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领导下的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等其他投资者。此前成立于2015年的Test.ai 一直以来共计筹集了1760万美元。

“每一次在训练人工智能系统方面取得进展，都直接推动着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企业。” Gradient Ventures创始人的Anna Patterson表示。“几年后，我们预见到，将会有更多公司将人工智能测试深度整合到其产品流程之中。”

该公司不仅利用AI缩短应用测试所需时间，其技术还能帮助开发人员省去繁琐地准备要测场景列表的步骤。通过对成千上万个应用进行训练，Test.ai 的机器人能够理解一个典型应用看起来以及它通常由哪些界面模式组成，从而自动生成可行与不可行场景列表。这意味着它们可以准确追踪书签按钮，并推断出用户可能经历哪些过程以使用特定功能。

目前，Test.ai 的机器规模已经非常庞大且快速处理能力惊人。虽然小型初创公司可以灵活选择从几个选项中挑选，但拥有多款老旧产品的大型企业则不得不应对更为复杂的系统更新。在验证数十万个已发布应用以保证一切正常运行方面，这些大型“制作商店”或设备匿名合作伙伴正遭遇瓶颈。

"对于我们来说，这是一个极具吸引力的卖点，因为他们没有足够资源再像针对Android那样，在每次更新后单独检测一万余款应用，”首席执行官Jason Arbon提醒道。

相比之下，由人类组成的人力竞争者如User Testing 更倾向于强调质量上的反馈。而随着分析更多样化类型数量级扩大的各种不同概念（例如产品是否给予感觉“值得信赖”），Test.ai 认为其系统将能够更好地应对模糊性质的问题。

为了满足不断增长客户需求并雇佣新的员工，该团队计划利用这笔新资金来扩展业务。