专场：新兴测试
关键词：智能家居/家电测试、智能穿戴测试、AI引擎质量保证、算法验证、AR/VR测试、区块链测试、IoT测试等
专场出品人：朱少民
QECon发起人 《软件质量报道》公众号博主
国内知名测试专家、同济大学特聘教授。先后获得多项科技进步奖，出版了十多部著作，其代表作有：《全程软件测试》、《软件测试方法和技术》等。曾任IEEE ICST 2019工业论坛主席、多个软件测试国际学术会议程序委员、思科（中国）软件有限公司QA高级总监等。
1.家电中的智能技术应用（智能家电概念、发展趋势、技术应用现状和目标等）；
2.智能技术应用评价研究（传统家电和智能家电测评模型对比、安全和语音测试案例、智能家电测评维度和测评模型及应用说明）。
2.智能技术应用评价研究（传统家电和智能家电测评模型对比、安全和语音测试案例、智能家电测评维度和测评模型及应用说明）。
家电的智能化技术应用带来新的质量需求，如何建立完善的质量评价体系、制定适合的质量标准以及如何实施测试评价；
了解智能家电的技术应用现状、需求，对比传统家电和智能家电不同的质量测评维度，提供智能家电的测评维度、方法、智能工具以及标准和认证等方面的参考。
2006年7月进入中国家用电器研究院工作，15年专注于家电科研、标准、检测、认证等技术工作，现任中国家用电器检测所副所长并兼任副总工程师，作为技术负责人参与建成了我国首个国家智能家居质检中心，建立了覆盖智能家电单品、场景和系统等的质量评价体系，拥有覆盖智能家电硬件、软件和系统评价等方面完备的技术能力，成功开发了30余品类智能认证，填补了家电智能化标准检测认证领域的空白，入选2021年国家市场监督管理总局检验检测优秀案例。担任国标委SAC/TC374/WG51、SAC/TC46/SC9委员和SAC/TC46/SC4副主任委员、国家市场监督管理总局第三、四届国抽专家和缺陷产品召回管理中心技术专家、中国合格评定国家认可委员会（CNAS）技术专家。
擅长领域：智能家电标准检测认证，家电全面安全评估和软件测试
擅长领域：智能家电标准检测认证，家电全面安全评估和软件测试
李红伟
国家用电器研究院副所长
国家智能家居质检中心负责人
待定
待定
智能家电的技术应用及评价研究
内容大纲
听众收益
1. 语音交互背景介绍（应用场景、链路、核心技术以及对应的评测方法）
2. 语音交互实验室和测试平台介绍
2.1 实验室和测试平台整体介绍，声学仪器以及测试设备清单
2.2 详细技术介绍（瑞森硬件自动化测试设备、声压级实时检测和自动校准、带屏和不带屏智能语音自动化测试方案、噪声还原效果）
2.3 测试语料管理方案（建设30个维度标签（性别、年龄、语速、领域、来源等维度），支持分层、组合的检索）
3. 整体收益（主要影响因素支持调节和控制提升测试专业性；全流程自动化不需要测试人员参加，测试效率提升7倍以上；测试语料平台统一管理缩小检索时间，减少资源浪费；）
4. 语音交互其他技术（响应时间、语义理解和合成交互评测方法和项目案例分享）
5. 十年测试的思考感悟
2. 语音交互实验室和测试平台介绍
2.1 实验室和测试平台整体介绍，声学仪器以及测试设备清单
2.2 详细技术介绍（瑞森硬件自动化测试设备、声压级实时检测和自动校准、带屏和不带屏智能语音自动化测试方案、噪声还原效果）
2.3 测试语料管理方案（建设30个维度标签（性别、年龄、语速、领域、来源等维度），支持分层、组合的检索）
3. 整体收益（主要影响因素支持调节和控制提升测试专业性；全流程自动化不需要测试人员参加，测试效率提升7倍以上；测试语料平台统一管理缩小检索时间，减少资源浪费；）
4. 语音交互其他技术（响应时间、语义理解和合成交互评测方法和项目案例分享）
5. 十年测试的思考感悟
随着AI技术的发展，智能语音交互技术得到了巨大的发展和应用。影响语音交互效果的因素有很多，为了保障测试结果与用户体验一致，测试结果有公信力，需要使用大量测试数据，模拟尽很多的场景。其中有四个主要因素：分别是混响、噪声、交互距离和角度，不同年龄、口音的人群。基于我们语音交互实验室方案，这些都可以通过调节、控制，去组合模拟真实的语音交互场景，完成语音效果测试。会详细介绍软硬一体化的自动化测试平台核心建设思路和关键技术，比如如何实现交互距离、高度和角度自动化控制，如何做到人声和噪声声压级自动调节，如何实现智能终端产品语音交互自动化测试的。原来手动测试需要2名测试人员测试2周，通过这套自动化测试只需2天，测试效率提升7倍以上，整个测试过程不需要测试人员参加，不仅节省了测试人力还保障了测试结果准确性。
1. 为了保障测试结果与用户体验一致，测试结果有公信力，体现测试专业性，我们是怎么做的，做了哪些 ，比如引入硬件设备，模拟每一个影响因素。可帮助听众拓展测试思路
2. 了解语音交互效果评测方法
3. 语音识别自动化测试工具开发思路
2. 了解语音交互效果评测方法
3. 语音识别自动化测试工具开发思路
2013年硕士毕业一直就职于科大讯飞，从事智能语音测试相关工作。目前主要负责国家智能语音创新中心语音交互方向声学实验室和测试平台建设。熟悉语音交互全链路以及声学前端、唤醒、识别、语义和合成等AI能力效果评测方法，受邀参与国家语音交互标准的制定和修改。先后负责过语音云、AIOT、企业数字化等多个业务群的测试管理工作，从创造价值出发，带出一批被业务认可且能打胜仗的测试团队。
