传统自动化测试有哪些局限性？

众所周知，传统的自动化测试是先预设脚本再执行，其实就是将人工测试流程转化为机器可重复执行的代码指令。

但随着软件迭代进入周更日更的快节奏时代，这种方式也逐渐出现了局限性。

首先，脚本依赖导致脆弱性加剧。无论是UI自动化测试依赖的元素定位（如坐标、ID），还是API测试的参数硬编码，都对系统变化极度敏感。游戏界面按钮位置调整、软件需求迭代引发的接口参数变更，都可能导致大量测试脚本失效，团队需投入大量精力维护，形成“迭代越快、维护成本越高”的悖论。

其次，人工依赖限制测试覆盖边界。测试用例的设计、异常场景的预判完全依赖测试人员的经验，不仅耗时费力，更难以穷举所有边界场景。像用户名包含emoji、密码连续多次输入错误、网络延迟时的重试机制等场景，人工设计时极易遗漏，成为软件质量的潜在隐患。

最后，结果分析缺乏智能洞察。传统工具很难解释问题出现在哪个模块，也很难关联历史相似Bug，所以测试人员要逐一排查定位的失败原因。面对海量日志数据，难免会出现问题修复周期延长，影响迭代进度的情况。

为什么会出现这些问题呢？这是因为传统自动化测试缺乏对业务语义的理解能力，仅能完成执行层面的自动化，无法实现决策与认知层面的智能升级。