1、AI&ML 近几年开始渗透到了测试领域，特别是在手机 APP、游戏等跟图像关联性比较强的行业。
2、AI&ML 虽然火，但一些垂直领域的应用&技术，基本上都掌握在大厂或者一些专业公司手里， 十分神秘。
3、对于我们大多数从业者来说，很难找到一个具体路径去了解、学习和实践 -- 如何使用 AI/ML 帮助测试。
4、目前，我所探索到的进展、并且内部代码测试下来效果还不错的成果如下：
5、后续我会逐步分享这块的一些探索与思考，代码&方案稳定后也会开源集成到新版本的 PnxTest(https://pnxtest.com) 中。
6、个人能力与精力有限，欢迎同行指导与交流

mobile/UI 自动化测试：

• 传统的方式：使用 path/tag/id 等去发现和定位元素，然后执行相关操作。
• AI/ML 方式：使用图像识别\文本识别去发现对象并执行相关操作。并且在测试用例的编写上使用更接近人类自然语言的方式，例如将来在 PnxTest 可以这样写测试用例：

Background:
  Given I launch any device
  Then I wait 3 seconds

Scenario: Music List Page
  When I see img:music_list_page_header
  Then I click img:music_expand_button

  When I see img:music_premium_field
  Then I see img:music_join_button
  And I click "Join Premium Member"
  And I see img:memberships_header

Scenario: Play Music
  When I click ai: search
  Then I click search_src_text
  And I enter Jacky Zhou
  And I hide keyboard
  And I wait 5 seconds
  And I see img:premium_rap

API 自动化测试：

通过手动增加 pattern, template 或者从线上流量数据集，进行学习与训练：

• AI 能自动匹配各个接口之间的关联性并自动生成场景测试代码
• 预测评估出你的 API 自动化测试的覆盖率