NI (美國國家儀器公司，National Instruments，簡(jiǎn)稱(chēng)NI) 每年都會(huì )發(fā)布對來(lái)年關(guān)鍵工程趨勢的展望報告，近日發(fā)布的《NI 趨勢展望報告2019》探討了日新月異的技術(shù)發(fā)展所面臨的關(guān)鍵工程趨勢和挑戰，包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、從原型驗證到商業(yè)化部署的5G技術(shù)推進(jìn)以及大眾自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。
NI全球營(yíng)銷(xiāo)副總裁Shelley Gretlein表示：“這些工程趨勢正在打破傳統的行業(yè)和產(chǎn)品測試，帶來(lái)了前所未有的復雜挑戰。 然而，這也極大地推動(dòng)了創(chuàng )新，促使我們從根本上轉變自動(dòng)化測試和自動(dòng)化測量方法，向“軟件定義的系統”做出關(guān)鍵的轉變?！?/p>
NI市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)副總裁 John Pasquarette 致辭
正值NI Days 20周年，NI在其位于上海浦東的中國區新辦公室，向媒體講解了《NI 趨勢展望報告2019》。NI大中華區市場(chǎng)經(jīng)理劉旭陽(yáng)表示，NI將深入研究以下主題，致力于為自動(dòng)化測試和自動(dòng)化測量企業(yè)提供前瞻性信息，幫助其為快速推進(jìn)的未來(lái)技術(shù)做好充分的準備。
NI大中華區市場(chǎng)經(jīng)理劉旭陽(yáng)介紹NI趨勢展望2019
5G迎來(lái)新的無(wú)線(xiàn)測試時(shí)代
NI業(yè)務(wù)和技術(shù)首席研究員 Charles Schroeder認為，5G帶來(lái)廣闊前景的同時(shí)，也使得測試日益復雜化，必須開(kāi)發(fā)新的技術(shù)來(lái)測試5G設備，還需要成本更低的空口測試技術(shù)。
自蜂窩通信出現開(kāi)始以來(lái)，測試工程師一直在使用一組公認的測量和技術(shù)，對從RF半導體到基站和移動(dòng)手機等無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)進(jìn)行大量測試。但是對于5G，這些無(wú)線(xiàn)設備采用的技術(shù)將更加復雜，用于測試前幾代設備且已經(jīng)過(guò)高度優(yōu)化的測試技術(shù)必須重新考量。為驗證5G技術(shù)的性能，需要使用空口（over-the-air，OTA）方法而不是當前使用的線(xiàn)纜直連的方法來(lái)測試5G組件和設備。作為工程領(lǐng)導者，我們需要新的測試方法來(lái)確保5G產(chǎn)品和解決方案在許多行業(yè)和應用中的商業(yè)化可行性。
增加帶寬
5G標準的主要目標之一是大幅提高數據容量，這是因為用戶(hù)數據需求在持續不斷地增長(cháng)，但為了實(shí)現每用戶(hù)10 Gbps的目標峰值速率，需要引入新技術(shù)。首先，5G規范包括多用戶(hù)MIMO（MU-MIMO）技術(shù)，該技術(shù)允許用戶(hù)通過(guò)波束成形技術(shù)同時(shí)共享相同的頻帶，為每個(gè)用戶(hù)建立唯一的集中無(wú)線(xiàn)連接。其次，5G標準增加了更多的無(wú)線(xiàn)頻譜，擴展到了厘米和毫米波（mmWave）頻率。
MU-MIMO和mmWave技術(shù)的物理實(shí)現需要使用比前幾代蜂窩標準更多的天線(xiàn)元件。根據物理學(xué)定律，mmWave頻率的信號在通過(guò)自由空間時(shí)將比當前蜂窩頻率的信號衰減得更快。因此，在發(fā)射功率電平近似的情況下，mmWave蜂窩頻率的范圍將比當前蜂窩頻帶小得多。
為了克服這種路徑損耗，5G發(fā)射器和接收器將利用并行工作的天線(xiàn)陣列，并使用波束成形技術(shù)來(lái)提升信號功率，而不是像目前的設備那樣每個(gè)頻帶使用一個(gè)天線(xiàn)。這些天線(xiàn)陣列和波束成形技術(shù)不僅對于增加信號功率很重要，對于實(shí)現MU-MIMO技術(shù)也同樣至關(guān)重要。
