大会主题-2024深圳_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

自动化到智能化测试实践

随着人工智能技术的日益成熟，智能化测试已成为提高软件开发效率和质量的关键。本次专场将围绕“智能化测试策略、自动化测试框架的智能化升级、AI在测试中的应用场景、以及智能化测试对提高测试准确性和效率的影响”等话题进行深入讨论。参与者将有机会了解和交流如何利用最新的人工智能技术，将传统的自动化测试转变为更高效、更精准的智能化测试实践。通过本次会议，我们旨在为参与者提供一系列行之有效的方法和策略，以帮助他们在快速变化的技术环境中保持领先，确保软件产品的高质量和可靠性。

AIGC时代的测试智能创新

随着AIGC时代的到来，测试领域在智能化方向上也迎来了一场深刻的变革。本专场将重点讨论以下方向：

1）AIGC时代下测试智能Agent的探索与畅想；

2）AIGC赋能测试分析、测试用例生成、测试代码生成等智能化场景的优秀案例与实践。期待与大家一起交流大模型在测试领域落地的实际应用场景和无限可能性，共同推动测试领域的智能Agent升级。

大模型在DevOps领域的创新应用(AIOPS)

专场聚焦于探讨：在人工智能领域飞速发展的时代，大语言模型的出现有望为DevOps带来哪些技术变革。本专场重点讨论但不仅局限于“自动化和效率提升，智能监控和故障预测，Tools智能决策支持，用户体验改善智能分析”等相关话题，着重关注大语言模型在DevOps领域的应用，助力其实现自动化。参与者将了解AIOPS的一些优秀落点案例，从而能够帮助开发者应用在实际工作中，来逐步降低开发成本和运维成本，更好地AIOPS为赋能。

大模型时代研发效能提升之道

大语言模型（LLM）的出现正在引发软件研发行业的变革，LLM在需求工程、代码生成、测试生成、程序修复、部署运维等众多软件工程任务上取得了突破性进展，带来了全新的机遇和挑战。大模型时代，如何借助大模型能力进一步提升组织研发效能？研发效能团队如何为大模型研发提供服务？回答以上问题亟需新的方法、技术与工程实践。
分会场以“大模型时代研发效能提升之道”为主题，邀请多位专家学者，共同探讨大模型时代的研发效能提升方法，分享前沿技术和实践经验，以期推动软件研发行业的创新发展。

AIGC时代的代码质量

专场聚焦于探讨：在AIGC时代，由于大量代码生成，如何保证代码质量的问题。本专场将涵盖 “代码大模型评估、自动生成代码、LLM辅助评审、代码自动修复” 等相关话题，并关注大模型或其他人工智能技术如何助力代码评审、提高代码质量。参与者将了解业界这方面的一些优秀实践，从而应用在工作中，以确保产出高质量、安全可靠的代码，以适应AIGC时代带来的挑战。

LLM赋能下全程质量管理

专场聚焦于探讨：如何借助大规模语言模型（Large Language Model，LLM）技术对企业的全流程质量管理体系进行赋能和优化。本专场将深入剖析包含但不限于“质量知识图谱工程化构建、质量管控流程智能化升级、实时质量过程监控与告警、基于AI的智能决策支持”等核心话题，旨在探讨如何将大规模语言模型技术融入传统质量管理全过程，从而实现质量管理水平的全面提升及企业核心竞争力的持续稳固。

大模型与工具链的协同进化

曾几何时，智能化还是平台工具链建设领域理想化的未来，而随着AIGC大模型能力的快速演进，其在平台工具链建设中的角色愈发关键，正塑造着未来的开发、运维和业务流程。那么当我们耳熟能详的工具遇上大模型会擦出怎样的火花，这就是本专场试图回答的问题。在本专场中，我们邀请到了业界顶流的DevOps工具链、平台工程和研发智能化领域的专家，参会者将获得来自产、学、研多角度的深入洞见，涵盖了大模型集成、智能自动化流程、以及人工智能如何驱动平台工具链创新的最新动态。相信可以为未来1~3年企业内部平台建设带来新的思路和指引。

专项测试（上午场）

专项测试专场，汇聚业界顶尖专家与领先企业，共同探讨专项测试领域的最新技术、实践与创新应用。本专场涵盖AI技术、大数据测试，数据质量、测试自动化、测试工具平台等相关话题，致力于推动专项测试技术的发展，提升产品质量与用户体验，助力企业实现持续的技术创新与市场竞争力提升。

AI原生应用测试实践

随着人工智能技术的迅猛发展，AI产品，大模型应用已经深入到我们日常生活和工作的各个层面。随之而来的，测试这些智能系统的复杂度在不断增加，为了确保AI产品的可靠性、稳定性以及提供卓越的用户体验，开展高效且精确的测试工作显得尤为关键。AI原生测试专场希望通过分享最新的AI产品的测试策略、先进工具以及实际应用案例，帮助参与者深入了解AI产品测试的全过程，掌握其核心技术和方法。

