在软件研发效率与质量要求持续攀升的今天，自动化测试用例生成技术已成为行业关注的焦点。由华为云PaaS技术创新Lab与天津大学陈俊洁教授团队联合开展的CCF-华为胡杨林基金项目——“大模型与类型系统混合驱动的测试用例生成技术研究”，成功攻克了长期困扰业界的测试用例生成难题，实现了从技术理论到产业落地的全面突破。该项目成果显著的应用价值，不仅获得华为云计算公司和CCF产学基金专家的认可，更凭借突出成果，在所有候选的220个项目中，以仅5%的入选率，成功入选2025 年度 CCF 产学合作基金优秀案例。此次入选彰显了该校企合作项目的技术领先性和产业转化效果突出性。

一、 创新技术与核心突破

当前软件开发过程中，测试编写效率低下、人工成本高、测试覆盖不充分等问题显著制约了软件交付速度与产品质量。尽管大模型技术展现出强大的代码生成潜力，其在测试生成场景中仍存在可编译率低、覆盖率不足、语义准确性差等核心瓶颈。项目立项前，行业最优技术的测试用例编译通过率仅徘徊在63%-73%，分支覆盖率不足50%，严重限制了其工程实用性。

本项目独创性地提出了“程序分析+大模型预填式推理”混合驱动架构，系统性解决了三大技术难题。在提升用例正确性与可编译性方面，通过静态程序分析自动生成包含关键依赖的测试类前缀，为模型生成提供强约束上下文，并创新预填式生成机制，大幅降低模型“幻觉”，显著提升语法正确性与编译通过率。

在增强测试覆盖与揭错能力方面，结合程序依赖分析与目标分支建模，引导大模型生成针对未覆盖路径的高价值用例，业内首创面向复杂逻辑与边界条件的定向优化生成技术。项目关键性能指标实现全面领先，测试用例的可编译率，行覆盖率和分支覆盖率三项核心指标相较于业内最优技术均有显著提升。

在公开数据集上的实验结果表明，本项目成果在测试用例的可编译率，代码行覆盖率和分支覆盖率三项核心指标上，相较于项目立项前分别提升152.63%，153.36%和 194.46%；相较于成果落地应用时该领域内最先进的单元测试用例生成技术分别提升32.76%、28.08%和19.20%。

二、 产业落地与显著效益

项目成果已全面集成至华为云CodeArts Doer for Coding，并在华为公司内外部场景均取得卓越成效。

在华为内部应用方面，服务华为超2万名研发用户，采纳测试代码超千万行，节省大量人工成本，大幅降低研发测试开销，促进研发提速。

在企业客户推广方面，支撑完成多个客户产品开发和销售，助力提升CodeArts Doer for Coding的商业价值。在产品推广方面，建立多个不同行业的标杆客户。在金融行业某银行内部，本项目成果助力实现智能化生成单元测试采纳率超70%；制造业某集团内部，本项目成果助力 CodeArts Doer for Coding单月采纳百万级代码行，实现单用例编写时间从 30分钟缩短至2分钟，受到内部研发团队一致认可和好评，在内部大力推广。

三、 学术影响力与行业认可

项目研究成果获得学术界与产业界的高度评价：发表CCF-A类会议论文ASE 2024一篇；产出两项高价值专利，荣获CCF软件工程专委胡杨林基金2023年度标杆项目；获评华为云2024年度优秀技术合作项目与优秀合作伙伴奖。

四、 未来展望

本项目的成功不仅标志着大模型驱动测试生成技术正式步入“好用”和“可信”阶段，更为下一代AI编程助手的发展奠定了坚实技术基础。团队将继续深化产学研合作，推动智能软件工程技术的持续创新与广泛应用。