那如何將所有這些天線(xiàn)安裝到未來(lái)的手機中？幸運的是，mmWave頻率的天線(xiàn)將比用于當前標準的蜂窩天線(xiàn)小得多。新的封裝技術(shù)，如集成天線(xiàn)封裝（antenna in package，AiP，即天線(xiàn)陣列位于芯片的封裝內），將使得這些天線(xiàn)更容易集成到現代智能手機的小空間內，但天線(xiàn)陣列可能完全封閉，沒(méi)有任何可直接接觸的測試點(diǎn)。
使用OTA解決新挑戰
對于測試工程師而言，增加的頻率范圍、新的封裝技術(shù)和更多的天線(xiàn)數量使其很難在維持高質(zhì)量的同時(shí)，盡可能避免資本成本（測試設備的成本）和運營(yíng)成本（測試每個(gè)設備的時(shí)間）的增加。新的OTA技術(shù)可以幫助解決這些問(wèn)題，但同時(shí)也帶來(lái)了挑戰。
首先，測量精度是一大挑戰。與有線(xiàn)測試不同，在進(jìn)行OTA測量時(shí)，測試工程師需要處理天線(xiàn)校準和精度、連接件公差和信號反射等引起的額外測量不確定性。其次，設備測試計劃必須納入全新的測量方法，以進(jìn)行消聲室集成、波束特性分析、最佳碼本計算和天線(xiàn)參數特性分析。第三，隨著(zhù)RF帶寬不斷增加，在RF帶寬上進(jìn)行校準和測量所需的處理量也會(huì )增加，進(jìn)而導致測試時(shí)間增加。最后，測試經(jīng)理必須考慮額外的業(yè)務(wù)因素，以在確保產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)，最大限度地減少對上市時(shí)間、資本成本、運營(yíng)成本和占地面積（以適應OTA測試暗室的面積）的影響。在接下來(lái)的幾年里，測試和測量行業(yè)將通過(guò)許多創(chuàng )新技術(shù)來(lái)快速應對這些挑戰。因此，測試團隊應考慮高度靈活的軟件定義測試策略和平臺，以確保其當前的資本支出能夠跟上這一快速創(chuàng )新周期。
雖然OTA提出了諸多挑戰，但同時(shí)也帶來(lái)了許多好處。首先，OTA是AiP技術(shù)的唯一選擇，因為天線(xiàn)陣列集成在封裝內，無(wú)法通過(guò)導線(xiàn)直接連接陣列元件。即使測試工程師可以使用傳導測試方法連接各個(gè)天線(xiàn)元件，他們也面臨著(zhù)選擇并行測試（購買(mǎi)更多儀器帶來(lái)的資本支出）還是連續測試（測試時(shí)間和吞吐量增加帶來(lái)的運營(yíng)成本）的困難。雖然許多技術(shù)問(wèn)題仍有待解決，但OTA測試提供了將陣列作為一個(gè)系統而不是一組獨立元件進(jìn)行測試的可能性，這有望提供系統級測試的高效率。
過(guò)去，測試設備供應商和測試工程師已經(jīng)遇到了在測試日益增加的性能和復雜性的同時(shí)，最大限度縮短產(chǎn)品上市時(shí)間和測試成本的挑戰，而對于5G，他們仍面臨著(zhù)相同的挑戰。盡管當今的5G測試挑戰看起來(lái)很復雜，但世界各地的工程師們已經(jīng)在開(kāi)發(fā)新的測試儀器和方法，如OTA，這些都是5G成功進(jìn)行商業(yè)部署所必需的。
實(shí)現安全自動(dòng)駕駛所需的權衡迫在眉睫
NI汽車(chē)市場(chǎng)總監Jeff Phillip表示，自動(dòng)駕駛將挑戰傳感器冗余成本比率，以確保整體安全。軟件定義的測試平臺對于跟上處理器架構的發(fā)展至關(guān)重要。此外，隨著(zhù)自動(dòng)駕駛的要求不斷影響微處理器架構，半導體和汽車(chē)產(chǎn)業(yè)正在相互融合。
根據世界衛生組織的統計，每年因交通事故導致超過(guò)125萬(wàn)人喪生，這些事故造成的政府損失約占GDP的3％。雖然自動(dòng)駕駛的潛在影響非常廣泛，延伸到個(gè)人、經(jīng)濟和政治領(lǐng)域，但拯救生命這一作用本身就意味著(zhù)自動(dòng)駕駛可能是我們這個(gè)時(shí)代最具革命性的發(fā)明。
