根据市场研究公司Gartner的预测，2020年全球IT支出有望达到3.87万亿美元。IDC公司最近发布的报告称，未来4年内全球数字化转型支出预计将超过6万亿美元，而且单在今年年内，全球企业在数字化转型方面的支出就将超过1万亿美元。尽管经济衰退、贸易战和关税等带来了不确定性因素，但IT支出依然持续增长。IT是推动业务发展的引擎，数字业务及其生态系统的发展，将IT与各种业务捆绑在一起，与企业的生存息息相关。
随着互联网及传统行业公司逐渐转向数据驱动的运营方式，企业软件继续展示出强劲的增长势头，而保障软件质量的测试，也被赋予了新的意义。IT软件质量保证团队手动检查应用的功能而不与开发人员协同作战的时代早就已经过去了。如果软件开发企业能够在软件开发过程中更多地重视软件质量问题，并尽可能在软件开发生命周期的早期就发现软件中存在的漏洞，那么就能够节约大量的成本。
当下，很多企业已采用了敏捷与DevOps,
以应对快速变化的需求，而为了有效地实施DevOps实践，研发团队不能忽视测试自动化，因为它是DevOps过程的基本要素。与此同时，随着AI和机器学习技术的不断成熟和发展，我们正在看到更多应用它们来解决质量问题的实践，测试正在变得越来越智能。看看国内头部公司的实践，就会发现智能化、自动化、DevOps已成为主旋律：阿里打造了协同化的测试模式，通过降低门槛，让开发、算法参与进来，借助先进的智能化技术以及可视化、产品化的方式，让整个测试工作变得更简单；360搜索通过CI/CD全流程自动化、功能、性能、接口测试自动化，再加上业务监控、线上产品质量的自动化分析、AB实验以及一套完善的数据分析系统来保障线上服务质量；网易通过OverMind平台，从需求到研发，到测试，到上线，把各个环节常规所需要用到的平台和工具都进行串联打通，通过DevOps提升迭代效率，并突出测试的价值。
Testin云测认为，2020年测试行业将呈现如下趋势：
1.测试的未来：AI+测试，更智能的测试
通过将 AI
与自动化测试相结合，有助于自动化、全路径探索应用的各种显在或是潜在问题，提取特征训练进行业务功能的识别，并智能生成测试报告。AI
的加入还有助于实现对功能模块的自动探索以及执行过程的可视化，使得测试环节定位更加迅速准确。对于用户来说，自动化的测试管理和测试用例创建能够显著降低测试时间与资源的浪费，大大加快软件上市的进程。AI
和机器学习将会从进行更多的自动化测试、增强人工测试人员的能力等方面来影响软件测试工作，以达到更高的质量要求和更紧迫的时间要求。
2. DevOps下的测试，持续测试成为主流
通过技术工具，把传统的手工操作转变为自动化流程，不仅有利于提高产品开发、运维部署的效率，还将减少人为因素引起的失误和事故，提早发现问题并及时地解决问题，保证产品质量。开发人员现在可以比从前更快、更容易的部署代码，他们不再依赖于运维，开始自己负责维护自己运行的应用程序。DevOps为软件开发带来持续集成和持续交付的同时，也为运维人员带来可编程基础架构。DevOps注重Dev、Ops和QA三个群体之间的密切协作，良好的角色定位能够帮助测试人员将价值最大化。此外，一旦组织采用持续测试，面对今天越来越复杂的应用，他们将可以更好的控制业务覆盖的风险，
持续测试将消除瓶颈，使测试团队能够快速、定期地提供风险反馈。
3.测试自动化程度越来越高，手动和自动化的集成
测试自动化能够帮助测试团队将他们的时间和精力专注到测试用例上，而不必过多的管理测试需求。自动化测试负责跟踪和管理所有的测试需求，以及测试那些需要涉及到的测试类型，包括测试周期的缩短、测试覆盖率的提高和更早发现
bug
的能力，有助于确保高质量的软件交付。未来，越来越多的质量保证专业人员会结合使用手动和自动化测试方法，来相互补足短板，并达到相得益彰的效果。不过，手动测试仍在整个测试领域占据着主导地位，特别是在可用性和手工设计等方面。
4.大数据测试成为必然
随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向。大数据时代的到来，颠覆了以往对数据的使用方式，想要保证数据执行，软件质量，测试质量，数据使用场景等，就需要对软件进行更全方位的思考，性能和功能测试是关键，大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的。
5.人工智能项目的测试，数据最重要
前面提到，测试的未来是智能化，通过为计算机提供大量数据集，以及对每条数据的一些判断规则，人工智能可以帮助计算机找出其中的关联。那么，人工智能项目（机器学习、推荐系统、图像识别、自然语言处理等）要怎么测试呢？人工智能产品的测试主要分为两个大方向：一个是模型测试，只针对机器学习产生的模型进行测试，接触的主要是大数据相关的技术。
第二个方向是测试人工智能技术本身。不管是机器学习，推荐系统，图像识别还是自然语言处理，都需要测试数据来进行运行测试。而数据是人工智能的根本，拥有的数据越多，越丰富，越真实，训练出的模型效果就越好。
6.物联网大大增强自动化测试的工作效率
现实世界已经准备好运用物联网技术的各项最新成果了，工作与生活都在变得越来越智能。在智能城市、智能环境、智能零售、以及智能家居领域，测试和评估物联网对于这些不同行业环境来说是非常有意义的。被连接的设备需要被控制。安全是企业在实施各种物联网解决方案时，所需要面对的最大问题之一。随着系统变得越来越复杂，系统和系统之间的管理、维护和保障，都需要通过IoT和工业物联网的想法来实现，而物联网也可以大大增强自动化测试的工作效率。测试系统应具备能够支持多种I/O类型、编程语言和不同供应商的开放式和模块化硬件和软件，以及清晰定义的API和互操作性标准。
7. 安全是重要的一环，在开发的各阶段添加安全措施及手段
企业需要从一开始就创建一个安全的软件，而不仅仅是软件的编码和测试阶段。如果企业能够在软件开发过程中更多地重视软件安全问题，并尽可能在软件开发生命周期的早期就发现软件中存在的安全漏洞，那么就能够节约大量的成本。企业需要有规划的做安全测试，将安全风险大大降低，并使企业的安全目标和企业整体业务目标保持一致。从软件的系统规划、研发、上线、运行、变更、废弃等每一个环节去考虑它的安全性，应用系统的安全防护不仅要考虑对外开放的业务系统，还应该考虑内部的网络系统和信息系统。
Testin云测CTO陈冠诚指出，“随着创新技术和流程的不断涌现及落地，这对测试行业来说不仅是挑战，也是新的机遇。测试智能化是未来几年测试行业最重要的趋势之一，随着越来越多的智能化技术在测试领域的应用，测试的效率和质量都会得到进一步提升。Testin云测也会继续加大在智能测试领域的投入，与合作伙伴一起，探索更多把AI和测试结合的应用场景并实现落地。”
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