NI (美國(guó)國(guó)家儀器公司，National Instruments，簡(jiǎn)稱(chēng)NI) 每年都會(huì)發(fā)布對(duì)來(lái)年關(guān)鍵工程趨勢(shì)的展望報(bào)告，近日發(fā)布的《NI 趨勢(shì)展望報(bào)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(shì)和挑戰(zhàn)，包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、從原型驗(yàn)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(shì)正在打破傳統(tǒng)的行業(yè)和產(chǎn)品測(cè)試，帶來(lái)了前所未有的復(fù)雜挑戰(zhàn)。 然而，這也極大地推動(dòng)了創(chuàng)新，促使我們從根本上轉(zhuǎn)變自動(dòng)化測(cè)試和自動(dòng)化測(cè)量方法，向“軟件定義的系統(tǒng)”做出關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變?！?/p>

正值NI Days 20周年，NI在其位于上海浦東的中國(guó)區(qū)新辦公室，向媒體講解了《NI 趨勢(shì)展望報(bào)告2019》。NI大中華區(qū)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(cè)試和自動(dòng)化測(cè)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(zhǔn)備

5G迎來(lái)新的無(wú)線(xiàn)測(cè)試時(shí)代

NI業(yè)務(wù)和技術(shù)首席研究員 Charles Schroeder認(rèn)為，5G帶來(lái)廣闊前景的同時(shí)，也使得測(cè)試日益復(fù)雜化，必須開(kāi)發(fā)新的技術(shù)來(lái)測(cè)試5G設(shè)備，還需要成本更低的空口測(cè)試技術(shù)。

自蜂窩通信出現(xiàn)開(kāi)始以來(lái)，測(cè)試工程師一直在使用一組公認(rèn)的測(cè)量和技術(shù)，對(duì)從RF半導(dǎo)體到基站和移動(dòng)手機(jī)等無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)進(jìn)行大量測(cè)試。但是對(duì)于5G，這些無(wú)線(xiàn)設(shè)備采用的技術(shù)將更加復(fù)雜，用于測(cè)試前幾代設(shè)備且已經(jīng)過(guò)高度優(yōu)化的測(cè)試技術(shù)必須重新考量。為驗(yàn)證5G技術(shù)的性能，需要使用空口（over-the-air，OTA）方法而不是當(dāng)前使用的線(xiàn)纜直連的方法來(lái)測(cè)試5G組件和設(shè)備。作為工程領(lǐng)導(dǎo)者，我們需要新的測(cè)試方法來(lái)確保5G產(chǎn)品和解決方案在許多行業(yè)和應(yīng)用中的商業(yè)化可行性。

增加帶寬

5G標(biāo)準(zhǔn)的主要目標(biāo)之一是大幅提高數(shù)據(jù)容量，這是因?yàn)橛脩?hù)數(shù)據(jù)需求在持續(xù)不斷地增長(zhǎng)，但為了實(shí)現(xiàn)每用戶(hù)10 Gbps的目標(biāo)峰值速率，需要引入新技術(shù)。首先，5G規(guī)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(biāo)準(zhǔn)增加了更多的無(wú)線(xiàn)頻譜，擴(kuò)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(xiàn)需要使用比前幾代蜂窩標(biāo)準(zhǔn)更多的天線(xiàn)元件。根據(jù)物理學(xué)定律，mmWave頻率的信號(hào)在通過(guò)自由空間時(shí)將比當(dāng)前蜂窩頻率的信號(hào)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(dāng)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(hào)功率，而不是像目前的設(shè)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(duì)于增加信號(hào)功率很重要，對(duì)于實(shí)現(xiàn)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(jī)中？幸運(yùn)的是，mmWave頻率的天線(xiàn)將比用于當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)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(nèi)），將使得這些天線(xiàn)更容易集成到現(xiàn)代智能手機(jī)的小空間內(nèi)，但天線(xiàn)陣列可能完全封閉，沒(méi)有任何可直接接觸的測(cè)試點(diǎn)。

