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• 1、AI都渗透到了哪些行业？AI的出现改变了什么？
• 2、目前，国内的软件测试行业是怎样的发展趋势
• 3、未来行业人工智能渗透率多少？
• 4、软件开发和软件测试哪个更有前途？

AI都渗透到了哪些行业？AI的出现改变了什么？

伴随着社会的大发展和科技的进步，人工智能的迅猛发展必将给社会生活带来深刻变化。而人工智能作为当今世界最新产业变革的一项重要变化，现在人工智能的发展正进入一个新的阶段，并已逐渐成为世界各国竞争的新焦点，世界各大经济体和领先企业争相争抢先发优势。

此外，我们还应该知道，随着社会的发展和科学技术的进步，人工智能的逐渐兴起很可能会导致一部分人失业，但历史上只要存在改革，就必须作出牺牲，人工智能淘汰的只是相对落后的行业，并能够显著改变我们当今社会的劳动力组成，并且由于在生产过程中减少人工活动而降低加工成本。不久以前，出现了许多“高智商”人工智能机器人，他们之所以被称为“高智商”，是因为他们都能很容易地识别出人类的语言，并反馈给自己的系统，从而实现了人与机器的沟通。这一应用能很好地提高服务部门的水平，如果老人独自一人，那么机器人能帮他做家务，还能陪他聊天，而这并不能大大减少空巢老人的出现。

随着人工智能的日益广泛应用，我们必须认识到人工智能以及它无疑会给世界经济带来新的动力。而且，对我们来说，经济创新必须与教育和心理变化相结合。人类不仅需要创造新思想、新产品，更重要的是要不断地自我改造、自我革新。当然，人工智能的出现也可以帮助人类劳动者不断地学习新技能，改变他们的专业领域。

因此，人工智能的出现极大程度的改善了我们人类社会的现状，以及我们能够极大程度的通过人工智能来学习到更多的知识。

目前，国内的软件测试行业是怎样的发展趋势

软件测行业发展新趋势：

一、人工智能AI+测试

      利用AI(深度学习等)系统来辅助测试工作绝对是最近几年最为热门的一个测试趋势，其中包括测试用例，测试数据和测试代码的自动生成、大规模测试结果分析、自动化探索性测试、缺陷定位等，美国已经有多个公司推出了商用的AI测试工具。

      虽然已经有很多公司开始研究AI辅助测试，也有很多工具问世，但是它们都存在一个很大的问题：准确性不够高。由于现在AI学习算法本身存在一些问题，其学习并生产的测试用例和验证条件的准确率都不是很高。

      AI辅助测试分为三步：

      1、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入，人工验证输出。

      2、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入，并通过规则模型自动验收输出。

      3、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入和输出，并自动验证输出。

      现在业界基本上能实现第一步了，有部分公司已经可以实现第二步了，而对于第三步，只有少量大公司实现了，并且准确度还不是很高，所以AI辅助测试还有很长的路要走。

      二、新型业务和架构系统的测试

      随着AI系统、区块链、微服务以及大数据等系统的出现与繁荣，对其进行专项测试也将是一个测试领域的趋势。这其中会涉及到一些新的挑战，比如测试AI系统可能会用到和以前完全不一样的方法与理论体系;测试区块链的时候如何模拟真实环境来进行测试;微服务在规模变大的情况下，是不是需要使用到与以前不一样的测试策略与一些特殊的测试技术;大数据系统如何在测试环境下，模拟真实的大规模数据，并进行业务测试等。

      三、测试基础设施

      随着软件系统规模的增大，测试环境的搭建变得越来越复杂，其成本也越来越高。而且在很多实际的项目中都对测试环境有一些特定的需求，比如每轮测试之前，回滚上一轮测试影响到的所有数据;或者可以快速将集群中的多个节点上的被测系统回滚到之前的某个版本等。随着这些需求的增多以及成本压力的增加，建设现代化的高效的测试基础设施已经成为了一个大型系统的必然趋势。比如可以利用Docker，Ansible等来搭建高效的测试基础设施等，然后它还有另外一个新的名字：TestOps。

      四、产品环境下的测试

去年阿里云和腾讯云都发生不同类型的线上故障，其中阿里云对于其在2018年6月27日线上故障的说明中写到：“这一功能在测试环境验证中并未发生问题，上线到自动化运维系统后，触发了一个未知代码bug”。由此可见对于大规模、高复杂度的服务器系统来讲，仅仅是在测试环境进行测试已经无法满足质量需求了，如何在产品环境下进行测试必将会在现在以及未来云时代中占据重要位置。

      五、基于故障注入的测试(混沌工程)

      随着云平台越来越庞大，越来越复杂，普通的测试用例已经很难满足高可用的需求了，所以基于故障注入的测试(FIT-Failure Injection Testing)也越来越重要。其中Netflix甚至在其产品环境中大规模的使用FIT，而不仅仅是在测试环境中。Netflix在其官方博客中发表了多篇关于故障注入测试的文章。在未来云的系统的越来越多、越来越复杂的时代，对于一个追求质量的系统，基于故障的注入的测试肯定是必不可少的。

