MTSC2025参会感悟：基于 AI 的测试平台建设与 UI 自动化提效实践
目录
二、AI 测试平台的设计与建设：从选型到落地
2.1 平台定位与技术选型
2.2 平台架构设计
2.3 平台落地成效
三、UI 自动化提效实践一：微调 AI 模型优化图像比对
3.1 传统方案的局限性
3.2 微调方案与实施步骤
3.2.1 数据集构建
3.2.2 微调工具与参数优化
3.2.3 效果验证
3.3 落地应用与价值
四、UI 自动化提效实践二：AI 生成脚本与 XPath
4.1 脚本编写的痛点与解决方案
4.2 自动化脚本生成方案
4.2.1 核心原理
4.2.2 效果数据
4.3 XPath 智能生成工具
4.3.1 技术实现
4.3.2 落地效果
五、未来展望与行业启示
在软件测试领域，随着业务复杂度提升和迭代速度加快，传统测试模式正面临用例爆炸、脚本维护成本高、重复劳动占比大等严峻挑战。酷家乐作为 3D 云设计领域的领军企业，其全空间云设计平台涵盖全屋定制、橱柜设计等多场景，日均需处理海量测试任务。本文基于 MTSC2025 大会分享内容，深度解析酷家乐如何通过 AI 技术构建测试平台，实现 UI 自动化效率的跨越式提升，为行业提供可复用的技术路径与实践经验。
一、测试智能化的必然性：酷家乐的痛点与破局思路
酷家乐 3D 云设计平台作为全空间设计解决方案的核心载体，其技