使用OTA解決新挑戰(zhàn)

對(duì)于測(cè)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(shù)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(cè)試設(shè)備的成本）和運(yùn)營(yíng)成本（測(cè)試每個(gè)設(shè)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(zhàn)。

首先，測(cè)量精度是一大挑戰(zhàn)。與有線(xiàn)測(cè)試不同，在進(jìn)行OTA測(cè)量時(shí)，測(cè)試工程師需要處理天線(xiàn)校準(zhǔn)和精度、連接件公差和信號(hào)反射等引起的額外測(cè)量不確定性。其次，設(shè)備測(cè)試計(jì)劃必須納入全新的測(cè)量方法，以進(jìn)行消聲室集成、波束特性分析、最佳碼本計(jì)算和天線(xiàn)參數(shù)特性分析。第三，隨著RF帶寬不斷增加，在RF帶寬上進(jìn)行校準(zhǔn)和測(cè)量所需的處理量也會(huì)增加，進(jìn)而導(dǎo)致測(cè)試時(shí)間增加。最后，測(cè)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(duì)上市時(shí)間、資本成本、運(yùn)營(yíng)成本和占地面積（以適應(yīng)OTA測(cè)試暗室的面積）的影響。在接下來(lái)的幾年里，測(cè)試和測(cè)量行業(yè)將通過(guò)許多創(chuàng)新技術(shù)來(lái)快速應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。因此，測(cè)試團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)考慮高度靈活的軟件定義測(cè)試策略和平臺(tái)，以確保其當(dāng)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(zhàn)，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?yàn)樘炀€(xiàn)陣列集成在封裝內(nèi)，無(wú)法通過(guò)導(dǎo)線(xiàn)直接連接陣列元件。即使測(cè)試工程師可以使用傳導(dǎo)測(cè)試方法連接各個(gè)天線(xiàn)元件，他們也面臨著選擇并行測(cè)試（購(gòu)買(mǎi)更多儀器帶來(lái)的資本支出）還是連續(xù)測(cè)試（測(cè)試時(shí)間和吞吐量增加帶來(lái)的運(yùn)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(cè)試提供了將陣列作為一個(gè)系統(tǒng)而不是一組獨(dú)立元件進(jìn)行測(cè)試的可能性，這有望提供系統(tǒng)級(jí)測(cè)試的高效率。

過(guò)去，測(cè)試設(shè)備供應(yīng)商和測(cè)試工程師已經(jīng)遇到了在測(cè)試日益增加的性能和復(fù)雜性的同時(shí)，最大限度縮短產(chǎn)品上市時(shí)間和測(cè)試成本的挑戰(zhàn)，而對(duì)于5G，他們?nèi)悦媾R著相同的挑戰(zhàn)。盡管當(dāng)今的5G測(cè)試挑戰(zhàn)看起來(lái)很復(fù)雜，但世界各地的工程師們已經(jīng)在開(kāi)發(fā)新的測(cè)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(xiàn)安全自動(dòng)駕駛所需的權(quán)衡迫在眉睫

