自從計算機科學的黎明時期以來，軟件質量的發展經歷了一系列的轉折和里程碑。從最初的功能性需求，到現在的全面考慮功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、維護性和可移植性等等，軟件質量的定義和重要性都有了顯著的提高。

在1960年代和1970年代，軟件開發主要是為了滿足功能需求，而對軟件的質量并沒有過多的考慮。隨著計算機系統變得越來越復雜，人們開始意識到軟件質量的重要性。在這個階段，人們主要依賴手動測試，但這種測試方法成本高昂，效率低下。

進入1980年代和1990年代，隨著技術的進步，軟件測試的方法也有了顯著的改進。人們開始使用測試工具，這些工具可以在短時間內檢測出大量的錯誤。同時，人們也開始關注軟件開發過程中的質量管理，例如引入了軟件開發生命周期模型。

21世紀初，軟件質量的重要性得到了全球的認可。全球的標準化組織開始制定軟件質量的標準和最佳實踐。如今，軟件質量已經成為企業競爭力的關鍵因素之一。隨著DevOps和敏捷開發的流行，軟件質量不再僅僅是測試階段的任務，而是貫穿于整個軟件開發生命周期。它為開發和運維團隊提供了一種全新的方式來管理和提高軟件質量。而隨著人工智能和機器學習技術的發展，軟件測試的方法也在不斷進步。以Testin云測為代表的頭部企業將人工智能技術引入到測試過程中來，智能測試時代正式開啟。

據了解，目前Testin云測已經開始探索使用大模型輔助生成代碼，預估軟件開發效率將提升20%至30%。同時，Testin云測也正在測試評估國內、國外的開源大模型能力，嘗試用大模型助力測試用例分析、測試需求分析、測試報告解讀等軟件測試環節，從測試的結果來看，也能達到20%至30%的效率提升。

在2023世界人工智能大會上，用大模型測試大模型的技術趨勢已經開始涌現。而大模型的引入，使得我們可以通過機器自動化進行大部分的測試工作，大大提高了我們的工作效率。此外，大模型還可以幫助我們更深入、更全面地理解軟件的功能和性能，從而更準確地找出可能的問題和錯誤。

隨著軟件的市場的擴大，更多的國內企業也開始認識到軟件測試的重要性，軟件測試行業正在向智能測試、測試服務化等方向發展，而對于大模型在軟件行業的應用，更多的業內專家表示這必將是軟件測試行業的未來和新的增長點。