对于开发者而言，确保每次新更新都不会破坏核心功能的过程既耗时又耗资源，更是当应用数量庞大时的挑战。Test.ai正致力于打造一个全面的人工智能驱动测试系统，利用机器人代替人力，检验应用是否准备好迎接下载潮。

这家初创公司在Gradient Ventures领投的A轮融资中获得了1100万美元投资，并且 Gradient Ventures作为谷歌专注于AI领域的风险基金之一，而此次投资还包括e.ventures、Uncork Capital和Zetta Venture Partners。自2015年成立至今，Test.ai已经累计筹集1760万美元。

“每一次对AI训练技术的突破，都为用户测试带来进步，而Test.ai则是这项技术领域的领导者，”Gradient Ventures创始人Anna Patterson表示，“未来几年里，AI测试将深入到每个公司产品流程之中。”

除了缩短应用测试所需时间外，该技术还能帮助开发人员简化他们要测试场景列表所需的手续。通过对成千上万个应用进行训练，这些机器人学会了识别一个应用看起来像什么，以及它们通常由哪些界面模式构成，从而建立自己的场景列表并判断哪些可行、哪些不可行。

例如，它们可能会追踪书签按钮，然后推断用户如何使用功能。这使得这些机器人的规模变得非常巨大且快速，即便处理单一应用的小型初创公司也能灵活选择，但拥有多款老旧产品的大型企业则需要应对更复杂更新系统。目前，这些企业必须验证数以千计甚至数万个应用，以确保一切正常。

对于Test.ai来说，这是一个极具吸引力的卖点，因为他们没有资源去像Android那样，在每次更新时独立地单独测试一万个以上的应用。一位首席执行官Jason Arbon如此表述：“我们认为这是一个非常有价值的地方，因为他们无法再像针对Android那样，每次更新都单独测一万多个。”

相较于竞争对手User Testing依赖质量上的反馈分析，而量上.Test.ai凭借其强大的数据分析能力，在处理更多样化和模糊概念方面展现出超越竞争者的潜力，比如判断产品是否给予用户一种“值得信赖”的感觉。

随着不断扩展业务服务给增长中的企业客户，同时招聘新员工/Test.ai团队计划充分利用这笔新的资金来源，为持续发展提供支持。在这个方向上，他们相信能够进一步提升其系统性能，使其适应更加复杂和不确定性高的问题空间。