NI汽車(chē)市場(chǎng)總監(jiān)Jeff Phillip表示，自動(dòng)駕駛將挑戰(zhàn)傳感器冗余成本比率，以確保整體安全。軟件定義的測(cè)試平臺(tái)對(duì)于跟上處理器架構(gòu)的發(fā)展至關(guān)重要。此外，隨著自動(dòng)駕駛的要求不斷影響微處理器架構(gòu)，半導(dǎo)體和汽車(chē)產(chǎn)業(yè)正在相互融合。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)，每年因交通事故導(dǎo)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(jì)和政治領(lǐng)域，但拯救生命這一作用本身就意味著自動(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(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（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(shù)ADAS系統(tǒng)使用單個(gè)傳感器，例如雷達(dá)或攝像頭，并且已經(jīng)產(chǎn)生了可量化的影響。根據(jù)IIHS 2016年的研究報(bào)告指出，自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)減少了大約40％的追尾事故，碰撞警告系統(tǒng)減少了23％的追尾事故。盡管如此，國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA ）報(bào)告說(shuō)，94％的嚴(yán)重車(chē)禍都是由人為失誤造成的。為了實(shí)現(xiàn)從駕駛輔助到L4或L5級(jí)別自主駕駛的轉(zhuǎn)變并讓駕駛員不用再控制方向盤(pán)，汽車(chē)行業(yè)面臨著更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。例如，傳感器融合是一項(xiàng)必需的技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)綜合許多傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)得到結(jié)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(duì)于汽車(chē)制造商而言，這意味著在成本、技術(shù)和戰(zhàn)略這三個(gè)關(guān)鍵要素之間進(jìn)行權(quán)衡，以達(dá)到適當(dāng)?shù)钠胶狻?/p>

代價(jià)：冗余與互補(bǔ)傳感器

L3級(jí)別自主駕駛標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，如果汽車(chē)保持在預(yù)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(jí)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(dá)設(shè)備、一個(gè)激光雷達(dá)設(shè)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(dú)特的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。例如，雷達(dá)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?yàn)槲矬w的移動(dòng)速度和物體的樣子對(duì)于預(yù)測(cè)對(duì)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(shù)據(jù)處理的目標(biāo)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(yīng)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(xiàn)這一目標(biāo)的最大挑戰(zhàn)之一是選擇合適的軟件。以三個(gè)應(yīng)用為例：緊密同步測(cè)量、維護(hù)數(shù)據(jù)可追溯性，以及在無(wú)數(shù)真實(shí)條件下對(duì)軟件進(jìn)行測(cè)試。每一個(gè)應(yīng)用都有其獨(dú)特的挑戰(zhàn)；對(duì)于自動(dòng)駕駛，這三個(gè)應(yīng)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(gòu)

ADAS的處理能力來(lái)自于多個(gè)獨(dú)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(gòu)整合到一個(gè)中央系統(tǒng)中。這個(gè)中央駕駛輔助控制器會(huì)計(jì)算汽車(chē)周?chē)h(huán)境的完整模型并激活所有輔助系統(tǒng)。它的處理能力將比以前奧迪A8車(chē)型的所有系統(tǒng)合起來(lái)都要高。

集中式架構(gòu)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(gòu)設(shè)計(jì)之間交替，這意味著軟件定義的測(cè)試儀設(shè)計(jì)對(duì)于跟上這一演變至關(guān)重要。

策略：內(nèi)部開(kāi)發(fā)與現(xiàn)成即用的技術(shù)

為實(shí)現(xiàn)L5級(jí)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(dāng)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(dá)傳感器系統(tǒng)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(dǎo)者的注意，進(jìn)而推動(dòng)了市場(chǎng)現(xiàn)有企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)。

舉個(gè)數(shù)據(jù)說(shuō)明，UBS估計(jì)雪佛蘭Bolt電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)的半導(dǎo)體器件要比同等內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)多6到10倍。汽車(chē)內(nèi)半導(dǎo)體器件的數(shù)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(fèi)電子產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的Tegra平臺(tái)，以滿(mǎn)足汽車(chē)ADAS應(yīng)用的需求。另外，Denso已開(kāi)始設(shè)計(jì)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(jì)劃在2022年發(fā)布一款數(shù)據(jù)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(quán)衡

基于這些權(quán)衡做出的決策將對(duì)整個(gè)供應(yīng)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(cè)試儀的能力對(duì)于最大限度地降低驗(yàn)證和生產(chǎn)測(cè)試成本和時(shí)間至關(guān)重要，因此通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)靈活性是制勝之策。豐田研究所首席執(zhí)行官James Kuffner博士在接受采訪(fǎng)時(shí)表示，“我們的預(yù)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(jí)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(fù)擔(dān)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(biāo)準(zhǔn)化

