软件测试工程师会被AI取代吗？

软件测试工程师会被AI取代吗？BLS预计该职业将继续增长，因为AI写出的代码也都要有人把关。

本页同时涵盖：质量保证工程师。

先说结论

市场对软件测试工程师仍有强劲需求——BLS 预计该职业类别将继续增长，原因之一是 AI 生成的代码越多，需要检查的东西也越多。正在被削弱的，是只充当常规流程执行手臂的那种角色：回归检查和结果汇总越来越多地交给 Applitools、Mabl、Perfecto 这类工具，但在真实使用中察觉别扭、打磨复现条件、从用户视角抓住问题，这些工作会留下来。

这个职业是做什么的

相比 QA 工程师，软件测试工程师往往更靠近质量工作中「执行」的那一端。在实际工作中，他们直接操作应用和系统，确认其行为是否符合预期、缺陷能否被复现。QA 工程师负责设计整体质量策略，而软件测试工程师通常更贴近测试执行与动手验证的一线。

在测试工作中，预期结果明确、重复度又高的检查尤其容易被自动化，主要由「照既定步骤走」构成的部分受影响最大。但察觉「哪里不太对劲」、收紧复现条件、从用户视角去检查，这些仍将留在人手里。

行业技术

公开数据怎么说

生成式AI暴露度

95 / 100

在188个职业中排第12位

美国政府的分类

极高暴露度

美国劳工统计局（BLS），相对AI暴露度类别（2026年）。

由ai-job-risk.net根据四个公开数据集计算，采用0–100的尺度，相对于我们覆盖的188个职业而言。数值越高，表示该职业的任务中有越多是生成式AI能做或已被用于的。它不是失去这份工作的概率。

AI能完成这些任务的程度 93

研究人员的任务分析（Eloundou等人；ILO）。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

AI已被实际使用的程度 96

Microsoft Copilot与Anthropic Claude在该职业任务上的实际使用情况。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

美国劳动力市场（BLS 2025–35年预测）

就业人数预计变化，2025–35年: +5.7%
美国就业人数，2025年: 187,600
每年职位空缺（平均）: 10,700
年薪中位数，2025年: US$104,300
入职通常所需学历: 学士学位

BLS 预计变化的原因

职业间替代、资本替代劳动：由于随着企业日益将测试纳入软件开发流程，部分任务转移给软件开发人员，同时部分测试任务由人工智能（AI）实现自动化，该职业在其所属行业就业中的占比预计将下降。

BLS 原文（英文）。译文由 ai-job-risk.net 提供。

Occupational substitution, capital/labor substitution - share decreases as some tasks move to software developers as companies increasingly integrate their testing into their software development processes, and as some testing tasks are automated by artificial intelligence (AI).

数据为BLS职业“Software quality assurance analysts and testers”的美国数字。BLS的预测假定技术按历史速度持续发展；它们不是仅针对AI影响的预测。

出处

暴露度指数由ai-job-risk.net根据以下数据集计算（数据截至2026年10月15日）。美国劳动力数字来自BLS，未作改动。

各发布机构均未参与制作、审核或认可本网站。完整引用、许可与方法

软件测试工程师会被AI取代吗？

AI 并没有在取代软件测试工程师——美国劳工统计局(BLS)实际预计，该职业类别将继续增长（美国的具体数据见上方数据栏），原因之一正是 AI 生成的代码越来越多，而这些代码都仍需有人把关。AI 真正取代的是这份工作中重复度最高的那一层：《World Quality Report 2025》发现，89% 的组织已经在质量工程中试点或部署生成式 AI，但只有 37% 真正投入了完整生产，其余的仍在摸索它究竟能在哪里帮上忙。

从外部看，测试工作确实像是 AI 和自动化会一口吞下的那类流程：照脚本走、比对结果、汇总报告。专门的工具也印证了这一点——Applitools 这类视觉验证平台、Mabl 与 Blinq.io 这类自主生成测试用例的工具，以及 Perfecto 等厂商的自愈式执行引擎，如今已经能自动承担相当一部分回归测试；而测试自动化市场本身在 2026 年估值约为 242.5 亿美元，并有望到 2034 年增长到三倍以上。

