《NI趨勢展望報告2019》探討工程大趨勢

2023-03-31 16:34:02 1

NI（National.ments，NI）是一個以軟體為中心的平臺供應商，致力於幫助用戶加速自動測試和自動測量系統的開發和性能。該公司今天發布了《NI趨勢展望報告2019》。該報告探討了關鍵工程趨勢和面臨快速技術發展的挑戰，包括物聯網(IoT)、從原型驗證到商業部署的5G技術進步，以及其他領域。  

NI全球營銷副總裁ShelleyGretlein說：這些工程趨勢正在打破傳統的工業和產品測試，帶來前所未有的複雜挑戰。然而，這也極大地促進了創新，促使我們從根本上改變自動化測試和認證。對軟體定義的系統進行關鍵性改變的測量方法。  

NI趨勢展望2019報告將深入研究以下課題，致力於為自動化測試和自動化測量企業提供前瞻性信息，幫助企業為未來技術的迅速發展做好充分準備。  

5G迎來了無線測試的新時代——5G無線設備變得越來越複雜，工程師們必須重新考慮用於測試前幾代無線設備的高度優化的測試技術，以確保5G產品和解決方案的商業可行性。  

實現安全自動駕駛所需的折衷迫在眉睫，自動駕駛將產生重大的社會影響，但在先進駕駛輔助系統由單傳感器向多傳感器轉換的過程中，成本、技術和策略之間的折衷是：迫近。  

跟上標準化發展進程的趨勢——測試工程師正在利用舊的趨勢來跟上快速測試環境。他們不僅需要標準化硬體和軟體，而且需要標準化t.EST建築。  

藉助物聯網（IOT）優化系統測試，設備的複雜性日益增加，同時也增加了測試的複雜性，但是它可以大大提高自動化測試的效率。  

多學科融合顛覆了傳統的測試策略——融合預期將加速創新和提供前所未有的產品，同時使測試變得越來越複雜。跨行業的協作和學習為複雜測試提供了有用的視角。

NI趨勢展望報告2019下載連結：  

對於NININI的軟體中心平臺，模塊化的硬體和巨大的生態系統被集成在一起，以幫助工程師和科學家應對各種挑戰。NI解決方案可以幫助用戶構建超出預期的高性能系統，快速適應需求的變化，並最終改善我們的生活。  

從總體趨勢來看，未來的工程趨勢正在深刻地改變工業、產品測試和試圖從中獲利的公司。物聯網的普及，5G技術從原型驗證到商業部署的不斷進步，以及自動駕駛技術的發展給我們帶來了巨大而複雜的挑戰，同時也為我們提供了前所未有的創新機會。  

為了真正認識到這些趨勢的好處，我們需要從根本上改變我們的自動化測試和自動化測量的方法。為了成功，我們必須以不同的方式思考，有目的地行動，並對軟體定義的系統進行關鍵的改變。這是我們NI趨勢輸出的初衷。看報告。  

NI趨勢展望報告旨在確定最關鍵的工程趨勢和來自不斷變化的技術環境的挑戰。我相信這個見解將幫助你向前邁進。  

自從蜂窩通信出現以來，測試工程師們一直使用一套公認的測量和技術來測試大量的無線通信技術，從射頻半導體到基站和行動電話。它們會變得更加複雜。為了驗證5G技術的性能，有必要用OTA方法代替現有的電纜連接方法測試5G組件和設備。g領導人，我們需要新的測試方法，以確保5G產品和解決方案在商業上可行的許多行業和應用。  

5G標準的主要目標之一是大大增加數據容量，這是由於用戶數據需求的不斷增長，但是為了達到每用戶10Gbps的目標峰值速率，需要引入新技術。IMO)技術，它允許用戶通過波束成形技術同時共享相同的頻帶，為每個用戶建立獨特的集中式無線連接。其次，5G標準增加了更多的無線頻譜，擴展到釐米和毫米波頻率。  