高級駕駛輔助系統（ADAS）是傳感器、處理器和軟件的融合，旨在提高安全性并最終提供自動(dòng)駕駛功能。如今，大多數ADAS系統使用單個(gè)傳感器，例如雷達或攝像頭，并且已經(jīng)產(chǎn)生了可量化的影響。根據IIHS 2016年的研究報告指出，自動(dòng)制動(dòng)系統減少了大約40％的追尾事故，碰撞警告系統減少了23％的追尾事故。盡管如此，國家公路交通安全管理局（NHTSA ）報告說(shuō)，94％的嚴重車(chē)禍都是由人為失誤造成的。為了實(shí)現從駕駛輔助到L4或L5級別自主駕駛的轉變并讓駕駛員不用再控制方向盤(pán)，汽車(chē)行業(yè)面臨著(zhù)更加復雜的挑戰。例如，傳感器融合是一項必需的技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)綜合許多傳感器的測量數據來(lái)得到結果，因此需要同步、大功率處理以及傳感器技術(shù)不斷進(jìn)步。對于汽車(chē)制造商而言，這意味著(zhù)在成本、技術(shù)和戰略這三個(gè)關(guān)鍵要素之間進(jìn)行權衡，以達到適當的平衡。
代價(jià)：冗余與互補傳感器
L3級別自主駕駛標準規定，如果汽車(chē)保持在預定義的環(huán)境下，那么駕駛員就不需要特別注意。 2019年奧迪A8將成為世界上第一輛提供L3級別自主駕駛技術(shù)的量產(chǎn)車(chē)。它配備了六個(gè)攝像頭、五個(gè)雷達設備、一個(gè)激光雷達設備和12個(gè)超聲波傳感器。為什么要使用這么多傳感器？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，每種傳感器都有其獨特的優(yōu)勢和劣勢。例如，雷達顯示的是物體的移動(dòng)速度，而不是物體的樣子。這時(shí)就需要進(jìn)行傳感器融合，因為物體的移動(dòng)速度和物體的樣子對于預測對象的行為都是至關(guān)重要，而冗余則是為了克服每個(gè)傳感器的缺陷。
最后，傳感器數據處理的目標是獲得可代表汽車(chē)周?chē)h(huán)境安全/故障的表示方式，并且這種表示方式應可以饋入決策算法，并有助于降低成本，從而使最終產(chǎn)品能夠產(chǎn)生盈利。實(shí)現這一目標的最大挑戰之一是選擇合適的軟件。以三個(gè)應用為例：緊密同步測量、維護數據可追溯性，以及在無(wú)數真實(shí)條件下對軟件進(jìn)行測試。每一個(gè)應用都有其獨特的挑戰；對于自動(dòng)駕駛，這三個(gè)應用都必不可少，但代價(jià)是什么呢？
技術(shù)：分布式與集中式架構
ADAS的處理能力來(lái)自于多個(gè)獨立的控制單元；但是傳感器融合正在推動(dòng)單個(gè)集中式處理器的普及。以?shī)W迪A8為例。在2019年款的車(chē)型中，奧迪將所需的傳感器、功能、電子硬件和軟件架構整合到一個(gè)中央系統中。這個(gè)中央駕駛輔助控制器會(huì )計算汽車(chē)周?chē)h(huán)境的完整模型并激活所有輔助系統。它的處理能力將比以前奧迪A8車(chē)型的所有系統合起來(lái)都要高。
集中式架構的主要問(wèn)題是高功率處理的高成本，而且由于需要在汽車(chē)中的其他地方安裝一個(gè)輔助融合控制器作為備用控制器來(lái)確保安全，這一成本就更加高了。隨著(zhù)控制器及其處理能力的發(fā)展，工程師的偏好可能會(huì )在分布式和集中式架構設計之間交替，這意味著(zhù)軟件定義的測試儀設計對于跟上這一演變至關(guān)重要。
策略：內部開(kāi)發(fā)與現成即用的技術(shù)
為實(shí)現L5級別自動(dòng)駕駛，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的微處理器需要具備比當前微處理器高出2000倍的處理能力；因此，這種微處理器的成本很快就比mmWave雷達傳感器系統中的RF組件更加昂貴。歷史表明，如果某個(gè)能力的成本日益增加，而且需求非常高，就會(huì )引起鄰近市場(chǎng)領(lǐng)導者的注意，進(jìn)而推動(dòng)了市場(chǎng)現有企業(yè)之間的競爭。