对这份工作的一部分来说，上述判断是成立的。但一旦面对真实产品，许多问题并不是把正常流程走一遍就能发现的。测试工程师创造价值，往往在于察觉细微的别扭、复现罕见的问题，以及把问题讲成开发真正用得上的样子。软件测试工程师不会因为 AI 能自动完成常规检查就消失，他们真正的价值在于观察力，以及把模糊的问题翻译成清晰、可执行的缺陷。

最可能被自动化的任务

预期结果写得明明白白、又要反复执行的检查，特别容易被自动化，而 2026 年的 AI 测试工具把这件事推进得比传统脚本自动化远得多——分析人士指出，在生成式 AI 成为突破口之前，脚本自动化的测试覆盖率大约停在 25% 上下。

固定流程的回归测试

每次都重复同样操作的回归测试，如今普遍交给了 Perfecto 这类自愈式自动化平台：界面稍有改动本会让脚本失效，而它们会自动做出调整。结果比对同样容易机械化，这意味着单纯执行流程本身的价值大幅下降。

针对明确规格书的基础检查

当页面跳转和输入校验定义得足够清楚时，Mabl、Blinq.io 这类工具几乎不需要人工搭建就能生成并运行相应的测试用例，这些检查也就自然成了自动化的对象。只测正常路径的价值大概率会被削弱：预期结果写得越明确，人工执行的价值就越低。

缺陷单的起草

AI 可以帮忙把截图、步骤和触发条件整理成一份干净的初稿，让缺陷报告在格式层面更高效。但哪些信息对开发最关键、为什么关键，仍然要由人来判断。

结果的汇总与罗列

AI 能迅速整理测试表格和执行日志，减少为庞大回归套件准备报告所需的功夫。但判断哪一个失败真正要紧是另一种能力；拉开人与人差距的，不是发现缺陷的数量，而是读懂影响面的本事。

仍会保留的工作

留给软件测试工程师的，是在真实使用中察觉别扭、深挖复现条件、并把问题报告成别人能据以行动的样子。这也是 BLS 在自动化工具接手更多脚本层工作的同时、仍预计这一岗位需求增长的重要原因：越来越多由 AI 写出的代码，总得有人去查那些脚本抓不住的故障。

在真实使用中察觉不对劲

一个产品可以完全按照规格书运行，却依然让人困惑、觉得慢、或者容易操作失误。这种体验层面的别扭，靠人亲手摸产品更容易发现，而视觉验证工具并不是为标记这类问题而设计的。

耐心地收窄复现条件

偶发缺陷往往需要一项项耐心排查输入顺序、权限状态、设备状态和网络条件。这份韧劲和条理仍是人的强项，而把一个含糊的 bug 变成一条稳定的复现路径，正是这个岗位的重要组成部分。

把问题报告成开发能动手的形式

如果没把可能的原因和影响讲清楚，光找到缺陷是不够的。把「发生了什么、在什么条件下、为什么危险」用开发能理解的方式传递出去，这部分工作会留下来；那些附上复现视频和环境细节的人，往往更容易赢得信任。

从用户视角去检查

站在真实用户的立场上，找出令人困惑的流程和让人恼火的行为，这部分工作会留下来。只确认「符合规格书」是不够的，能想象产品实际会被怎么使用的人尤其可贵，而这恰恰是 AI 测试生成工具覆盖不到的一层。

值得学习的技能

未来的软件测试工程师需要的不只是照步骤执行的能力，而是更强的观察力、更好的复现逻辑，以及更宽的质量视角——毕竟《World Quality Report》自己的数据也显示，多数组织仍在摸索 AI 测试到底该放在哪里。

观察力与对异常的敏感度

重要的不只是确认行为是否符合预期，还要注意到细小的怪异和不易察觉的易用性问题。即便 AI 在整个行业铺开，那些不放过轻微不适感的人依然有价值，而能预感用户会在哪里流失的人则更强。

