本文面向测试团队给出从自动化到智能化的可落地路线图，强调先夯实自动化与数据基线，再以试点方式引入生成式AI与预测模型，最终实现流程级智能化与规模化治理。核心做法包括能力矩阵建设（数据素养、脚本能力、提示工程与合规意识）、国内外工具选型对比与场景映射、将AI嵌入CI/CD形成端到端质量工程，并以度量与ROI闭环验证成效。通过治理与审计机制控制隐私、安全与可解释性风险，6–12个月内即可在效率、覆盖与缺陷率上看到可度量提升。未来AI代理与自愈测试将加速落地，质量工程将更强调事前预防与全域优化。