NI國(guó)防和航空航天市場(chǎng)總監(jiān)Nicholas Butler認(rèn)為，早期的標(biāo)準(zhǔn)化主要集中在硬件抽象上，但現(xiàn)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(cè)試組織必須采用標(biāo)準(zhǔn)化的迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

幾十年來(lái)，標(biāo)準(zhǔn)化一直是測(cè)試組織的理想目標(biāo)。 1961年，美國(guó)無(wú)線(xiàn)電公司（RCA）的D.B. Dobson和L.L.Wolff發(fā)表了《電子測(cè)試設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化》（Standardization of Electronic Test Equipment. ）。該文章介紹了多用途導(dǎo)彈系統(tǒng)測(cè)試設(shè)備在研究和原型驗(yàn)證階段所使用的原理、標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)。

大多數(shù)早期技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化工作的目標(biāo)是減少整個(gè)組織中不同測(cè)試解決方案所使用的測(cè)試設(shè)備的種類(lèi)。 RCA已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)是設(shè)計(jì)和部署一套模塊化硬件。模塊化硬件可增加設(shè)備復(fù)用，提高測(cè)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(guó)防和航空航天工業(yè)的各種產(chǎn)品和資產(chǎn)設(shè)備服役周期最長(zhǎng)可達(dá)50年，因此可維護(hù)且可復(fù)用的測(cè)試系統(tǒng)將給該行業(yè)的測(cè)試團(tuán)隊(duì)帶來(lái)諸多益處。

由于嚴(yán)苛的安全要求和快節(jié)奏的變化，現(xiàn)代測(cè)試組織需要做的遠(yuǎn)不只是硬件標(biāo)準(zhǔn)化。他們現(xiàn)在非常重視軟件層及其開(kāi)發(fā)過(guò)程。測(cè)試工程團(tuán)隊(duì)必須開(kāi)始采用和標(biāo)準(zhǔn)化迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法，以跟上產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的步伐以及在快速現(xiàn)代化的行業(yè)中維持項(xiàng)目進(jìn)度。

軟件是標(biāo)準(zhǔn)化的核心

RCA的論文介紹了多個(gè)功能組件和導(dǎo)彈計(jì)劃中識(shí)別共享輸入和輸出以定義其模塊化硬件系統(tǒng)要求的過(guò)程。識(shí)別和分離過(guò)程是抽象的基礎(chǔ)，而這兩者是可以同時(shí)完成的。大規(guī)模儀器標(biāo)準(zhǔn)化和商業(yè)現(xiàn)成技術(shù)的普及促使許多行業(yè)的測(cè)試機(jī)構(gòu)開(kāi)始采用VXI、PXI、PXIe和AXIe等模塊化硬件標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)準(zhǔn)模塊化硬件平臺(tái)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(tǒng)內(nèi)的獨(dú)立元素。

在《國(guó)防系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)和采購(gòu)報(bào)告》中，美國(guó)國(guó)防科學(xué)委員會(huì)（DSB）表示，“我們的武器系統(tǒng)具有的許多功能都來(lái)自于系統(tǒng)軟件，而不是硬件。這種從硬件功能向軟件功能的轉(zhuǎn)變正在迅速普及?！爆F(xiàn)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(xiàn)代測(cè)試解決方案，通過(guò)軟件定義測(cè)量系統(tǒng)不僅有益而且非常有必要。

領(lǐng)先的測(cè)試軟件工程團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)抽象化的測(cè)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(tái)包括執(zhí)行特定功能的層。這允許團(tuán)隊(duì)單獨(dú)修復(fù)和升級(jí)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。霍尼韋爾航空航天公司總工程師Mark Keith表示：“由于我們有數(shù)十項(xiàng)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，軟件標(biāo)準(zhǔn)化需要解決每個(gè)團(tuán)隊(duì)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(xiàn)代測(cè)試軟件開(kāi)發(fā)

