AI时代质量工作的边界正在不断被重新定义。过去谈质量更多围绕功能是否正确、流程是否稳定、缺陷是否收敛展开但随着音视频、多媒体、机器视觉、大模型、多模态和Agent应用不断进入业务场景质量团队面对的问题已经不再只是“功能有没有问题”而是进一步延伸到“效果是否符合预期”“结果是否可信”“任务是否真正完成”。这也让算法评测逐渐成为质量工程领域中越来越重要的方向。在本届TID质量竞争大会上多模态算法评测负责人罗军将带来议题《从传统质量到算法评测的转型》这场分享将结合罗军及其团队从传统测试、多媒体质量、传统算法评测、AIGC/多模态评测再到Agent评测的实践路径分享质量团队在方法论和团队形态上的转型思考。对于正在关注AI测试、算法评测、多模态评测、Agent评测以及质量团队能力升级的从业者来说这是一场非常值得关注的分享。为什么“算法评测”正在成为质量团队的新课题在传统软件测试场景中测试人员通常可以围绕需求、功能、流程和预期结果开展质量保障。但到了算法和AI应用场景问题变得更加复杂。音视频质量是否达标很多时候不只是功能可用的问题 机器视觉识别是否准确也不仅是接口是否返回结果的问题 AIGC和多模态应用是否好用更涉及生成质量、语义理解、内容一致性、场景适配等多个维度 Agent应用是否可靠还可能进一步涉及任务完成率、工具调用、流程闭环等问题。这意味着质量团队需要面对的对象正在发生变化。从传统系统到算法模型 从确定性输出到效果评估 从功能验证到任务结果判断 从单点测试到完整链路评测。这也是“从传统质量到算法评测的转型”值得讨论的原因。传统质量团队面临哪些转型挑战从议题介绍来看本次分享会重点围绕两个层面展开 一是方法论的转型二是团队形态的转型。这两个层面背后对很多质量团队来说都非常现实。1. 质量对象变了传统质量更多关注软件功能、业务流程和系统稳定性。但在算法场景下质量对象开始变成音视频效果、机器视觉识别效果、AIGC生成效果、多模态理解效果以及Agent任务执行效果。对象变了测试和评测的关注点也会随之变化。2. 评测标准更复杂了传统测试中很多结果可以通过明确断言判断。但算法效果评测往往不一定只有简单的“通过”或“不通过”。比如生成内容是否自然识别结果是否准确多模态理解是否符合语境Agent任务是否完成这些都需要更适配场景的评测方式。这也是算法评测相较传统测试更具挑战的地方。3. 团队能力结构需要变化当质量工作进入算法和AI场景之后单纯依赖传统测试开发能力可能不够。议题介绍中提到团队从测试开发为主逐步引入算法工程师再到今天以算法为核心。这背后涉及团队角色、能力模型和定位的变化也是很多质量团队正在经历或即将面对的问题。4. 质量团队定位需要重新思考在AI应用越来越多的背景下质量团队不只是发现缺陷也要参与效果评测、数据分析、评测体系建设和模型能力验证。这意味着质量团队的价值不再只体现在测试执行效率上也会体现在对算法效果、业务体验和智能系统可靠性的评估能力上。本场分享有哪些看点看点一从传统测试到算法评测的实践路径罗军将结合自己和团队的真实转型路径分享从传统测试一路走向多媒体质量、传统算法评测、AIGC/多模态评测再到Agent评测的过程。这类实践路径本身很有参考意义。因为很多团队并不是一开始就做AI评测而是在业务和技术发展过程中逐步演进过来的。看点二质量方法论如何随技术对象变化而变化从功能覆盖、质量保障到音视频效果、机器视觉识别再到大模型时代的benchmark设计、LLM-as-a-Judge以及面向Agent任务完成率、工具调用、流程闭环的评测质量方法论也在不断变化。本场分享会围绕这一变化过程展开。对于希望理解AI时代质量体系演进的团队来说这部分值得重点关注。看点三多模态和Agent评测带来的新挑战AIGC、多模态和Agent应用是当前AI落地中非常活跃的方向。但这些方向也带来了新的评测难题。多模态评测往往涉及文本、图像、音视频等多种信息形态 Agent评测则可能涉及任务拆解、工具调用、执行过程和结果闭环。这些内容会让质量工作从传统测试进一步走向智能系统评测。看点四团队形态如何从测试开发走向算法评测本次议题不仅关注评测方法也关注团队形态变化。从测试开发为主到引入算法工程师再到以算法为核心团队能力结构会发生明显变化。过程中如何调整角色分工、能力模型和团队定位是本场分享非常值得关注的部分。这对于正在建设AI质量团队、算法评测团队、多模态评测团队的管理者和技术负责人都有参考价值。这场分享适合谁听这场分享适合以下几类人重点关注正在从传统测试转向AI测试、算法评测的质量团队关注多模态评测、AIGC评测、Agent评测的测试开发工程师正在建设算法质量体系或AI评测平台的技术团队负责质量团队转型和能力升级的测试负责人希望理解AI时代质量岗位变化趋势的从业者对大模型、多模态、智能体质量保障感兴趣的研发和产品团队为什么值得关注“从传统质量到算法评测的转型”不是一个单纯的技术话题。它背后反映的是质量工程正在面对的新变化质量对象在变化 评测标准在变化 团队能力在变化 质量团队的定位也在变化。当AI能力从实验室走向业务场景算法效果、多模态理解、生成质量和Agent任务完成情况都可能成为影响用户体验和业务结果的重要因素。这意味着质量团队需要不断拓展能力边界。罗军本次在TID质量竞争大会带来的分享正是围绕这一转型过程展开从传统测试到多媒体质量再到AIGC、多模态和Agent评测呈现质量团队在AI时代的实践探索和角色变化。对于正在思考质量团队未来方向的人来说这场议题值得重点关注。重磅福利购票即赠VIP课程为回馈广大参会者凡从霍格沃兹测试开发学社渠道购买TiD2026质量竞争力大会门票即可免费获得学社人工智能测试开发训练营VIP课程录播体系化学习AI测试开发、大模型评测、智能体测试等前沿内容让大会的每一分钟都持续增值