擅长领域：语音交互效果评测、自动化测试工具开发、声学测试、性能测试、测试理论研究等
刘晓庆
国家智能语音创新中心
高级测试工程师
待定
待定
AI产品的语音交互效果自动化测试实践
内容大纲
听众收益
1. 哈啰两轮车算法调度介绍（普及基本概念，确保不了解调度算法的听众有一定的入门信息）
.2 调度算法在效果评测上的挑战（5大挑战，依托传统的离线评测或线上实验均难以解决）
3. 调度算法仿真系统介绍（将物理世界到仿真世界转换的过程，拆分成3个层次）
3.1 特征数据：将物理世界的感知信息转换成各类特征数据
3.2 仿真模型：将物理世界的各种行为转换成各类算法模型
3.3 工程支撑：通过工程手段，融合特征与模型，在仿真世界中进行演化
4. 收益&展望（带来6大收益和4个发展规划）
调度预测类算法在效果评测上存在5大挑战：效率低、不受控、干扰多、质量差、公信力弱。哈啰算法质量团队，通过研发调度算法仿真系统，帮助研发和业务方解决上述问题，带来了6大收益。
依托仿真系统的建设，实现对车辆调度类算法的评测赋能。听众能了解到仿真系统的实践路径，达成效果与技术方案等。
经历可分成3个阶段，第一阶段：研究生毕业后加入阿里巴巴，主要侧重测试开发技术积累&开源，历时5年；第二阶段：加入网宿科技、唯品会，在质量体系建设，团队建设上投入，历时3.5年；第三阶段：2019年至今，加入哈啰，在算法测试领域持续实践探索。
陈震
哈啰 算法质量 测试开发专家
待定
待定
调度算法评测与仿真系统
内容大纲
听众收益
1. 三维重建测试
2. 定位算法测试
3. slam算法测试
4. WebAR测试
5. AR在不同硬件上的测试实例（手机/AR眼镜/AR小巴）
2. 定位算法测试
3. slam算法测试
4. WebAR测试
5. AR在不同硬件上的测试实例（手机/AR眼镜/AR小巴）
目前元宇宙概念很火，很多公司投入到元宇宙的开发和探索，AR是元宇宙中重要的组成部分，基于对多个AR产品的交付，构建完善的测试流程，方法论，工具链，总结了测试经验，想与大家分享，让更多同学了解AR测试方法论。
让听众对AR产品有一个相对全面的认识和针对AR特性的测试方法有初步的了解，希望对从事AR或准备进入AR行业的同学有所启发
商汤科技，高级测试开发，目前主要负责AR交付项目和平台产品或算法的测试工作，保障算法效果，平台可用性，稳定性等测试；保障项目的成功交付。毕业后曾就职于比亚迪、华为和商汤。
擅长领域：AR项目全链路测试、音视频图像算法测试、性能测试
刘建伟
商汤科技 高级测试开发工程师
待定
待定
元宇宙AR产品测试实践
内容大纲
听众收益
1. 精准+代码级的实践一：精准注入异常测试
解决思路：利用FailPoint对区块链底层源码进行精准的异常注入测试，从而覆盖共识及其他层次的异常逻辑，涉及到error返回、panic、延迟、篡改等各种异常场景。
收益：通过落地精准注入异常测试后，发现了一些死锁、一致性等常规手段难以发现的问题。
解决思路：利用FailPoint对区块链底层源码进行精准的异常注入测试，从而覆盖共识及其他层次的异常逻辑，涉及到error返回、panic、延迟、篡改等各种异常场景。
收益：通过落地精准注入异常测试后，发现了一些死锁、一致性等常规手段难以发现的问题。
2. 精准+代码级的实践二：时序建模异常测试
解决思路：利用向量时钟对分布式下的通信网络进行建模分析，从而输出模型下的并发事件，再通过“状态对称”、“独立事件”、“并行翻转”原则收敛用例集，最后利用工具对分布式下的时序场景执行测试。
收益：建模分析分布式并发下的时序场景，利用向量时钟快速有效地发现并发事件，使时序测试具有方法性和完备性。
3. 模糊+系统级的实践：分布式混沌测试
解决思路：基于工作流的形式对区块链进行混沌测试，同时配合系统可观测性（metrics/log）进行监控和告警，来实现区块链节点、资源、网络的异常模拟，基于要同时考虑质量和效率，想到对单向的混沌测试进行策略优化，引入遗传算法，驱使区块链有目标、有方向地偏离稳态，从而验证区块链的抗干扰能力。
收益：减少手工构造异常场景的时间成本；模拟近似真实环境的异常场景；结合可观测性，实现分钟级问题发现和告警；遗传算法辅助混沌测试，驱使系统快速偏离稳态。
区块链是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、难以篡改、防止抵赖的记账技术，也被称为分布式账本技术。由于共识阶段网络交互多，异常处理分支难以模拟、节点异构等原因，需要对分布式区块链系统做高可用测试，因此尝试从精准、模糊、代码级和系统级四个维度对区块链进行全方位测试，同时过程中采用一定的智能算法收敛测试集，来实现整体质量和效能的提升。
了解区块链架构、异常测试手段和一些智能、建模算法。
任职腾讯期间，主要对区块链应用及底层架构进行多维度+多层次测试，涉及到代码级精准测试、分布式时序建模测试、网络拓扑及混沌测试等领域。
擅长领域：区块链
陈金龙
腾讯 高级测试工程师
待定
待定
区块链的高可用测试探索与实践
内容大纲
听众收益
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