对于开发人员来说，确保每个新更新都不会破坏应用的核心功能是一个既耗时又耗资源的过程，而当你管理大量应用时，这种复杂性将进一步增加。Test.ai 正在致力于建立一个全面的自动化测试系统，它依靠机器人而非人工来检验一个应用是否准备好面对用户下载。

就在不久前，Test.ai 在Gradient Ventures领导的A轮融资中获得了1.1亿美元的投资，其中Gradient Ventures是一家专注于人工智能领域的风险基金。除了Gradient Ventures，此次融资还包括了e.ventures、Uncork Capital和Zetta Venture Partners等投资方。自2015年成立至今，Test.ai 已经累计筹集了1760万美元。

“每一次在训练人工智能系统方面取得进展，都直接推动了用户测试技术的发展，而Test.ai 则是这一领域的人工智能驱动测试技术领军者。” Gradient Ventures创始人Anna Patterson表示，“几年后，我们预见到，将会有更多公司将这种AI测试技术深度整合到产品流程之中。”

该公司不仅利用AI缩短应用测试所需时间；它还帮助开发人员消除繁琐场景列表创建过程。在经过成千上万个不同应用的训练之后，该机器人能够理解一个典型应用看起来像什么，以及它们通常由哪些界面模式组成。这使得它能自己构建场景列表，并识别哪些可行、哪些不可行。

例如，这意味着通过追踪书签按钮并推断出用户可能经历何种流程以使用特定功能。目前，该公司正在迅速扩大其机器人的规模，不论是初创企业还是拥有老旧产品的大型企业，都必须应对更新带来的挑战。特别是在需要验证数千甚至数万个应用以确保一切正常的情况下，如那些与“某大型市场”或设备匿名合作伙伴合作的大型企业。

首席执行官Jason Arbon指出：“对于我们来说，这是一个非常吸引人的卖点，因为他们没有足够资源去像对待Android一样，对每次更新单独进行一万多项单独测试。” 与User Testing这样的竞争对手相比，Test.ai 的优势在于数量上的巨大差异，而User Testing则更侧重于质量强调测试反馈。而随着分析更多样的应用，Team AI 认为自己的系统能够更好地处理模糊概念，如产品是否给予用户一种感觉“值得信赖”。

Team AI 表示，他们计划利用这笔新的资金来扩展业务，为不断增长的事业客户提供服务，同时招聘一些新员工，以满足日益增长需求。此外，他们相信随着数据量增加，其系统将变得更加精准高效，有能力处理各种复杂任务，从而成为行业内不可或缺的一部分。