舉個(gè)數據說(shuō)明，UBS估計雪佛蘭Bolt電動(dòng)動(dòng)力系統的半導體器件要比同等內燃機汽車(chē)多6到10倍。汽車(chē)內半導體器件的數量只會(huì )增加，不會(huì )減少，而鄰近市場(chǎng)也將會(huì )不斷改進(jìn)相關(guān)的技術(shù)和產(chǎn)品。例如，NVIDIA已經(jīng)改進(jìn)了最初為消費電子產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的Tegra平臺，以滿(mǎn)足汽車(chē)ADAS應用的需求。另外，Denso已開(kāi)始設計和制造自己的人工智能微處理器以降低成本和能耗，Denso的子公司NSITEXE Inc.計劃在2022年發(fā)布一款數據流處理器，即下一代處理器IP，稱(chēng)為DFP。比賽已然已經(jīng)開(kāi)始。
優(yōu)化權衡
基于這些權衡做出的決策將對整個(gè)供應鏈的上市時(shí)間和差異化能力產(chǎn)生巨大影響?？焖僦匦屡渲脺y試儀的能力對于最大限度地降低驗證和生產(chǎn)測試成本和時(shí)間至關(guān)重要，因此通過(guò)軟件實(shí)現靈活性是制勝之策。豐田研究所首席執行官James Kuffner博士在接受采訪(fǎng)時(shí)表示，“我們的預算不是翻一番，而是翻兩番。我們有將近40億美元的資金讓豐田成為一家擁有世界級軟件的汽車(chē)公司?！边@種情緒在汽車(chē)行業(yè)并不少見(jiàn)。目前還沒(méi)有明確的答案，但是，就像過(guò)去的工業(yè)革命一樣，人們通過(guò)提高生產(chǎn)力來(lái)負擔新技術(shù)所需的成本，提高軟件開(kāi)發(fā)效率將成為自動(dòng)駕駛革命不可或缺的一部分。
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程標準化
NI國防和航空航天市場(chǎng)總監Nicholas Butler認為，早期的標準化主要集中在硬件抽象上，但現代技術(shù)則是建立在軟件之上。迭代式軟件開(kāi)發(fā)流程可以更快地為客戶(hù)提供更好的產(chǎn)品，測試組織必須采用標準化的迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法，以保持競爭力。
幾十年來(lái)，標準化一直是測試組織的理想目標。 1961年，美國無(wú)線(xiàn)電公司（RCA）的D.B. Dobson和L.L.Wolff發(fā)表了《電子測試設備的標準化》（Standardization of Electronic Test Equipment. ）。該文章介紹了多用途導彈系統測試設備在研究和原型驗證階段所使用的原理、標準和技術(shù)。
大多數早期技術(shù)標準化工作的目標是減少整個(gè)組織中不同測試解決方案所使用的測試設備的種類(lèi)。 RCA已經(jīng)實(shí)現的一個(gè)關(guān)鍵目標是設計和部署一套模塊化硬件。模塊化硬件可增加設備復用，提高測試解決方案的集成度，減少組件過(guò)時(shí)以及簡(jiǎn)化技術(shù)更換流程。由于國防和航空航天工業(yè)的各種產(chǎn)品和資產(chǎn)設備服役周期最長(cháng)可達50年，因此可維護且可復用的測試系統將給該行業(yè)的測試團隊帶來(lái)諸多益處。
由于嚴苛的安全要求和快節奏的變化，現代測試組織需要做的遠不只是硬件標準化。他們現在非常重視軟件層及其開(kāi)發(fā)過(guò)程。測試工程團隊必須開(kāi)始采用和標準化迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法，以跟上產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團隊的步伐以及在快速現代化的行業(yè)中維持項目進(jìn)度。
軟件是標準化的核心
RCA的論文介紹了多個(gè)功能組件和導彈計劃中識別共享輸入和輸出以定義其模塊化硬件系統要求的過(guò)程。識別和分離過(guò)程是抽象的基礎，而這兩者是可以同時(shí)完成的。大規模儀器標準化和商業(yè)現成技術(shù)的普及促使許多行業(yè)的測試機構開(kāi)始采用VXI、PXI、PXIe和AXIe等模塊化硬件標準。標準模塊化硬件平臺可將電源、冷卻和用戶(hù)界面等冗余元件抽象為單個(gè)系統內的獨立元素。