按照當(dāng)今市場(chǎng)發(fā)布新產(chǎn)品和功能的速度，僅僅正確構(gòu)建測(cè)試軟件架構(gòu)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。測(cè)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(xiàn)代軟件工程團(tuán)隊(duì)開(kāi)始采用Agile等連續(xù)迭代式軟件開(kāi)發(fā)方法。

正如DSB報(bào)告中所述，“迭代式開(kāi)發(fā)的主要好處是能夠快速連續(xù)地捕獲錯(cuò)誤，輕松集成新代碼，并在整個(gè)應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)的做法，這種做法“將幫助[國(guó)防部（DoD）]應(yīng)對(duì)當(dāng)今動(dòng)蕩的安全環(huán)境，因?yàn)樵谶@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。”

標(biāo)準(zhǔn)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(tuán)隊(duì)，而且與硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)抽象類(lèi)似，還包含共享和重復(fù)的概念和任務(wù)。

負(fù)責(zé)代碼庫(kù)的團(tuán)隊(duì)必須就源代碼控制、單元測(cè)試框架、代碼分析、工作管理和部署所需的工具達(dá)成一致并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。另外一個(gè)日益增加的擔(dān)憂(yōu)是網(wǎng)絡(luò)安全。DSB指出，“每天檢查軟件系統(tǒng)的代碼庫(kù)可以有效地控制所需的變更數(shù)量，使其符合通用的網(wǎng)絡(luò)規(guī)則?！?/p>

美國(guó)國(guó)防部監(jiān)察長(zhǎng)在《F-22現(xiàn)代化合同戰(zhàn)略》報(bào)告中指出：“根據(jù)計(jì)劃辦公室官員表示，相對(duì)美國(guó)對(duì)手，國(guó)防部正面臨著失去其技術(shù)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)險(xiǎn)，亟需找到創(chuàng)新的方式來(lái)讓?xiě)?zhàn)士更快速利用新技術(shù)。”國(guó)防和航空航天的測(cè)試團(tuán)隊(duì)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(cè)試工程團(tuán)隊(duì)一直專(zhuān)注于硬件標(biāo)準(zhǔn)化和分層軟件架構(gòu)，但研發(fā)組織已經(jīng)將焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向迭代式產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。標(biāo)準(zhǔn)化的各個(gè)方面對(duì)于測(cè)試組織都是非常重要而且有價(jià)值的，但標(biāo)準(zhǔn)化流程也必須進(jìn)行完善，以便配合當(dāng)今的工程做法。采用Agile軟件開(kāi)發(fā)方法的測(cè)試組織已經(jīng)準(zhǔn)備好利用這個(gè)即將到來(lái)的機(jī)會(huì)。

借助物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化系統(tǒng)測(cè)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(cè)試日益復(fù)雜化。但I(xiàn)oT技術(shù)其實(shí)可以解決自動(dòng)化測(cè)試挑戰(zhàn)，工程師需要理解和專(zhuān)注于最具業(yè)務(wù)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。

從半導(dǎo)體到電子子系統(tǒng)再到工業(yè)4.0的核心——智能機(jī)器，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）系統(tǒng)正變得越來(lái)越復(fù)雜。測(cè)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(shè)備的復(fù)雜化又進(jìn)一步增加了測(cè)試的復(fù)雜性。但同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)還可以大大增強(qiáng)自動(dòng)化測(cè)試的工作效率。將系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、可視化和分析以及應(yīng)用程序支持等物聯(lián)網(wǎng)功能應(yīng)用于自動(dòng)化測(cè)試工作流程，可以幫助測(cè)試工程師更輕松地應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)。

管理測(cè)試系統(tǒng)

IoT和IIoT的基礎(chǔ)是設(shè)備互聯(lián)及統(tǒng)一管理。然而，目前許多分布式測(cè)試系統(tǒng)并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)互聯(lián)或有效的設(shè)備管理。通常，測(cè)試工程師難以跟蹤在任何一臺(tái)硬件設(shè)備上運(yùn)行的軟件，或者只知道系統(tǒng)的位置，而無(wú)法獲知其性能、使用率和健康狀況。

