百度搜索前端是整个搜索中迭代最快的产品线，日均上线需求20多个，但是依赖手工测试、展现样式难以自动验证等问题是困扰前端质量保证的难题。

百度搜索前端测试技术方向将整个测试分为测试前、中、后环节，通过基于大数据的测试分析解决手工测试的低效，覆盖粗犷的问题；通过页面对比、效果case、真机自动化解决大规模模板的自动化回归问题；引入机器学习、图像技术解决前端自动化异常结果判断的问题；同时建设测试的数据沉淀的机制，将测试中产出的图像、人工标记、bug、case等数据沉淀下来用于提高测试分析的准确率，形成测试的闭环。本次talk将重点从以下几个方面进行分享：

演讲提纲

1. 项目背景

（1)  百度搜索前端简介

（2)  前端测试难点及解决方案

2. 精准测试实践

（1)  为什么需要精准测试

（2)  精准测试离线方案

（3)  精准测试在线方案

3. AI及图像技术实践

（1)  前端UI自动化现状

（2)  AI识别乱码及展现异常

（3)  基于元素相对位置的前端异常识别方案

4.  搜索前端质量保证实践

（1)  如何从零打造前端质量保证体系

（2)  前端工程能力地图

5. 小结

 

听众受益

1. 在前端测试中如何有效利用不同维度的海量数据提升测试效率及测试覆盖度

2. AI技术及图像技术在前端质量保证中的应用实践

3. 如何从零开始建设前端的质量保证体系