在《國防系統軟件設計和采購報告》中，美國國防科學(xué)委員會(huì )（DSB）表示，“我們的武器系統具有的許多功能都來(lái)自于系統軟件，而不是硬件。這種從硬件功能向軟件功能的轉變正在迅速普及?！爆F代儀器越來(lái)越多地包括處理器和FPGA等軟件定義的組件。為了充分利用這些現代測試解決方案，通過(guò)軟件定義測量系統不僅有益而且非常有必要。
領(lǐng)先的測試軟件工程團隊正在開(kāi)發(fā)抽象化的測試軟件，與抽象化的硬件相比，抽象化軟件提供了更多好處。抽象化軟件平臺包括執行特定功能的層。這允許團隊單獨修復和升級每個(gè)模塊，同時(shí)通過(guò)保持相同的輸入和輸出來(lái)隔離其他層?；裟犴f爾航空航天公司總工程師Mark Keith表示：“由于我們有數十項傳統業(yè)務(wù)，軟件標準化需要解決每個(gè)團隊存在的歷史問(wèn)題。[抽象]的目的是在更換過(guò)時(shí)的硬件時(shí)最小化或避免軟件修改?！?/p>
現代測試軟件開(kāi)發(fā)
按照當今市場(chǎng)發(fā)布新產(chǎn)品和功能的速度，僅僅正確構建測試軟件架構是遠遠不夠的。測試軟件組織必須采用更靈活的方法來(lái)更快速地向制造部門(mén)和客戶(hù)交付產(chǎn)品。為了提供所有所需的功能，現代軟件工程團隊開(kāi)始采用Agile等連續迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法。
正如DSB報告中所述，“迭代式開(kāi)發(fā)的主要好處是能夠快速連續地捕獲錯誤，輕松集成新代碼，并在整個(gè)應用程序開(kāi)發(fā)過(guò)程中獲得用戶(hù)反饋?！钡杰浖_(kāi)發(fā)已經(jīng)成為一個(gè)業(yè)界標準的做法，這種做法“將幫助[國防部（DoD）]應對當今動(dòng)蕩的安全環(huán)境，因為在這種環(huán)境下，威脅的變化速度已經(jīng)超過(guò)瀑布式開(kāi)發(fā)所能處理的速度?！?/p>
標準化迭代式開(kāi)發(fā)
迭代式軟件開(kāi)發(fā)需要能夠相互密切配合的團隊，而且與硬件平臺和軟件架構抽象類(lèi)似，還包含共享和重復的概念和任務(wù)。
負責代碼庫的團隊必須就源代碼控制、單元測試框架、代碼分析、工作管理和部署所需的工具達成一致并進(jìn)行標準化。另外一個(gè)日益增加的擔憂(yōu)是網(wǎng)絡(luò )安全。DSB指出，“每天檢查軟件系統的代碼庫可以有效地控制所需的變更數量，使其符合通用的網(wǎng)絡(luò )規則?！?/p>
美國國防部監察長(cháng)在《F-22現代化合同戰略》報告中指出：“根據計劃辦公室官員表示，相對美國對手，國防部正面臨著(zhù)失去其技術(shù)優(yōu)勢的風(fēng)險，亟需找到創(chuàng )新的方式來(lái)讓?xiě)鹗扛焖倮眯录夹g(shù)?！眹篮秃娇蘸教斓臏y試團隊正在努力將更好的技術(shù)更快地推向市場(chǎng)，而且該行業(yè)不是唯一一個(gè)正在這樣做的行業(yè)。迭代式開(kāi)發(fā)是加速技術(shù)開(kāi)發(fā)的一種可靠方法。
雖然測試工程團隊一直專(zhuān)注于硬件標準化和分層軟件架構，但研發(fā)組織已經(jīng)將焦點(diǎn)轉向迭代式產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。標準化的各個(gè)方面對于測試組織都是非常重要而且有價(jià)值的，但標準化流程也必須進(jìn)行完善，以便配合當今的工程做法。采用Agile軟件開(kāi)發(fā)方法的測試組織已經(jīng)準備好利用這個(gè)即將到來(lái)的機會(huì )。
借助物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化系統測試
NI業(yè)務(wù)和技術(shù)首席研究員 Mike Santori表示，IoT和IIoT使得測試日益復雜化。但IoT技術(shù)其實(shí)可以解決自動(dòng)化測試挑戰，工程師需要理解和專(zhuān)注于最具業(yè)務(wù)價(jià)值的應用場(chǎng)景。