幸運(yùn)的是，大多數(shù)現(xiàn)代測(cè)試系統(tǒng)都基于PC或PXI，可以直接連接到企業(yè)系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)額外的功能，如管理軟件和硬件組件、跟蹤使用情況以及執(zhí)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，從而最大限度地提高測(cè)試投資的價(jià)值。

接入和管理數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值來(lái)自互聯(lián)系統(tǒng)生成的海量數(shù)據(jù)。 然而，由于存在各種數(shù)據(jù)格式和來(lái)源，有效利用測(cè)試數(shù)據(jù)變得非常困難，從時(shí)域和頻域的原始模擬和數(shù)字波形到參數(shù)測(cè)量等數(shù)據(jù)通常以遠(yuǎn)高于消費(fèi)者或工業(yè)設(shè)備的速度和數(shù)量進(jìn)行采集。 更糟糕的是，測(cè)試數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化的“孤島”（silos）中。 因此，這些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是“不可見(jiàn)的”，因此很容易錯(cuò)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(shù)據(jù)管理解決方案之前，捷豹路虎（JLR）僅分析了10％的車(chē)輛測(cè)試數(shù)據(jù)。 JLR動(dòng)力總成經(jīng)理Simon Foster表示，“我們現(xiàn)在可以分析高達(dá)95％的數(shù)據(jù)并降低了測(cè)試成本和年度測(cè)試次數(shù)，因?yàn)槲覀儾恍枰匦逻\(yùn)行測(cè)試。”

將IoT功能應(yīng)用于自動(dòng)化測(cè)試數(shù)據(jù)，首先需要一套即用型的軟件適配器，用于接入標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式。這些適配器必須基于開(kāi)放的文檔化架構(gòu)，以便能夠接收新的和唯一的數(shù)據(jù)，包括來(lái)自設(shè)計(jì)和生產(chǎn)的非測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試系統(tǒng)必須能夠與標(biāo)準(zhǔn)IoT和IIoT平臺(tái)共享其數(shù)據(jù)，以從企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中提取有用信息。

可視化和分析數(shù)據(jù)

由于測(cè)試數(shù)據(jù)通常是復(fù)雜且多維的，使用通用業(yè)務(wù)分析軟件來(lái)分析測(cè)試數(shù)據(jù)可能非常困難。此外，典型的商務(wù)制圖并不包括測(cè)試和測(cè)量中的常見(jiàn)可視化功能，比如模擬和數(shù)字信號(hào)組合圖表、眼圖、史密斯圓圖和星座圖等等。

具有適當(dāng)元數(shù)據(jù)管理的，面向測(cè)試的模式使工具具備可視化和分析測(cè)試數(shù)據(jù)的能力，并將其與設(shè)計(jì)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。結(jié)構(gòu)清晰的測(cè)試數(shù)據(jù)可讓工程師將基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，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(shù)據(jù)中提取更多有用的信息。

開(kāi)發(fā)、部署和管理測(cè)試軟件

傳統(tǒng)的專(zhuān)用桌面應(yīng)用程序正在逐步轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)應(yīng)用程序。這種轉(zhuǎn)變使得測(cè)試難以實(shí)現(xiàn)。首先，需要在被測(cè)設(shè)備（DUT）上進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，以處理海量數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)做出測(cè)試通過(guò)/失敗的決策，同時(shí)本地操作員需要與測(cè)試設(shè)備和DUT進(jìn)行交互。但是，公司希望遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)測(cè)試設(shè)備以查看結(jié)果和利用率等系統(tǒng)運(yùn)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(gòu)來(lái)集中管理軟件，并且將軟件下載到基于DUT的測(cè)試設(shè)備上。但正因?yàn)槿绱耍麄儽仨毦S護(hù)自定義架構(gòu)，這需要額外的資源，而這些資源本應(yīng)用于具有更高業(yè)務(wù)價(jià)值的活動(dòng)。

