Testin云测：大模型时代下以AI技术助力企业数字化转型（人工智能赋能大模型落地，Testin云测助力产业数字化）

自上世纪50年代英国数学家图灵提出“人工智能”概念后，人工智能发展历经起伏。近年来，随着芯片等相关技术进步、算力提高，深度学习技术取得重要进展，现如今人工智能已能够大规模落地应用。未来，随着基于大规模图像、语音、视频等多模态数据的跨语言的自监督预训练模型进一步发展，其认知、推理能力不断提升，人工智能必将变得更加普及、个性化，人机融合也将更紧密。

以大模型为代表的人工智能发展呈现出技术创新快、应用渗透强、国际竞争激烈等特点，展现出强大的赋能效应。ChatGPT火爆全球后，各个 科技 巨头竞相加入大模型工具竞争赛道。2023年2月，微软公司宣布向OpenAI 投资 130亿美元，并将GPT版本集成到其“必应”搜索引擎中；谷歌发布生成式人工智能聊天机器人“巴德”（Bard）；谷歌则于12月又推出生成式人工智能模型“双子座”，“双子座”据称是首个在“大规模多任务语言理解”领域超越人类专家的模型，拥有更复杂的推理能力。在国内，华为“盘古”、百度“文心一言”、科大讯飞“星火”、中国科学院“紫东太初”……中国企业2023年也相继推出大模型工具，并快速更新迭代。中国科技部新一代人工智能发展研究中心今年5月发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国研发的大模型数量排名全球第二，10亿参数规模以上的大模型已发布79个。

但客观来看，现在的大模型显然还不够“完美”。数据、算法、算力、成本、能源等关键要素都限制着大模型的落地表现。许多业内人士的观点认为，大模型时代最缺的就是数据。数据是数字化转型的基础，没有数据，就没有好的语料，更谈不上训练大模型。数据的支撑、积累和打通是一切AI模型运行和应用的基础，其重要性不言而喻。不难预见的是，随着企业对数据的强烈需求以及测试需求，Testin云测的AI数据训练服务或将成为刚需。根据Testin云测的预测，未来3-5年，更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足AI对于细分场景、专业垂直的赋能需求。

因此，在人工智能数据服务领域，Testin云测积极响应企业发展需求开展业务创新，其推出的AI训练数据服务，为人工智能技术落地提供高效率、高质量、场景化的数据服务与策略支持。目前，Testin云测AI训练数据服务已覆盖智能驾驶、智能家居、智能安防、智慧城市、智慧 金融 等众多领域，助力人工智能企业持续获取优质特定场景数据，加速AI产业落地。

同时，在软件测试领域，Testin云测创新性地将AI技术与云测试模式相结合，提升了云测试的智能化程度。 “AI+云测试”模式不仅节约了企业在测试方面的人力成本，也简化了 “真机调试”的步骤，在人工智能技术应用到测试环节的智能测试中，测试者只需打字输入测试步骤，系统将自动识别自然语言，转化为自动化脚本，不需编写代码脚本即可批量执行测试。同时Testin云测坚持以客户为中心，提供软件全生命周期的精准、全面的测试解决方案。

对于Testin云测来说，其强大的人工智能技术不仅能够为客户的数字化转型保驾护航，确保企业的技术创新成功落地，还能够推动企业的业务模式、组织架构、企业文化的变革，助力企业走向数字化转型的关键路径。