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[導讀]隨著標準的不斷發(fā)展,跨越多個云環(huán)境的應用逐漸增多,用戶對“一體化”產(chǎn)品的期望也日益升高,這一切都讓當今的新電子產(chǎn)品變得越來越復雜。復雜性的增加直接影響了新電子產(chǎn)品的設計、開發(fā)、仿真和測試覆蓋率,導致開發(fā)團隊倍受壓力。

自動化人工智能對技術(shù)創(chuàng)新者至關(guān)重要

隨著標準的不斷發(fā)展,跨越多個云環(huán)境的應用逐漸增多,用戶對“一體化”產(chǎn)品的期望也日益升高,這一切都讓當今的新電子產(chǎn)品變得越來越復雜。復雜性的增加直接影響了新電子產(chǎn)品的設計、開發(fā)、仿真和測試覆蓋率,導致開發(fā)團隊倍受壓力。

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。 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、機器學習和數(shù)字孿生在復雜的電子系統(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)和機器學習(ML)等技術(shù)在典型產(chǎn)品開發(fā)周期中的運用進行了評估。Forrester 調(diào)查了 400 多位開發(fā)負責人,就他們當前在產(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% 的項目和設計要么采用了復雜的多層子系統(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,當被問及想要提高電子設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)加速采用遠程開發(fā)和自動化測試序列。開發(fā)團隊還在爭取實現(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一步提升。

數(shù)字孿生和仿真:電子設計的新模式

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計迭代次數(shù)。

通信協(xié)議和云平臺持續(xù)演進,軟件和固件不斷更新,導致電子產(chǎn)品交互變得日益復雜,給開發(fā)人員構(gòu)成現(xiàn)實挑戰(zhàn),因為每一次演進、每一次更新都會帶來一系列新變化,需要接受嚴格測試。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)團隊能夠測試更多的變化并降低具體設計出現(xiàn)問題的風險。

在電子設計工作流程中實現(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。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,設計人員都需要手動更新測試計劃,從而導致電子設計周期進一步拖延。

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,但這還遠遠不夠。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,他們的測試例中有一半以上都“超出了必要的范圍”。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,設計人員將能夠在設計工作流程中實現(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,助力他們更快將設計推向市場并盡量避免風險。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)絡完整性還是應用交付,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準的新興電子產(chǎn)品,還是高速數(shù)據(jù)傳輸、復雜云網(wǎng)絡或分布式應用軟件交付,工作重心都是相同的。搭建您的實驗室設計與測試解決方案,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。

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