软件开发中利用AI技术实现自动化测试与质量保证，可以通过以下步骤：

录制测试过程：使用AI技术录制用户的操作流程，生成测试用例和步骤。

数据筛选：AI辅助筛选测试数据，识别出具有代表性的数据用于测试。

测试环境搭建：利用虚拟化技术搭建包含多种操作系统、浏览器和设备组合的测试环境。

自动化执行：在虚拟机或真机上自动执行测试用例，并通过OpenCV技术捕获测试过程视频。

缺陷预测：AI技术应用于预测软件缺陷，通过分析缺陷特征算法提高测试质量和效率。

测试平台应用：使用AI测试平台如mabl，整合测试计划、用例管理和自动化执行等功能。

测试结果分析：AI平台通过机器学习创建UI动态学习模型，检测UI变化并分析测试结果。

持续集成与持续部署(CI/CD)：结合CI/CD流程，实现自动化测试的持续运行和反馈。

这些步骤综合运用了AI的机器学习、图像识别和数据处理能力，大幅提高了软件测试的效率和准确性。