更高級(jí)別的測(cè)試管理是從本地測(cè)試設(shè)備遷移到云端部署。 基于網(wǎng)絡(luò)的工具可用于查看測(cè)試設(shè)備的狀態(tài)、安排測(cè)試時(shí)間以及檢查推送到云或服務(wù)器的測(cè)試數(shù)據(jù)。 更高級(jí)別的管理功能補(bǔ)充了使用NI LabVIEW、Microsoft .NET語(yǔ)言、NI TestStand和Python等常用工具構(gòu)建的現(xiàn)有測(cè)試系統(tǒng)。 模塊化測(cè)試軟件架構(gòu)（測(cè)試管理、測(cè)試代碼、測(cè)量IP、儀器驅(qū)動(dòng)程序、硬件抽象層）使公司能夠評(píng)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。 隨著越來(lái)越多的測(cè)試軟件棧遷移到云端部署，公司將意識(shí)到在云端計(jì)算存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)、可擴(kuò)展計(jì)算以及隨時(shí)隨地輕松訪(fǎng)問(wèn)軟件和數(shù)據(jù)等方面所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。

利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行測(cè)試

利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行測(cè)試并不是一個(gè)未來(lái)設(shè)想，而是在當(dāng)下切切實(shí)實(shí)可實(shí)現(xiàn)的。 一個(gè)組織的能力取決于其當(dāng)前的自動(dòng)化測(cè)試基礎(chǔ)架構(gòu)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(cè)試系統(tǒng)管理、提高測(cè)試設(shè)備利用率、從測(cè)試數(shù)據(jù)中獲得更有意義的信息，以及遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)共享測(cè)試系統(tǒng)。 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(xiǎn)的決策。

多行業(yè)融合顛覆測(cè)試策略

NI自動(dòng)化測(cè)試副總裁Luke Schreier認(rèn)為，技術(shù)和流程正在跨越行業(yè)邊界線(xiàn)，給測(cè)試領(lǐng)導(dǎo)者帶來(lái)挑戰(zhàn)的同時(shí)，也帶來(lái)新機(jī)遇?；诜忾]式專(zhuān)用方法構(gòu)建的測(cè)試策略無(wú)法跟上時(shí)代腳步，反而使組織面臨風(fēng)險(xiǎn)。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(diào)整其測(cè)試組織架構(gòu)。

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(nóng)業(yè)和貿(mào)易相互沖突，催生了銀行業(yè)。 最近，醫(yī)療保健和消費(fèi)電子產(chǎn)品的交集創(chuàng)造了可穿戴設(shè)備。 由于我們生活在一個(gè)全球互聯(lián)的世界，各種機(jī)會(huì)正以更快的速度和更大的規(guī)模融合。 目前已經(jīng)有無(wú)數(shù)關(guān)于多行業(yè)融合的評(píng)論。 博客、文章和分析報(bào)告都在描述數(shù)字革命的加速正在顛覆傳統(tǒng)行業(yè)，但卻很少談及融合如何影響測(cè)試組織。 公司將其每天感受到的影響分為兩個(gè)層面：挑戰(zhàn)和機(jī)遇。 一流的組織正通過(guò)利用多行業(yè)測(cè)試平臺(tái)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(xí)。

