2019 NI趋势展望：多行业融合发展面临的挑战与机遇

几前年CEA厂商开始推行的多物理场联合仿真，让笔者印象深刻。目前在大部分商业仿真设计软件中，多物理场仿真已成为其标准组成部分，涵盖流体、热、结构、电磁场、电路/系统等。多物理场联合仿真实现了产品最优设计、最快速度上市的需要。

近年来随着5G、物联网、光通信、量子计算、云计算、大数据、自动驾驶、人工智能等技术的快速发展，更高速和更大容量数据的需求持续激增。每一个行业都在变化，每一个行业都在交叉融合发展。多行业的应用融合也带来各种技术的融合和创新发展，同时也为测试测量行业带来了诸多挑战。

近日在NI Days 2018活动举办前期，NI（美国国家仪器公司）在上海新办公室举行了2019年度《NI趋势展望报告》媒体发布会。NI多位市场专家就5G测试、自动驾驶汽车及军工的发展，以及IoT在未来对于自动化系统的意义，行业和企业的交叉与融合等方面发表了诸多精彩观点；并就研发人员面临的挑战和NI是如何通过“软件定义的系统”帮助研发人员克服这些挑战进行了交流和探讨。

多行业融合发展 面临的挑战与机遇

近年来随着各行业之间的关系日益紧密，其功能需求也越来越紧密。NI大中华区市场经理刘旭阳通过多个案例阐述了行业融合带来的影响。刘旭阳指出，“在通信行业，5G时代的Massive MIMO技术需要更多天线，因此，现在的一些5G芯片已经包含很多天线在里面，这样也导致5G与半导体领域慢慢做一些融合。同时5G不仅应用于个人移动通信，还将扩展到整个工业互联网领域，所以5G是通过个人和工业进行整个的融合。在汽车行业，随着自动驾驶汽车或者新能源汽车的到来，汽车已经慢慢向通信和电气化逐步过渡。汽车已经不再是一个纯机械的工具，未来很可能就是电气化的工具，而且包含了人工智能的趋势。此外，在IoT领域，也将会有一些专用的芯片。所以说整个行业都将会交叉、融合。通过这样的融合我们发现，以往传统固有的方式可能不太适应未来的需求了。”

NI大中华区市场经理 刘旭阳

5G天线和芯片的融合 需要OTA空口测试

5G标准将实现每用户10 Gbps的目标峰值速率，这需要引入新技术，比如MU-MIMO和毫米波（mmWave）技术，这两个技术需要使用更多的天线元件。为了克服mmWave频率的信号衰减导致的损耗，5G发射器和接收器将利用并行工作的天线阵列，并使用波束成形技术来提升信号功率。而为了把这些天线封装到手机的小空间中，就需要采用新的封装技术，如集成天线封装（antenna in package，AiP，即天线阵列位于芯片的封装内），但天线阵列可能完全封闭，没有任何可直接接触的测试点。

5G带来广阔前景的同时，也使得测试日益复杂化，必须开发新的技术来测试5G设备，同时也需要成本更低的测试技术。对于测试工程师而言，增加的频率范围、新的封装技术和更多的天线数量使其很难在维持高质量的同时，尽可能避免资本成本（测试设备的成本）和运营成本（测试每个设备的时间）的增加。《NI趋势展望报告2019》指出，新的OTA技术可以帮助解决这些问题。虽然还有许多技术问题仍有待解决，但OTA测试提供了将阵列作为一个系统而不是一组独立元件进行测试的可能性，这有望提供系统级测试的高效率。

5G采用空口（over-the-air，OTA）方法而不是当前使用的线缆直连的方法来测试5G组件和设备。

智能汽车多传感器数据融合的最佳优化权衡

高级驾驶辅助系统（ADAS）是传感器、处理器和软件的融合，旨在提高安全性并最终提供自动驾驶功能。如今，大多数ADAS系统使用单个传感器，例如雷达或摄像头，并且已经产生了可量化的影响。每种传感器都有其独特的优势和劣势，而冗余则是为了克服每个传感器的缺陷。

图2、不同传感方式有不同的特性

传感器数据处理的目标是获得可代表汽车周围环境安全/故障的表示方式，并且这种表示方式应可以馈入决策算法，并有助于降低成本，从而使最终产品能够产生盈利。实现这一目标的最大挑战之一是选择合适的软件。以三个应用为例：紧密同步测量、维护数据可追溯性，以及在无数真实条件下对软件进行测试。

基于这些权衡做出的决策将对整个供应链的上市时间和差异化能力产生巨大影响。快速重新配置测试仪的能力对于最大限度地降低验证和生产测试成本和时间至关重要，因此通过软件实现灵活性是制胜之策。

借助物联网多行业数据融合 优化系统测试

智能机器、物联网（IoT）设备和工业物联网（IIoT）系统正变得越来越复杂，这种复杂化又增加了测试的复杂性。但同时物联网还可以大大增强自动化测试的工作效率。将系统管理、数据管理、可视化和分析以及应用程序支持等物联网功能应用于自动化测试工作流程，可以帮助测试工程师更轻松地应对物联网的挑战。

物联网的海量数据具有不同的格式和来源，这使得有效利用测试数据变得非常困难。另外，测试数据通常存储在没有标准化的“孤岛”（silos）中。这些数据对企业来说是“不可见的”，因此很容易错过产品生命周期其他阶段的有用信息。

要将IoT功能应用于自动化测试数据，首先需要一套即用型的软件适配器，用于接入标准数据格式。这些适配器必须基于开放的文档化架构，以便能够接收新的和唯一的数据，包括来自设计和生产的非测试数据。测试系统必须能够与标准IoT和IIoT平台共享其数据，以从企业级数据中提取有用信息。

国防和航空航天开发过程标准化的趋势

由于严苛的安全要求和快节奏的变化，现代测试工程团队必须开始采用和标准化迭代式软件开发方法，以跟上产品开发团队的步伐以及在快速现代化的行业中维持项目进度。与抽象化的硬件相比，抽象化软件平台包括执行特定功能的层。这允许团队单独修复和升级每个模块，同时通过保持相同的输入和输出来隔离其他层。

负责代码库的团队必须就源代码控制、单元测试框架、代码分析、工作管理和部署所需的工具达成一致并进行标准化。另外一个日益增加的担忧是网络安全。DSB指出，“每天检查软件系统的代码库可以有效地控制所需的变更数量，使其符合通用的网络规则。”