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应用测试系统，它依赖于机器人而非人力，以验证一个应用是否准备好面对下载。这家初创公司刚刚在Gradient Ventures领导的A轮融资中获得了1,100万美元投资，Gradient Ventures是一家专注于人工智能风险基金，由谷歌支持。除了Gradient Ventures以外,e.ventures、Uncork Capital和Zetta Venture Partners也参与了这次投资。成立于2015年的Test.ai至今已经筹集了1760万美元。

"每一次对人工智能系统进行训练的进步，都促进了用户测试领域的进步，而Test.ai正是推动这一技术前沿的人工智能驱动测试解决方案提供者。我们非常高兴能够帮助他们实现增长，并在测试应用方面取得突破，” Gradient Ventures创始人Anna Patterson表示，“几年后，AI驱动的测试将深入到每个公司产品流程中。”

该公司不仅利用AI缩短需要花费在应用上的时间；它还帮助开发人员消除繁琐过程。当开发人员准备要测试的情景列表时，该技术就能发挥作用。此外，通过训练其机器人，对“成千上万款”不同的应用程序来理解它们通常由什么界面模式组成，以及如何建立场景列表并确定哪些是可行、哪些是不可能实现。

这种方法意味着可以追踪书签按钮，并推断出用户使用特定功能会经历哪些过程。这使得企业能够更有效地管理多款老旧产品的大型更新周期，即便这些更新涉及数千甚至数万个不同类型的小部件或模块。

目前，该公司正在迅速扩展其机器人的规模，不仅限于处理单一初创企业可以轻松应对的小范围选择，更包括那些拥有庞大产品线的大型企业。在这些企业中，一旦出现瓶颈，他们必须验证数以千计甚至数以万计的各种小部件或模块，以确保一切正常运行。

"从我们的角度来看，这是一个极为有吸引力的卖点，因为他们无法像对待Android那样，在每次更新后单独再手动检查十几百个小部件或模块，”首席执行官Jason Arbon表示，“我们的能力远超过像User Testing这样的竞争对手，在数量上具有优势，而User Testing则更加强调质量反馈。”

尽管如此，随着分析更多样化且难以预测性质概念（如产品是否看起来值得信任）的增多，Test.ai相信自己的系统将逐渐适应更多模糊概念。而且，它已经开始探索一些复杂概念，比如评估某一特定元素是否足够专业，从而提升用户体验。

创始团队希望利用这笔新的资金来扩展业务服务不断增长的大型客户，同时招聘新员工，以满足日益增长需求。