創(chuàng)造測(cè)試創(chuàng)新

經(jīng)常被引用的一個(gè)報(bào)告是2014年Gartner的報(bào)告《產(chǎn)業(yè)融合：數(shù)字工業(yè)革命》”，該報(bào)告指出：行業(yè)融合是組織發(fā)展最根本的機(jī)會(huì)?！睂?duì)于測(cè)試組織來(lái)說(shuō)，這個(gè)機(jī)會(huì)將來(lái)自于利用和學(xué)習(xí)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(xí)其他行業(yè)來(lái)避免將時(shí)間和精力浪費(fèi)在創(chuàng)造已有的東西上，這一概念同樣可以應(yīng)用在測(cè)試策略中。功能安全就是一個(gè)很好的例子。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的學(xué)習(xí)，以及由于產(chǎn)品本身對(duì)安全的嚴(yán)格要求，重型制造業(yè)制定了一種證明其嵌入式電子設(shè)備功能安全性的標(biāo)準(zhǔn)：IEC 61508。鐵路和汽車(chē)等其他行業(yè)在其架構(gòu)中增加了高安全性嵌入式系統(tǒng)，并使用EN 50126和ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)來(lái)擴(kuò)展和調(diào)整IEC 61508。向這些標(biāo)準(zhǔn)的專(zhuān)家學(xué)習(xí)可以節(jié)省為測(cè)試策略添加功能安全測(cè)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(yīng)商增加投資，因?yàn)檫@種需求的市場(chǎng)也在擴(kuò)大。在測(cè)試中，基于平臺(tái)的供應(yīng)商會(huì)增加處理器或模數(shù)轉(zhuǎn)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(dāng)投資到測(cè)試硬件、軟件或服務(wù)時(shí)，與單一行業(yè)選項(xiàng)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(zhàn)

IBM 2016年對(duì)全球最高管理層的“重新詮釋邊界”調(diào)研顯示，“行業(yè)融合明顯超過(guò)了他們預(yù)計(jì)未來(lái)三到五年內(nèi)的任何其他趨勢(shì)?！北M管融合的趨勢(shì)仍有望繼續(xù)上升，但它引起的更多是擔(dān)憂(yōu)而不是興奮。對(duì)于測(cè)試經(jīng)理來(lái)說(shuō)，行業(yè)融合增加了測(cè)試復(fù)雜性，需要更具適應(yīng)性的測(cè)試平臺(tái)和更靈活的組織。

隨著行業(yè)之間開(kāi)始互相利用彼此的技術(shù)，它們需要對(duì)這些新技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試并具備相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。例如，汽車(chē)混合動(dòng)力系統(tǒng)現(xiàn)在需要能夠測(cè)試控制、機(jī)械、熱力學(xué)、電子、軟件甚至電池化學(xué)的系統(tǒng)。如果測(cè)試系統(tǒng)是構(gòu)建在不靈活的封閉式專(zhuān)用平臺(tái)之上，那么即使在幾年前的測(cè)試系統(tǒng)，也早就已經(jīng)過(guò)時(shí)了。因此，測(cè)試系統(tǒng)應(yīng)具備能夠支持多種I/O類(lèi)型、編程語(yǔ)言和不同供應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)。

如果組織不知道下一步應(yīng)該做什么，就更具挑戰(zhàn)性。在融合的時(shí)代，未來(lái)更加渺茫。公司、測(cè)試策略和測(cè)試平臺(tái)都應(yīng)快速適應(yīng)未來(lái)的發(fā)展方向。例如，由于其供應(yīng)鏈與消費(fèi)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(zhǎng)產(chǎn)品生命周期的航空航天業(yè)現(xiàn)在亟需更大的靈活性。因此，航空航天測(cè)試組織需要其測(cè)試設(shè)備能夠跟上更快的技術(shù)更新速度，而設(shè)計(jì)能夠提供這種適應(yīng)性的測(cè)試架構(gòu)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(tuán)隊(duì)了解最新趨勢(shì)。

此外，與具有多行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的組織合作可以幫助公司更有效地適應(yīng)不可預(yù)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(shì)中尋找其他行業(yè)的戰(zhàn)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(jìng)爭(zhēng)對(duì)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(píng)估供應(yīng)鏈中的測(cè)試項(xiàng)目以及對(duì)供應(yīng)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(zhǔn)備，并對(duì)未來(lái)產(chǎn)生影響。