智能化技术应用不断走向深入的同时，其挑战和机遇的两面性也日益凸显。一方面，以搜广推为代表的各类智能化系统，其质量风险表现出与传统软件迥异的特征和模式，急需对业界在此类系统质量保障方面的实践进行总结归纳，形成体系化认知；另一方面，数据挖掘、机器学习技术也带来新的可能，使得我们在全面深入实时理解系统、构建高效测试覆盖、降低交付过程风险等命题上有了新的思路。