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隨著標(biāo)準(zhǔn)的不斷發(fā)展，跨越多個云環(huán)境的應(yīng)用逐漸增多，用戶對“一體化”產(chǎn)品的期望也日益升高，這一切都讓當(dāng)今的新電子產(chǎn)品變得越來越復(fù)雜。復(fù)雜性的增加直接影響了新電子產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)、仿真和測試覆蓋率，導(dǎo)致開發(fā)團(tuán)隊倍受壓力。
在眾多測試發(fā)展方向中，最主流的方向仍然是自動執(zhí)行設(shè)計和測試流程，并智能地洞察整個工作流程――即自動化人工智能。然而，是德科技最近委托 Forrester 進(jìn)行的一項調(diào)查顯示，89% 的公司仍在使用手動流程，只有 11% 的公司完全實現(xiàn)了測試矩陣的自動化。?6?7?6?7 雖然全自動化的采用率仍然很低，但各家公司也的確看到了自動化的價值，其中 75% 的公司部分采用了自動化流程，近一半的公司希望在未來三年內(nèi)實現(xiàn)全自動化。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字孿生在復(fù)雜的電子系統(tǒng)開發(fā)中越來越受到關(guān)注
2021 年 12 月，是德科技委托 Forrester Consulting 公司對數(shù)據(jù)集成、分析、人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等技術(shù)在典型產(chǎn)品開發(fā)周期中的運用進(jìn)行了評估。Forrester 調(diào)查了 400 多位開發(fā)負(fù)責(zé)人，就他們當(dāng)前在產(chǎn)品開發(fā)過程中使用 AI 和 ML 的程度詢問了一系列問題。
最初，我們聽到大多數(shù)組織表示他們對當(dāng)前所用的開發(fā)方法感到滿意，其中 86% 的組織表示滿意乃至非常滿意。然而，同樣是這些組織表示，他們 84% 的項目和設(shè)計要么采用了復(fù)雜的多層子系統(tǒng)，要么采用了集成系統(tǒng)，其中大部分都沒有經(jīng)過測試。
盡管一開始看起來公司比較滿意，但是我們通過調(diào)查了解到，當(dāng)被問及想要提高電子設(shè)計流程的自動化和智能程度，尤其是未來的打算時， 他們都感覺到了壓力。
目前，只有 10% 的公司在開發(fā)過程中實現(xiàn)了全自動化的設(shè)計和測試，但新冠疫情的肆虐已經(jīng)迫使企業(yè)加速采用遠(yuǎn)程開發(fā)和自動化測試序列。開發(fā)團(tuán)隊還在爭取實現(xiàn)讓在不同地點辦公的人員持續(xù)協(xié)作，因此數(shù)字孿生的使用率很可能進(jìn)一步提升。
數(shù)字孿生和仿真：電子設(shè)計的新模式
長期以來，硬件開發(fā)人員在制作原型之前一直依賴仿真環(huán)境來設(shè)計硬件。使用軟件驅(qū)動的仿真器或數(shù)字孿生使他們能夠?qū)φ找阎牧己脜⒖枷到y(tǒng)來衡量不同操作環(huán)境、條件和協(xié)議演變的影響，從而減少設(shè)計迭代次數(shù)。同樣，軟件開發(fā)人員使用 Scrum 等方法并在虛擬仿真過程中進(jìn)行測試，也能逐步構(gòu)建和部署新特性，如此也有助于減少設(shè)計迭代次數(shù)。
通信協(xié)議和云平臺持續(xù)演進(jìn)，軟件和固件不斷更新，導(dǎo)致電子產(chǎn)品交互變得日益復(fù)雜，給開發(fā)人員構(gòu)成現(xiàn)實挑戰(zhàn)，因為每一次演進(jìn)、每一次更新都會帶來一系列新變化，需要接受嚴(yán)格測試。通過盡量使用測試自動化和不斷更新的數(shù)字孿生，開發(fā)團(tuán)隊能夠測試更多的變化并降低具體設(shè)計出現(xiàn)問題的風(fēng)險。
在電子設(shè)計工作流程中實現(xiàn)自動化人工智能
自動化正迅速變成一項必須要實現(xiàn)的目標(biāo)。目前，基于人工數(shù)據(jù)輸入、部分 Python 或圖形編程以及 Excel 表格的全手動測試計劃只能滿足一小部分可能的用戶場景。每次軟件發(fā)布新版本后，設(shè)計人員都需要手動更新測試計劃，從而導(dǎo)致電子設(shè)計周期進(jìn)一步拖延。
不過，雖然測試自動化軟件能夠解決其中的一部分問題，因而不可或缺，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。測試自動化的效果由它們得出的分析結(jié)果和洞察決定。此次 Forrester 調(diào)查的受訪者透露，他們的測試?yán)杏幸话胍陨隙肌俺隽吮匾姆秶?。測試自動化有助于縮短測試時間，但不能解決測試范圍、測試質(zhì)量和覆蓋率等問題。利用分析和洞察結(jié)果，設(shè)計人員將能夠在設(shè)計工作流程中實現(xiàn)自動化人工智能并執(zhí)行范圍更廣的測試序列，在確保出色測試速度的同時還能覆蓋理想的測試范圍。
自動化人工智能作為一種軟件模型，以是德科技極其豐富的測量技術(shù)和仿真能力為基礎(chǔ)搭建，可以為開發(fā)人員提供快速的洞察，助力他們更快將設(shè)計推向市場并盡量避免風(fēng)險。無論是測量電源和接地、波形信號質(zhì)量、高速數(shù)據(jù) I/O、網(wǎng)絡(luò)完整性還是應(yīng)用交付，我們都必須考慮如何幫助客戶加快開發(fā)過程。
自動化人工智能的成功標(biāo)志是什么？
過去，人們在為新開發(fā)項目制定策略時往往發(fā)現(xiàn)“快、好、省無法同時兼得”。如果一切都不變的話，這個結(jié)論現(xiàn)在可能仍然成立。但是，通過在開發(fā)工作流程中集成自動化人工智能，您也許能夠三者兼顧：
- 更快：能夠加快產(chǎn)品上市速度
- 更好：提供更優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，讓客戶更滿意
- 更?。鹤尞a(chǎn)品開發(fā)流程更敏捷、更高效
開發(fā)團(tuán)隊已經(jīng)通過這種方法獲得回報。無論產(chǎn)品開發(fā)涉及的是采用最新無線通信標(biāo)準(zhǔn)的新興電子產(chǎn)品，還是高速數(shù)據(jù)傳輸、復(fù)雜云網(wǎng)絡(luò)或分布式應(yīng)用軟件交付，工作重心都是相同的。搭建您的實驗室設(shè)計與測試解決方案，在每個階段都交付富有洞察力的分析結(jié)果。再輔之以 AI 和 ML，讓他們可以始終探索新的改進(jìn)余地。像您在制造階段所做的那樣在開發(fā)環(huán)境中實現(xiàn)自動化，將可以盡量縮短開發(fā)時間，同時確保盡量出色的產(chǎn)品性能。
作者：是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營銷副總裁 Jeff Harris
