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人工智能和机器学习在软件测试领域的应用还处于起步阶段。然而，该领域的进展能帮助我们对大量数据集进行实验。这些有价值的数据的可用性为通过人工智能或机器学习来应对软件测试中的挑战提供了新的可能。

一、移动测试自动化

移动产业持续爆炸式增长。据Statista的一份报告所示，预计到2020年，移动用户数量将增长到72.6亿。企业和组织将继续大量推出移动应用程序。如果想要获得更好地用户体验，构建健壮的移动应用程序就需要对其进行全面地测试。

因此，对移动应用程序测试的自动化需求稳步上升。这种趋势是由缩短产品上市的时间和更快发布应用程序的需求所驱动的。

测试团队可以利用像BrowserStack这样的平台，广泛地在真实移动设备上为应用程序执行自动化测试。该平台还提供了与流行移动应用自动化框架(如Appium，EarlGrey，XCUITest)的集成。

在移动应用时代，测试团队为桌面用户优化web应用的性能也很重要。为此，BrowserStack还允许QA使用Selenium等框架自动测试web应用程序。

二、物联网测试

和人工智能和机器学习相似，物联网是另一个获得广泛关注的非常时髦的词汇。物联网将在2020年继续升温，成为流行的技术之一。物联网使嵌入式设备可以通过传感器相互作感知。Gartner的一份报告预测，到2020年，将有58亿个终端被使用。测试基础架构对于评估物联网系统中的以下问题至关重要:

测试整个物联网系统的可用性

检测连接到物联网中设备的性能

完整地身份验证和隐私控制

测试物联网的可靠性和可拓展性

三、API测试自动化

应用程序编程接口(API)承担了多个应用程序的数据交换的职能，对所有web应用程序都非常重要。API测试自动化非常重要，因为API支撑了应用程序的逻辑。

API可以在多个应用程序或同一个应用程序的多个组件中重用。因此，测试团队需要独立地测试API，确定它们能够返回正确的响应。

对API测试的自动化需求逐渐增长。因此，团队需要学习相关技能和工具，以小的代价实现API的自动测试。

四、多样化工具整合

由于敏捷方法更多地关注缩短交付周期，对于QA来说，很难使用未充分集成到开发流程中的其他测试工具。为了达到更好的测试效果，软件团队需要整合不同的工具，如Jenkins、JIRA等。通过正确的集成来提供诸如错误跟踪、任务管理、需求管理等功能，从而简化测试流程。

随着软件行业的持续发展，专业QA人员需要与时俱进面向未来。紧跟上面提到的趋势将帮助团队和专业QA人员超越竞争对手，缔造更好的软件，积累更多的经验。

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