智能軟件測試流程與測試類型的研究

在信息化與智能化浪潮的推動下，人工智能技術于態勢感知、指揮決策、行動控制等領域，正發揮著日益關鍵的作用。因此，智能軟件的測試工作愈發顯得不可或缺。然而，傳統的測試流程和方法在面對智能軟件的復雜性與創新性時，顯得力不從心。本文先深入剖析智能軟件的核心技術、應用及其獨特特性，再對智能軟件的測試流程進行設計，最后，從智能算法測試、智能算力測試等多個維度，對測試類型進行深入分析，旨在為智能軟件的測試工作給出有益建議。

一、引言

目前人工智能、大數據和高性能計算等前沿技術已成功用于指揮控制、數據處理、輔助決策等領域，不僅攻克了諸多技術難題，還顯著提升了裝備的性能，推動裝備從機械信息化向智能化的跨越發展。未來，人工智能技術與裝備的深度融合將是國防裝備發展的重要方向，智能軟件的測試工作因此就顯得尤為重要。然而，傳統軟件的測試流程、測試類型及方法在面對智能軟件的獨特性和復雜性時，已顯露出其局限性，無法滿足測試的需求，故對其展開深入研究顯得尤為迫切。

二、智能軟件概述

智能軟件，作為一類能夠模擬人類智能行為，輔助或替代人類完成特定任務的軟件系統。該軟件深度集成了機器學習、大數據處理等前沿技術，具備了態勢感知、信息融合、自主決策等多項高級功能。智能軟件的核心在于其先進的智能模型或算法，這些模型或算法基于機器學習、深度學習、自然語言處理以及計算機視覺等核心技術而構建，使得智能軟件能夠高效地處理復雜信息，實現精準決策與智能控制。

三、智能軟件測試流程設計

（一）測試需求分析與策劃

1.測試需求分析

根據測評任務書、合同、被測軟件的需求規格說明或設計文檔等效文件，對測評任務進行測試需求分析。分析的主要內容包括：1）確定需要的測試類型及其測試要求，并進行清晰的標識，以便于后續的識別和管理；2）確定測評類型中的各個測評項及其優先級；3）根據被測軟件的重要性、測評目標和約束條件，確定每個測評項的測評充分性要求；4）確定每個測評項應覆蓋的范圍及其覆蓋程度；5）制定每個測評項的測評終止要求，包括正常終止的條件，可能導致測評過程異常終止的情況。

2.測試策劃

根據測評任務書、合同、被測軟件的需求規格說明或設計文檔等效文件，策劃一般包括：1）確定測試策略；2）確定測試需要的技術或方法；3）確定要受控制的測試工作產品，列出清單；4）確定用于測試的資源要求，包括軟硬件設備、環境條件、人員數量和技能等要求；5）進行測試風險分析；6）確定測試任務的結束條件；7）確定被測軟件的評價準則和方法；8）確定需采集的度量及采集要求；9）將測評策劃結果按要求形成測評大綱。

（二）測試設計與實現

根據測試大綱進行測試設計和實現，一般包括如下工作：1）按需要分解測試項；2）說明最終分解后的每個測試項；3）設計測試用例；4）確定測試用例的執行順序；5）準備和驗證所有測試用數據；6）準備并獲取測試資源；7）建立和校核測試環境，記錄校核結果，說明測試環境的偏差。

（三）測試執行

按照測試大綱和測試說明的內容和要求執行測試，如實填寫測試原始記錄，一般包括以下方面：根據每個測試用例的期望測試結果、實際測試結果和評估準則，判定測試用例是否通過；當測試用例不通過時，應根據不同的缺陷類型，采取相應的措施；所有的測試用例都執行完畢后，應根據測試的充分性要求和有關原始記錄，分析測試工作是否充分，是否需要進行補充測試。

在測試執行階段，智能軟件測試不僅沿襲了傳統的手動設計測試場景、編寫測試數據、執行測試用例的方法，更引入了機器學習和人工智能的先進技術。這些技術能夠自動生成測試用例和測試數據，通過模擬用戶操作或調用接口調用等方式，實現測試用例自動執行，并實時收集和分析測試結果，利用大數據分析和機器學習算法，對測試數據進行深度挖掘和分析，自動識別異常模式和潛在問題，從而更快速、更準確地定位故障。

四、智能軟件的測試類型分析

（一）智能算法測試

智能算法測試旨在驗證與評估算法性能，確保其在實際應用中準確、可靠且高效。測試內容涵蓋代碼規范性、正確性、收斂性、魯棒性等多個方面，確保算法性能全面達標。

代碼規范性測試采用工具和人工模型設計審查相結合的方式，識別算法模型潛在缺陷以指導動態測試。

算法正確性測試是指算法正確預測結果的概率，與模型的功能需求直接相關。正確性評估要素主要包括數據精度滿足性、模型設計正確性、代碼實現正確性、計算結果正確性等。

算法收斂性測試用于評估影響算法收斂的相關要素，主要包括優化參數數量、優化目標函數數量、擬合程度、是否收斂及收斂值、收斂穩定性等。

算法魯棒性測試用于評估算法避免由于異常和極端等情況的危害導致自身失效的能力，一般包括數據干擾魯棒性、數據分布遷移魯棒性、離群數據魯棒性、對抗數據魯棒性等。

（二）智能算力測試

訓練算力測試是指對機器學習模型訓練過程中所使用的計算資源進行性能測試和評估的過程。測試指標包括訓練時間、訓練速度、資源利用率、每秒浮點運算次數（FLOPs）、模型的參數量等。

推理算力測試關注模型在實際應用中的響應速度、準確性以及資源利用效率。通過采用一系列標準數據集，模擬真實應用場景中的數據輸入，并觀察模型的推理時間和準確率，以及在推理過程中所使用的計算資源（如CPU、GPU等）以及內存和存儲的占用情況等。

（三）數據質量測試

數據完整性測試關注以下幾個方面：數據在軟件中的輸入、處理和輸出過程中的完整性，關注數據是否被污染、各類樣本的數量是否均衡完整；數據在存儲過程中的穩定性，確保數據在存儲介質中不會被破壞或丟失，以及在需要時能夠完整地恢復出來；數據之間的關聯性和一致性。

數據準確性測試關注以下幾個方面：實際數據與預期數據是否存在偏差或錯誤；數據間的邏輯關系，確保數據的準確性；數據集標注信息是否完備并準確無誤。

數據安全性測試關注以下幾個方面：加密算法的可靠性；訪問控制的嚴格性；數據備份和恢復的有效性。

（四）智能體測試

智能體的測試聚焦于完整集成的軟硬件系統，由軟件配置項（含智能部件和非智能部件）和硬件組成，主要驗證智能系統是否滿足運行方案、系統/子系統規格所規定的任務能力、功能、性能、接口等各項要求，確保系統實現與需求一致。測試類型包括功能測試、性能測試、接口測試、安全性測試、可靠性測試、復雜性測試、覆蓋率測試、兼容性測試和維護性測試。

五、結語

隨著人工智能技術的日新月異和智能軟件應用場景的日益豐富，智能軟件測試正迎來前所未有的機遇和挑戰。在汲取傳統測試技術精華的同時，我們必須持續深入研究智能軟件測試的核心技術，強化測試數據的生成和處理能力，提高測試的自動化和智能化水平。

作者單位：中國軟件評測中心