效能度量：从洞察到智能化

近十年，各个IT企业都在积极的开推进研发数字化，「效能度量」已经成为研发基础设施建设的必要环节之一。随着近几年的深入开展，各企业也都遇到了相似的难题，包括，如何建立体系化“研发效能指标体系”？如何让数据有效的诊断出效能问题，驱动研发团队持续提效，实现从度量→洞察的飞跃？在大模型时代，如何进一步引入LLM技术赋能效能度量，实现智能化诊断和辅助决策？本专场会和各效能专家、企业效能度量负责人共同探索这些问题，并分享实战案例，携手共同驱动效能度量领域的实践效果，逐步从度量到洞察再向智能化演进。

金融领域效能提升与风险管理实践

数字化浪潮下，金融业正经历变革。本专场聚焦AI和大数据在金融领域的应用，旨在提升效能并管理风险。我们将集结专家和行业领袖，探讨大模型技术的金融应用，分享最新研究成果和实践经验。同时，深入讨论风险规避，确保技术应用安全合规，推动金融业稳健发展。期待能在本专场一起共话：AI技术、大模型技术、数据融合与分析、智能风控、隐私保护与安全技术、数据驱动、数据隐私和保护、金融业务流程自动化、金融科技、预测分析和模型、风险评估和管理、效能提升等话题

多终端质量保障

在万物互联和AI迸发的当下，如何确保产品在不同设备、操作系统上的一致性体验与卓越性能？多终端质量保障专场聚焦多设备、终端、平台下的质量挑战与保障策略，汇聚业界专家共同探讨终端质量的前沿技术和创新应用，探讨在AIGC浪潮下终端质量如何保持技术先进性，如何利用AI能力优化测试流程，提升测试效率，实现高效高质量的多端品质与用户体验，跟行业专家一同揭示未来趋势，分享实战案例，携手构建无界而卓越的全场景多端质量护航体系。

测试左移&右移落地实践

敏捷宣言发布和SaaS推行都20多年了，测试左移和右移已经不是一个新鲜的概念，但是在国内企业很好落地的案例并不是很多，本专场努力挖掘这方面的优秀案例，呈现给听众，帮助企业提升质量和效能。本专场涉及到的一些主题，主要有：ATDD/BDD、需求/设计评审、代码评审、A/B测试、混沌工程、全链路压测、日志分析、客户反馈跟踪与分析等。

“无”定位的AI辅助WebUI自动化实践

胡雷庭｜字节跳动测试开发专家

OPPO专场：理解AI、拥抱AI

AI技术正在深刻改变千行百业，OPPO作为智能终端提供商，致力于用AI让用户生活更智慧。怎么评测AI？怎么让AI赋能测试？如何度量效能？都是值得持续探讨的主题。OPPO结合业务实践，探索大模型在智能终端的测试方法，结合AI算法评测实践构建AI算法测试平台，实现数据/能力共享、体系化执行框架、人在回路测试闭环，协助AI算法评测提质降本增效；同时也结合AI大模型和知识图谱，对传统测试进行赋能，探索精准测试技术和缺陷智能分析技术，解决测试覆盖、策略选型、智能缺陷分析等问题；此外，OPPO还在研发效能上进行实践，从组织文化、运作机制、流程度量、工具平台、工程能力等多个维度系统性展示变革之路；评测AI并让AI驱动测试，拥抱并实践AI，期待和您一起探索AI技术的更多可能。

基于星火大模型的智能测试助手-AItest

郝晓升｜科大讯飞高级系统测试工程师

LLM和Multi-agent在运维领域的实验探索

张曦｜华为云SRE AI使能专家

国际化产品服务架构核心服务稳定性治理实践

张宏博｜字节跳动资深测试开发工程师

AI辅助需求的是与非

亢江妹｜Thoughtworks AI创新服务

总监咨询顾问

质效提升之道-智能质量风险引擎

马浩南｜字节跳动质量技术专家

代码大模型赋能软件研发的探索与实践

薛增奎｜科大讯飞效能平台首席技术专家

大数据质量保障体系探索

张旭东｜快手商业化测试开发leader

办公领域大模型应用的测试实践

汪洋｜科大讯飞高级测试工程师

鸿蒙端UI自动化测试开源框架 -HDriver

鲍红磊｜微博高级测试开发工程师

字节跳动 DevMind：度量→洞察→管理→智能化之路

骆弘珊｜字节跳动

DevMind洞察与管理方向产品负责人

LLM-端侧应用的评测方法及其实践

李亮｜OPPO 高级软件测试工程师

软件工程管理体系3.0：打造新一代的软件交付高速公路

陈琼帅｜招商银行总行信息技术部

工程效能团队主管

软件工程3.0点燃招行数智交付新引擎

在数智化时代，软件工程也需要应势而变。软件工程3.0时代强调数字化、智能化、自动化和高效协作。招行专场将聚焦于银行业数字化转型的前沿实践，深入探讨招行如何运用最新的软件工程理念和技术，强化BizDevOps工具链提升数字化能力，深度解读代码质量提升策略，揭秘打造金融级稳定系统的内功心法；生动演绎混沌工程实战，见证银行业如何主动拥抱故障，锻造无惧复杂环境的超强韧性；前瞻展示AI辅助需求分析，揭示智能科技如何精准洞见客户需求，驱动业务创新与客户满意度跃升；深入剖析AI辅助编码提升编程效率，赋能银行业软件开发迈向智能化新时代。