從半導體到電子子系統再到工業(yè)4.0的核心——智能機器，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）系統正變得越來(lái)越復雜。測試是該產(chǎn)品鏈中容易被忽視但卻非常關(guān)鍵的要素，而物聯(lián)網(wǎng)設備的復雜化又進(jìn)一步增加了測試的復雜性。但同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)還可以大大增強自動(dòng)化測試的工作效率。將系統管理、數據管理、可視化和分析以及應用程序支持等物聯(lián)網(wǎng)功能應用于自動(dòng)化測試工作流程，可以幫助測試工程師更輕松地應對物聯(lián)網(wǎng)的挑戰。
管理測試系統
IoT和IIoT的基礎是設備互聯(lián)及統一管理。然而，目前許多分布式測試系統并沒(méi)有實(shí)現互聯(lián)或有效的設備管理。通常，測試工程師難以跟蹤在任何一臺硬件設備上運行的軟件，或者只知道系統的位置，而無(wú)法獲知其性能、使用率和健康狀況。
幸運的是，大多數現代測試系統都基于PC或PXI，可以直接連接到企業(yè)系統，從而實(shí)現額外的功能，如管理軟件和硬件組件、跟蹤使用情況以及執行預測性維護，從而最大限度地提高測試投資的價(jià)值。
接入和管理數據
物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值來(lái)自互聯(lián)系統生成的海量數據。 然而，由于存在各種數據格式和來(lái)源，有效利用測試數據變得非常困難，從時(shí)域和頻域的原始模擬和數字波形到參數測量等數據通常以遠高于消費者或工業(yè)設備的速度和數量進(jìn)行采集。 更糟糕的是，測試數據通常存儲在沒(méi)有標準化的“孤島”（silos）中。 因此，這些數據對企業(yè)來(lái)說(shuō)是“不可見(jiàn)的”，因此很容易錯過(guò)產(chǎn)品生命周期其他階段的有用信息。 在部署全面的基于物聯(lián)網(wǎng)的數據管理解決方案之前，捷豹路虎（JLR）僅分析了10％的車(chē)輛測試數據。 JLR動(dòng)力總成經(jīng)理Simon Foster表示，“我們現在可以分析高達95％的數據并降低了測試成本和年度測試次數，因為我們不需要重新運行測試?！?/p>
將IoT功能應用于自動(dòng)化測試數據，首先需要一套即用型的軟件適配器，用于接入標準數據格式。這些適配器必須基于開(kāi)放的文檔化架構，以便能夠接收新的和唯一的數據，包括來(lái)自設計和生產(chǎn)的非測試數據。測試系統必須能夠與標準IoT和IIoT平臺共享其數據，以從企業(yè)級數據中提取有用信息。
可視化和分析數據
由于測試數據通常是復雜且多維的，使用通用業(yè)務(wù)分析軟件來(lái)分析測試數據可能非常困難。此外，典型的商務(wù)制圖并不包括測試和測量中的常見(jiàn)可視化功能，比如模擬和數字信號組合圖表、眼圖、史密斯圓圖和星座圖等等。
具有適當元數據管理的，面向測試的模式使工具具備可視化和分析測試數據的能力，并將其與設計和生產(chǎn)數據相關(guān)聯(lián)。結構清晰的測試數據可讓工程師將基本統計數據分析應用于人工智能和機器學(xué)習，從而將Python、R和The MathWorks，Inc.MATLAB?軟件等常用工具集成到工作流程中，進(jìn)而從數據中提取更多有用的信息。
開(kāi)發(fā)、部署和管理測試軟件
傳統的專(zhuān)用桌面應用程序正在逐步轉向基于網(wǎng)絡(luò )的移動(dòng)應用程序。這種轉變使得測試難以實(shí)現。首先，需要在被測設備（DUT）上進(jìn)行實(shí)時(shí)計算，以處理海量數據并實(shí)時(shí)做出測試通過(guò)/失敗的決策，同時(shí)本地操作員需要與測試設備和DUT進(jìn)行交互。但是，公司希望遠程訪(fǎng)問(wèn)測試設備以查看結果和利用率等系統運行狀態(tài)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，一些公司已經(jīng)建立了一次性架構來(lái)集中管理軟件，并且將軟件下載到基于DUT的測試設備上。但正因為如此，他們必須維護自定義架構，這需要額外的資源，而這些資源本應用于具有更高業(yè)務(wù)價(jià)值的活動(dòng)。