      六、安全开发流程与自动化安全测试

      现在一谈到安全，一般都是聊渗透测试或者是安全防护，比如WFA等，很少有人谈到安全开发和开发流程中的安全测试。其实安全开发才是最有效的安全防护办法，比如早在本世纪初微软就提出了自己的安全开发流程SDL(Security Development Lifecycle)，但是由于微软的SDL十分笨重，成本也十分高，导致在其当前需要敏捷和快速开发软件的互联网时代很难推广。

      其中BSI就是结合了敏捷方法论和实践的一种安全开发流程，并需要在开发流程中嵌入各种不同类型的安全测试，比如基于业务功能的安全测试，基于威胁建模结构的白盒安全测试，以及基于各种黑盒自动化的安全扫描和测试等，对于需要持续交付的敏捷团队特别适合。

      七、可测性分析与设计

现在很少有公司会对系统进行可测试分析和设计，只有一些大型公司的部分大型系统会使用它。其实可测试是一个非常古老的话题，就像契约测试早在上个世纪80年代就被提出了，但是由于其对于中小型项目的投资回报比不高，很少有公司会用到。直到规模化微服务的出现和盛行，契约测试这个老古董也逐渐成了一个新的热点。但是随着软件规模的增加，特别是当云平台等大型系统成为一种趋势时，通过提高其可测试性来使其各种测试更加有效也将成为一种趋势。

      八、敏捷测试

      敏捷测试也许在国外很多公司(比如Atlassian，Netflix，Google等)已经是常态

了，但是在国内，在未来很长时间内还是一种奢望。其中测试前移、测试驱动开发(业务功能级别的ATDD)，以及预防缺陷优于发现缺陷等理念和实践，使得敏捷测试能有效的减少缺陷代码和返工，从而有效节约开发成本，提高交付速度和软件质量，所以敏捷测试中的各种实践也一定会在国内成为一种趋势。

未来行业人工智能渗透率多少？

人工智能行业应用场景分析 融合传统行业助力转型

人工智能，即让机器去实现所有与人类智能有关的功能，做到像人一样看懂、听懂，并且会思考、会行动。现阶段，基于深度学习的人工智能技术路线成为主流，强调通过感知+理解+决策来实现合理地行动，基于大量先验知识做出相对合理的判断和决策。

全球人工智能市场规模分析预测

据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年全球人工智能市场增速约94%。目前人工智能主要应用在图像识别、物品识别、检测和归类还有自动化的地球物理学特征分析等。人工智能产业最大的一块收入来自企业级的应用市场。预测全球人工智能市场规模在2015-2025年将保持平均50.7%的复合增速，2025年规模有望达到369

亿美元。

人工智能行业应用分析

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，必须与各行各业融合才能发挥作用，形成真正有效的行业智能，以此来助力传统行业转型升级，加快人工智能应用落地。

1、制造

智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。

2、家居

智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

3、金融

人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。

4、零售

人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案;在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造;在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货;在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。

5、交通

大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。

6、安防

安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。

7、医疗

当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。

8、教育

通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

9、物流

物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。

软件开发和软件测试哪个更有前途？

我觉得相对来说软件测试比较好，而且就业前景非常好。根据有关职位统计资料显示，在国外大多数软件公司，1个软件开发工程师就需要辅有2个软件测试工程师。目前，软件测试自动化技术在我国则刚刚被少数业内专家所认知，而这方面的专业技术人员在国内更是凤毛麟角。根据对近期网络招聘IT人才情况的了解，许多正在招聘软件测试工程师的企业很少能够在招聘会上顺利招到合适的人才。

随着中国IT行业的发展，产品的质量控制与质量管理正逐渐成为企业生存与发展的核心。从软件、硬件到系统集成，几乎每个中大型IT企业的产品在发布前都需要大量的质量控制、测试和文档工作，而这些工作必须依靠拥有娴熟技术的专业软件人才来完成。而软件测试工程师就是其中之一，目前已成为各类科技企业紧急征召的重要对象。

因此，在企业内部，软件测试工程师基本处于“双高”地位，即地位高、待遇高，有的人月薪可高达8000元。可以说他们的职业前景非常广阔，从近期的企业人才需求和薪金水平来看，软件测试工程师的年工资有逐年上升的明显迹象。测试工程师这个职位必将成为IT就业的新亮点。

然而关于这方面的学习我们可以到AAA了解一下，AAA三个字母分别从ADVANCED（专业）、SOFTWARE（软件）、EDUCATION（教育）这三个词中择取,A同时也是顺序第一的英文字母。使用红色方正的额自提体现我们专业的态度与信仰，同时也表明我们矢志不渝的决心和不忘初心的出发点，这恰恰也代表了AAA软件教育的办学目标:做最专业的软件教育机构。

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