編寫用例，而不去了解整體框架的工作原理。或者盲目選擇市面上現有的開源測試工具，僅僅滿足于使用，而不去了解為什么要這么用、還有沒有其他相關的工具、這個工具是如何解決我們的問題的、這個工具背后的實現原理又是什么。在借用測試工具、測試框架來解決實際的工作問題時，雖然具備工具化、工程化思維固然重要，但是更重要的是要掌握工具解決問題背后的本質和思想。

三、軟件測試市場趨勢

1、測試自動化

根據一份報告，全球自動化測試市場的總體規模預計將從2019年的126億美元增長到2024年的288億美元。在預測期間，這一增長速度以18%的復合年增長率(CAGR)令人震驚。增加DevOps和敏捷的采用是推動自動化測試市場增長的一些關鍵因素。

敏捷開發、持續測試、CI/CD實現和DevOps正在幫助軟件組織實現頻繁的代碼部署和實現可靠軟件交付的目標。測試自動化是這些過程中不可或缺的一部分，因為它減少了對手動測試的依賴，特別是對于重復性的任務或不需要任何人工干預的任務。

2、人工智能和機器學習

人工智能(AI)將無處不在地出現在所有的技術部門。根據一份報告，到2025年，市場規模預計將從2018年的215億美元增至1906億美元，在此期間復合年增長率(CAGR)為36.6%。人工智能被認為是自動化測試的未來，并將在未來的數據挖掘/創建中扮演重要角色。

人工智能和機器學習(ML)的致命結合將被更廣泛地用于更好地進行自動化測試。它將加速測試自動化的過程，包括跨瀏覽器測試。此外，AI & ML將在2020年成為自動化測試行業變革的催化劑。

AI和ML將成為測試創建和測試執行的組成部分。這不僅需要思維方式的轉變，還需要技能的轉變，這將是自動化測試的關鍵。這也意味著用于Selenium自動化測試和跨瀏覽器測試的QA工具必須在一段時間內得到發展。基于AI/ML技術的QA工具將加速對網站/web應用程序的UI/GUI測試。這些工具還將支持模式和可視化驗證。

3、專注于測試左移和持續部署

大型公司，包括早期的初創公司，越來越多地使用DevOps和測試左移來收集持續的反饋，并將這些反饋整合到產品發布中。持續部署(Continuous Deployment， CD)使用selenium自動化測試來驗證代碼庫中的更改，并將穩定的版本部署到生產環境中。使用測試左移，QA團隊的工作不是獨立的，而是與開發和產品團隊緊密協作。

企業已經認識到DevOps的巨大潛力和產品測試和交付的持續部署。到2020年，隨著DevOps逐漸發展為持續部署，將會更多地關注自動化、基于云的測試、跨瀏覽器測試等。QA團隊將與運維團隊合作，確保及時發布“高質量的產品”，使整個軟件發布過程更加無縫和集成。

4、測試集中在漸進式Web應用程序上

由谷歌引入的漸進式Web應用程序(PWA)標志著移動應用程序開發新時代的到來。使用PWA，你不需要下載并安裝移動電話上的應用程序，而是使用現代web功能為終端用戶提供類似本地應用體驗的web應用程序(app)。根據許多案例研究，PWA為Twitter、全球速賣通等公司帶來了更好的用戶參與度、新用戶轉化率等。盡管有一點需要注意，先進的web應用程序在很大程度上依賴于現代web瀏覽器的特性。因此，有必要確保web應用程序在舊瀏覽器上的功能。

5、人工智能搜索

AI/ML已經被認為是自動化測試的一個組成部分。AI 爬取在自動化測試中加入AI，使測試腳本編寫過程自動化。AI 爬取使用高級ML算法在你忙于項目時抓取應用程序。

使用AI 爬取的自動化工具收集應用程序中使用的特性的重要數據，例如記錄測試場景的視頻、截屏、測量執行時間等。這些步驟重復許多次，并使用數據培訓ML模型，使其了解工作模式。

建立在人工智能爬取的自動化工具，將當前的工作模式與作為最大ML模型一部分的數據進行比較。任何偏差，例如執行速度變慢、實現問題、GUI/UI問題都被標記為潛在問題，這些細節都被添加到最終報告中。

AI 爬取對于開發人員和測試人員非常有用，因為它提供了關于應用程序哪些部分可以工作，哪些不能工作的信息。這將有助于將重點放在被工具標記為“潛在問題”的代碼/實現部分。

6、手機自動化測試

隨著手機功能越來越強大，全球移動應用程序開發也呈現出驚人的增長，預計到2023年將產生140億美元的市場價值，在2018-2023年期間，CAGR將以22%的速度增長。這使得移動應用程序測試變得極為重要，因為應用程序必須在不同的設備和操作系統上進行測試。

移動應用程序自動化測試的趨勢正在上升，這主要是由上市時間縮短和對移動測試自動化的高級方法的需求推動的。盡管在DevOps過程中使用了Appium等流行的移動應用程序自動化測試工具，但是目前對測試自動化工具的使用情況并不令人鼓舞。

7、物聯網(IoT)測試自動化

物聯網(IoT)被認為是當今時代最熱門的技術之一，隨著5G和其他新興網絡技術的發展，物聯網在未來將會更加突出。根據Gartner的一份報告，處于網絡邊緣的智能設備數量可能是傳統IT角色的20多倍。

物聯網(IoT)在不同的行業得到應用——嵌入式系統、制造業、政府部門、消費電子產品等等。連接產生的數據可以幫助企業獲得重要的見解，并采取適當的行動來有效地運行業務。2020年物聯網和工業物聯網將發揮更大的作用，包括物聯網應用測試。

物聯網應用測試在2020年將變得更加重要，因為它有大量的優勢，包括改善測試覆蓋范圍、在產品開發的早期階段預防缺陷、加速自動化測試和縮短上市時間。隨著越來越多的設備聯網，物聯網應用測試將成為對不同行業產生積極影響的關鍵軟件測試趨勢之一。

8、語音輔助技術

不僅是智能音箱，語音輔助技術現在也成為許多移動電話和家庭的一部分。你不再需要按一個鍵來喚醒設備，因為它可以使用適當的喚醒命令(短語)來完成。

隨著應用范圍的擴大，公司正投入大量資金改善語音技術的各個方面，如方言、個性化、去除語音樣本中的環境噪聲等。雖然語音技術在智能音箱中更為突出，但并不是很多移動應用程序都具有語音命令功能。與隱私和準確性相關的問題可能是阻礙語音輔助技術發展的因素之一。

根據谷歌研究，目前全球27%的網民使用手機語音搜索。測試語音技術非常復雜，自動化測試框架需要在其路線圖中適應“語音”。測試自動化框架將不得不進化到考慮語音命令的測試，我們將在2020年看到許多這樣的期望變成現實。

9、大數據測試

隨著大數據的出現，不同行業的企業擁有的大量數據都被用來作為參考，為做出明智的商業決策提供依據。無論數據是結構化的還是非結構化的，大數據的質量都是非常重要的。功能測試和性能測試是大數據測試的重要組成部分，也是數據質量的重要組成部分。

更多軟件測試行業深度分析，請點擊查看中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國軟件測試行業現狀分析及發展前景預測報告》。

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  2024-2029年中國軟件測試行業現狀分析及發展前景預測報告

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