将重复性质量工作自动化，减少人工投入（如测试用例生成、缺陷排查），通过机器学习提前识别潜在质量风险（如代码缺陷、系统性能瓶颈），建立质量与业务价值的关联模型，量化质量投入的ROI，将专家经验转化为可复用的AI模型与质量规则，避免经验流失

AI 质量大脑设五层技术架构，基础设施层提供算力、存储与工具链支撑；数据层作为质量数据中台，处理全类型数据并完成采、洗、标、存全流程；算法层集成 AI 质量模型库，融合多类算法及 GPT、LLaMA 大模型赋能测试与报告；服务层输出质量预测等四大核心服务；应用层覆盖研发-测试-运维全阶段，提供功能测试、代码检测、性能测试、缺陷预警、测试覆盖、动态监测等场景化解决方案