在这个问题中，我们需要使用Selenium来规避Chrome正在被自动化测试软件控制的信息栏。首先，我们需要安装selenium库，可以通过pip install selenium命令来完成。然后，我们需要下载适合我们使用的浏览器驱动程序，这里以Chrome为例，我们可以从https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads 下载对应的驱动程序。

以下是一个基本的代码示例：

```python
from selenium import webdriver

# 设置Chrome选项，使其在后台运行
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument("--headless")

# 指定Chrome驱动程序的路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver', options=chrome_options)

# 打开一个网页
driver.get('http://example.com')

# 打印网页的标题
print(driver.title)

# 关闭浏览器
driver.quit()
```

在这个示例中，我们首先导入了selenium库中的webdriver模块，然后设置了Chrome选项为headless，这意味着我们将在后台运行Chrome。然后，我们指定了Chrome驱动程序的路径，并创建了一个webdriver对象。最后，我们打开了一个网页，打印出了网页的标题，并关闭了浏览器。

测试用例：

```python
def test_google():
    # 打开Google首页
    driver.get('https://www.google.com')

    # 输入'Selenium'到搜索框中
    search_box = driver.find_element_by_name('q')
    search_box.send_keys('Selenium')

    # 点击搜索按钮
    search_button = driver.find_element_by_name('btnK')
    search_button.click()

    # 验证是否搜索到了'Selenium'
    assert 'Selenium' in driver.page_source

if __name__ == '__main__':
    test_google()
```

在这个测试用例中，我们首先打开了Google首页，然后找到了搜索框和搜索按钮，输入了'Selenium'，点击了搜索按钮。最后，我们验证了是否搜索到了'Selenium'。

人工智能大模型的应用场景：

AI大模型可以帮助我们解决各种自动化问题。例如，我们可以使用AI大模型来帮助我们自动填写表单，或者自动选择选项，或者自动提交网页。此外，我们还可以使用AI大模型来进行一些复杂的数据分析，比如预测用户的行为，或者对大量的数据进行分类和聚类。python