更高級別的測試管理是從本地測試設備遷移到云端部署。 基于網(wǎng)絡(luò )的工具可用于查看測試設備的狀態(tài)、安排測試時(shí)間以及檢查推送到云或服務(wù)器的測試數據。 更高級別的管理功能補充了使用NI LabVIEW、Microsoft .NET語(yǔ)言、NI TestStand和Python等常用工具構建的現有測試系統。 模塊化測試軟件架構（測試管理、測試代碼、測量IP、儀器驅動(dòng)程序、硬件抽象層）使公司能夠評估將不同軟件功能從本地移動(dòng)到服務(wù)器或云端的價(jià)值。 隨著(zhù)越來(lái)越多的測試軟件棧遷移到云端部署，公司將意識到在云端計算存儲的數據、可擴展計算以及隨時(shí)隨地輕松訪(fǎng)問(wèn)軟件和數據等方面所帶來(lái)的優(yōu)勢。
利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行測試
利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行測試并不是一個(gè)未來(lái)設想，而是在當下切切實(shí)實(shí)可實(shí)現的。 一個(gè)組織的能力取決于其當前的自動(dòng)化測試基礎架構和最迫切的業(yè)務(wù)需求。 需要考慮的一些常見(jiàn)領(lǐng)域是改進(jìn)測試系統管理、提高測試設備利用率、從測試數據中獲得更有意義的信息，以及遠程訪(fǎng)問(wèn)共享測試系統。 具有高度模塊化的軟件定義方法可讓企業(yè)專(zhuān)注于最有價(jià)值的領(lǐng)域，而無(wú)需做出高風(fēng)險的決策。
多行業(yè)融合顛覆測試策略
NI自動(dòng)化測試副總裁Luke Schreier認為，技術(shù)和流程正在跨越行業(yè)邊界線(xiàn)，給測試領(lǐng)導者帶來(lái)挑戰的同時(shí)，也帶來(lái)新機遇?；诜忾]式專(zhuān)用方法構建的測試策略無(wú)法跟上時(shí)代腳步，反而使組織面臨風(fēng)險。與多個(gè)行業(yè)公司合作可以為組織提供所需的新視角，及時(shí)調整其測試組織架構。
行業(yè)融合并不是一個(gè)新概念;甚至可能是歷史最悠久的概念之一。不同市場(chǎng)在交互時(shí)，很自然會(huì )交流想法、流程和技術(shù)，從而彼此之間更加緊密地交織在一起。 農業(yè)和貿易相互沖突，催生了銀行業(yè)。 最近，醫療保健和消費電子產(chǎn)品的交集創(chuàng )造了可穿戴設備。 由于我們生活在一個(gè)全球互聯(lián)的世界，各種機會(huì )正以更快的速度和更大的規模融合。 目前已經(jīng)有無(wú)數關(guān)于多行業(yè)融合的評論。 博客、文章和分析報告都在描述數字革命的加速正在顛覆傳統行業(yè)，但卻很少談及融合如何影響測試組織。 公司將其每天感受到的影響分為兩個(gè)層面：挑戰和機遇。 一流的組織正通過(guò)利用多行業(yè)測試平臺直接解決融合問(wèn)題，同時(shí)與涉及多個(gè)行業(yè)的其他組織展開(kāi)合作并向其學(xué)習。
創(chuàng )造測試創(chuàng )新
經(jīng)常被引用的一個(gè)報告是2014年Gartner的報告《產(chǎn)業(yè)融合：數字工業(yè)革命》”，該報告指出：行業(yè)融合是組織發(fā)展最根本的機會(huì )?！睂τ跍y試組織來(lái)說(shuō)，這個(gè)機會(huì )將來(lái)自于利用和學(xué)習其他行業(yè)、以及將資源集中以加速創(chuàng )新。
