四月，中国信息通信研究院人工智能研究所发布了《智能化软件工程行业现状调查报告（2026年）》（以下简称“报告”）。这是信通院连续第三年就AI赋能软件工程（AI4SE）领域开展系统性调研，而今年报告释放出的信号，比以往任何一年都更值得行业驻足细读——在它单独设立的第五章“智能测试现状”里，一个长期处于行业边缘的话题，正在快速走向产业焦点。

在软件工程的全链路中，测试向来是“任劳任怨”的一环——重要、烦琐、却常被技术叙事边缘化。过去几年，讨论AI赋能软件工程，话语权几乎被“代码生成”与“智能运维”所垄断。而这一次，信通院在报告结构上的安排颇具深意：智能测试独立成章，与智能需求与设计、智能开发、智能运维并列。

这背后是一个清晰的产业事实：随着大模型与智能体技术的成熟，测试场景的AI渗透正在进入加速通道。报告数据显示，2025年有90%以上开发人员使用AI工具的企业占比，已从2024年的5.71%跳升至27.65%，渗透水平从局部试点迈入广泛普及阶段。代码生成采纳率的平均值达到42.61%，同比提升55.17%。当开发效率通过AI工具被大幅拉升，软件质量验证的压力随之成倍增加，这正是AI测试获得前所未有关注的结构性原因。

换言之，测试环节的AI化，不只是工具升级的问题，更是整个研发流程系统性重构之下的必然命题。

成熟度跃迁背后的行业转型压力

报告对受访企业的智能化成熟度进行了分层评估。数据显示，2025年处于L3“核心智能化”阶段的企业占比从17.62%大幅跃升至29.75%，同比增长68.84%；与此同时，处于L2及以下阶段的企业占比下降了15.9%。这一数字不只代表技术能力的提升，更揭示出企业认知层面的一次显著跃迁——AI在核心研发环节的应用，已从辅助型工具过渡到对复杂任务的系统性支撑。

但跃迁之下，同样潜伏着真实的焦虑。报告明确指出，智能化软件工程在落地过程中面临三大挑战：专业人才紧缺、应用成效度量难、高质量数据集缺乏。其中“成效度量难”一项，在测试领域尤为突出。企业引入AI测试工具后，投入产出究竟如何量化？质量提升与成本节省如何证明？这些问题在很大程度上制约着AI测试从试点向规模化推进。

这与去年信通院联合Testin云测发布的《AI4SE行业现状调查报告（2024年度）》中的发现一脉相承。彼时调查显示，超过60%的企业表示AI测试工具帮助将功能缺陷率降低了20%至39%，但缺陷率降低50%以上的企业仅占7.13%。这说明在AI测试的应用中，存在明显的“效果天花板”——大模型如何与现有测试工具深度融合，仍是摆在企业面前的核心难题。

一个行业从技术探索走向规模化落地，标准化是绕不开的关键路径。从信通院近年的动作来看，正在系统性地构建智能测试的标准与评估体系。

2024年底，信通院联合工商银行、邮储银行等头部机构发布了《智能化软件工程技术和应用要求 第3部分：智能测试能力》，明确了AI测试工具在界面自主感知、验证断言自动生成、深度缺陷根因分析等方面的”准入门槛”。随后在2025年2月，首轮可信AI智能测试评估正式启动，标准推广迅速延伸至金融、电信及互联网行业。

标准体系的健全，正在为AI测试行业划定赛道边界——谁能通过评估，谁就在这场技术竞争中率先取得市场信任。

智能体带来的”无人化测试”想象

在技术演进的层面，这一轮AI测试最值得关注的变量，是智能体（Agent）的大规模介入。

传统自动化测试的核心痛点，是脚本维护成本过高——一旦产品界面发生变更，大量自动化脚本随之失效，测试团队疲于应付。而以大模型为核心的智能体架构，赋予了测试系统自主感知界面变化、动态生成测试策略的能力，从根本上破解了这一难题。

据行业实践，腾讯、阿里、字节跳动等企业在2025年开始全面集成Testing Agent后，回归测试阶段脚本维护成本平均成本有效降低，边缘路径缺陷发现率显著提升。从市场层面看，根据Fortune Business Insights 2025年12月报告，亚太地区自动化测试市场份额已达34.78%，位居全球第一，中国在其中扮演重要角色。

作为国内较早将大模型与智能体技术融入测试产品体系的服务商，Testin云测发布的AI测试产品——Testin XAgent。该系统深度融合大语言模型与多智能体协同架构，覆盖从测试需求分析、用例设计、自动化脚本生成，到脚本执行与结果分析的完整闭环，测试准备周期缩短70%。这种从”人工预设”到”自主规划”的转变，亦被业界视为测试工程范式的跃迁式进化。

价值重估：AI测试是企业服务的新增长极

将信通院报告与过去两年的行业脉络对照来看，AI测试在企业服务领域的战略地位正在被重新估算。

一方面，AI驱动下的研发效率提升，本质上是在制造更大的质量验证需求。信通院数据显示，开发环节提效已从2024年的29.06%提升至2026年的32.63%，运维环节甚至从28.67%大幅跃升至36.36%。开发速度越快、交付频率越高，测试的压力和战略权重就越大。

另一方面，随着更多企业进入L3″核心智能化”阶段，测试工具的采购决策已不再只是技术团队的事——它正在成为企业数字化转型整体战略中的一个独立采购品类。AI测试能力的强弱，开始直接影响企业产品的质量表现和市场竞争力，进而影响企业与客户之间的信任关系。

从这个意义上说，信通院此次报告的价值不只是记录行业现状，更像是一次对AI测试产业地位的权威背书。它所描述的并非某个新兴赛道的曲线，而是整个企业数字化进程中，质量保障体系智能化重构的必然逻辑。

AI测试作为企业服务领域的创新热点，正在经历从”值得关注”到”不可或缺”的认知迁移。信通院年度报告的持续深化，不只是产业镜像，也是市场信号——行业的技术共识正在逐渐形成，标准化的底座正在夯实，规模化落地的时间窗口已经打开。留给企业的问题已不再是”要不要做AI测试”，而是”如何选对路径、快速走通”。