梳理复现步骤的能力

软件测试工程师需要把缺陷变成别人照着走就能稳定重现的流程。把条件描述得清楚、完整的人很强；在实践中，把设备条件和前置条件毫无遗漏地写进去，这一点分量很重。

掌握基本的质量视角

会从权限差异、边界值、设备差异、网络差异等角度切入的测试人员，能发现比任何默认生成的测试套件覆盖范围更有质量的问题。越是在思考而不只是在执行，这个岗位的分量就越足。

用 AI 加快报告，同时不放弃真正的观察

AI 可以加快报告起草和结果整理，行业数据显示，能熟练配合 Copilot 或基于大模型的测试生成工具工作的测试人员，收入比不用这些工具的同行高出 15% 到 25%。但别扭之处的本质和复现条件，仍要靠测试人员自己抓住——用 AI 减少事务性工作，把更多时间花在发现问题本身上。

可能的职业发展方向

软件测试的经历，锻炼的是用户视角下的验证、复现和问题沟通能力——即便日常使用的工具一直在变，这些能力仍很容易迁移到质量、支持、设计和分析等相邻岗位。

QA 工程师

通过亲手使用发现别扭之处的经验，也支撑着向质量策略设计的转型。适合那些想从以执行为中心的工作，转向在 AI 测试工具日渐成熟之际决定「保护什么质量、怎么保护」的人。

技术文档撰写

发现令人困惑的操作和常见绊脚点的经验，也有助于改进帮助文档和操作说明，把察觉到的摩擦变成更清晰的信息。

软件工程师

理解复现条件和产品脆弱点的人，转向开发实现时往往颇具优势，能用测试经验帮助写出更不容易坏的代码——随着越来越多代码在 AI 辅助下交付，这项能力的需求正在增长。

暴露度指数 85/100 · 美国就业 2025–35 +10.2%

UI 设计师

对令人困惑或恼火的交互高度敏感的人，往往能自然转入界面设计，把以用户为中心的视角转化成更好的页面设计与流程。

数据分析师

整理缺陷趋势和产品摩擦点的经验，同样适用于产品使用情况分析，把观察上的长处延伸到以数据为依据的改进工作中。

暴露度指数 95/100 · 美国就业 2025–35 +34.6%

摘要

同一行业的对比职业

这里列出的是与软件测试员同属一个行业的职业。它们并不代表完全相同的工作，但有助于比较 AI 影响和职业路径的接近程度。

继续探索

常见问题

Q.软件测试工程师会被AI取代吗？

软件测试员在我们的生成式AI暴露度指数中为95（满分100，在188个职业中排第12位）。它衡量的是工作中有多少是AI能做或已被用于的，而不是这份工作是否会消失。BLS预计，2025年至2035年美国软件测试员的就业人数将变化+5.7%。

Q.软件测试员的哪些工作最容易被AI取代？

预期结果写得明明白白、又要反复执行的检查，特别容易被自动化，而 2026 年的 AI 测试工具把这件事推进得比传统脚本自动化远得多——分析人士指出，在生成式 AI 成为突破口之前，脚本自动化的测试覆盖率大约停在 25% 上下。例如：固定流程的回归测试、针对明确规格书的基础检查、缺陷单的起草、结果的汇总与罗列。

Q.软件测试员的哪些工作仍将由人来完成？

留给软件测试工程师的，是在真实使用中察觉别扭、深挖复现条件、并把问题报告成别人能据以行动的样子。这也是 BLS 在自动化工具接手更多脚本层工作的同时、仍预计这一岗位需求增长的重要原因：越来越多由 AI 写出的代码，总得有人去查那些脚本抓不住的故障。例如：在真实使用中察觉不对劲、耐心地收窄复现条件、把问题报告成开发能动手的形式、从用户视角去检查。

Q.软件测试员现在值得培养哪些技能？

未来的软件测试工程师需要的不只是照步骤执行的能力，而是更强的观察力、更好的复现逻辑，以及更宽的质量视角——毕竟《World Quality Report》自己的数据也显示，多数组织仍在摸索 AI 测试到底该放在哪里。例如：观察力与对异常的敏感度、梳理复现步骤的能力、掌握基本的质量视角、用 AI 加快报告，同时不放弃真正的观察。