融合的核心是觀(guān)點(diǎn)共享。在產(chǎn)品創(chuàng )新方面，人們經(jīng)常討論通過(guò)利用和學(xué)習其他行業(yè)來(lái)避免將時(shí)間和精力浪費在創(chuàng )造已有的東西上，這一概念同樣可以應用在測試策略中。功能安全就是一個(gè)很好的例子。經(jīng)過(guò)數十年的學(xué)習，以及由于產(chǎn)品本身對安全的嚴格要求，重型制造業(yè)制定了一種證明其嵌入式電子設備功能安全性的標準：IEC 61508。鐵路和汽車(chē)等其他行業(yè)在其架構中增加了高安全性嵌入式系統，并使用EN 50126和ISO 26262標準來(lái)擴展和調整IEC 61508。向這些標準的專(zhuān)家學(xué)習可以節省為測試策略添加功能安全測試所需的時(shí)間。
多行業(yè)資源聚集是行業(yè)融合一個(gè)不太明顯的好處。隨著(zhù)行業(yè)之間關(guān)系日益緊密，其功能需求也越來(lái)越緊密。這促使為這些行業(yè)提供服務(wù)的供應商增加投資，因為這種需求的市場(chǎng)也在擴大。在測試中，基于平臺的供應商會(huì )增加處理器或模數轉換器等與行業(yè)無(wú)關(guān)的投資，以便以更低的價(jià)格向所有行業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。當投資到測試硬件、軟件或服務(wù)時(shí)，與單一行業(yè)選項不同的是，多行業(yè)解決方案可以最大化技術(shù)的利用率。
克服融合成本挑戰
IBM 2016年對全球最高管理層的“重新詮釋邊界”調研顯示，“行業(yè)融合明顯超過(guò)了他們預計未來(lái)三到五年內的任何其他趨勢?！北M管融合的趨勢仍有望繼續上升，但它引起的更多是擔憂(yōu)而不是興奮。對于測試經(jīng)理來(lái)說(shuō)，行業(yè)融合增加了測試復雜性，需要更具適應性的測試平臺和更靈活的組織。
隨著(zhù)行業(yè)之間開(kāi)始互相利用彼此的技術(shù)，它們需要對這些新技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行測試并具備相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識。例如，汽車(chē)混合動(dòng)力系統現在需要能夠測試控制、機械、熱力學(xué)、電子、軟件甚至電池化學(xué)的系統。如果測試系統是構建在不靈活的封閉式專(zhuān)用平臺之上，那么即使在幾年前的測試系統，也早就已經(jīng)過(guò)時(shí)了。因此，測試系統應具備能夠支持多種I/O類(lèi)型、編程語(yǔ)言和不同供應商的開(kāi)放式和模塊化硬件和軟件，以及清晰定義的API和互操作性標準。
如果組織不知道下一步應該做什么，就更具挑戰性。在融合的時(shí)代，未來(lái)更加渺茫。公司、測試策略和測試平臺都應快速適應未來(lái)的發(fā)展方向。例如，由于其供應鏈與消費電子產(chǎn)品的關(guān)系越來(lái)越緊密，歷史上非常保守且依賴(lài)于長(cháng)產(chǎn)品生命周期的航空航天業(yè)現在亟需更大的靈活性。因此，航空航天測試組織需要其測試設備能夠跟上更快的技術(shù)更新速度，而設計能夠提供這種適應性的測試架構就起到至關(guān)重要的作用?？缧袠I(yè)交流活動(dòng)和關(guān)注其他行業(yè)的刊物可以幫助團隊了解最新趨勢。
此外，與具有多行業(yè)經(jīng)驗的組織合作可以幫助公司更有效地適應不可預見(jiàn)的情況以及利用其他行業(yè)的最佳工程實(shí)踐。 這些公司可以將他們最頭疼的問(wèn)題外包給已經(jīng)解決這些問(wèn)題的第三方，或者在5G和物聯(lián)網(wǎng)等迫在眉睫的趨勢中尋找其他行業(yè)的戰略合作伙伴。 NVIDIA和奧迪合作加速技術(shù)開(kāi)發(fā)，或波音與巴西航空工業(yè)公司合作從競爭對手那里搶奪市場(chǎng)份額等等，此類(lèi)例子層出不窮，這些例子均說(shuō)明這種合作如何讓組織領(lǐng)先于業(yè)界同行。 重新評估供應鏈中的測試項目以及對供應商進(jìn)行審查也是明智的策略。 通過(guò)積極主動(dòng)采取措施，組織可以為下一步做好準備，并對未來(lái)產(chǎn)生影響。
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