摘要: 随着软件系统规模的扩大与迭代速度的加快，传统人工及基础自动化测试模式在效率与覆盖度上面临瓶颈。而人工智能技术的引入，为软件测试领域带来了从“自动化”向“智能化”的转型契机。本文系统探讨了人工智能在计算机软件测试中的应用体系与效能提升路径。首先，构建了涵盖自然语言处理、机器学习、计算机视觉及强化学习的核心技术框架，分别用于需求解析、缺陷预测、UI自愈及资源调度。其次，通过全流程分析发现，人工智能在测试用例的自动化生成与优化、自愈式脚本执行、智能化缺陷检测与根因定位等方面具有显著优势。研究表明，该技术体系不仅能大幅压缩测试周期、提升缺陷检出率，还能有效降低人力与运维成本，从而实现软件测试效率、质量与成本控制的多维优化，为软件研发的高质量交付提供有力支撑。