MU-MIMO和mmWave技術的物理實現需要比前幾代蜂窩標準更多的天線元件，根據物理定律，mmWave頻率信號通過自由空間時衰減比當前蜂窩頻率信號快。因此，當發射機電平接近時，毫米波蜂窩頻率的範圍將遠小於當前蜂窩頻帶。為了克服這種路徑損耗，5G發射機和接收機將使用並行天線陣列和波束形成技術來增強信號功率。這些天線陣列和波束成形技術不僅對於提高信號功率，而且對於實現MU-MIMO技術是重要的。  

那麼如何將所有這些天線安裝到未來的手機上呢幸運的是，毫米波頻率天線將比當前標準的蜂窩天線小得多。新的封裝技術，如封裝天線(AiP)，其中天線陣列位於晶片封裝中，將使得這些天線更容易集成到現代智慧型手機，但天線陣列可以完全封閉，沒有任何直接接觸測試點。  

對於測試工程師來說，增加的頻率範圍、新的封裝技術和更多的天線使得在避免資本成本(測試設備成本)和操作成本(測試每個設備的時間)的大量增加的同時難以維持高質量。但它也帶來了挑戰。  

首先，測量精度是一個很大的挑戰。不像線測試，在OTA測量中，測試工程師需要處理由天線校準和精度、連接器公差和信號反射引起的額外的測量不確定性。電波暗室集成測量方法、波束特性分析、最優碼本計算和天線參數特性分析。最後，測試經理必須考慮額外的業務因素以確保產品質量，同時最小化對上市時間、資本成本、運營成本和樓層空間的影響（以適應OTA測試暗室的面積）。幾年後，測試與測量行業將通過許多創新技術快速響應這些挑戰。因此，測試團隊應該考慮高度靈活的軟體定義測試策略和平臺，以確保他們當前的資本支出能夠跟上。這種快速的創新周期。  

OTA雖然帶來了很多挑戰，但是也帶來了很多好處。首先，OTA是AiP技術的唯一選擇，因為天線陣列集成在封裝中，不能通過導線直接連接陣列元件。連接天線部件的插座也面臨著在並行測試（購買更多儀器的資本支出）或連續測試（由於測試時間和吞吐量增加而導致的操作成本）之間進行選擇的困難。測試提供了將陣列測試為一個系統而不是一組獨立組件的可能性，期望它能夠提供系統級測試的高效率。在增加性能和複雜性的同時測試成本。然而，他們在5G仍然面臨同樣的挑戰。儘管今天的5G測試挑戰看起來很複雜，世界各地的工程師已經開發出新的測試儀器和方法，如OTA，這是5G成功商業部署所必需的。  

據世界衛生組織統計，每年有125萬人死於交通事故，約佔國內生產總值的3%。雖然自主駕駛的潛在影響非常廣泛，延伸到個人、經濟和政治領域，但其挽救生命的作用卻是elf的意思是自主駕駛可能是我們這個時代最具革命性的發明。  

高級駕駛輔助系統（ADAS）是傳感器、處理器和軟體的組合，旨在提高安全性並最終提供自動駕駛功能。今天，大多數ADAS系統使用單個傳感器，如雷達或照相機，並具有可量化的影響。2016年的研究報告顯示，自動剎車系統減少了約40%的後端碰撞事故，碰撞預警系統減少了23%的後端碰撞事故。為了實現從輔助駕駛向L4或自主駕駛的轉變，使駕駛員不再控制方向盤，汽車工業面臨著更加複雜的挑戰。ZES許多傳感器測量以獲得結果。因此，需要同步、大功率處理和傳感器技術，對於汽車製造商來說，這意味著要平衡成本、技術和策略這三個關鍵要素，以實現適當的平衡。  

一級自主駕駛標準規定，如果汽車處於預定環境，則駕駛員不必特別注意。到2019年，它將成為世界上第一個提供L3級自主駕駛技術的批量生產車輛。它配備有六個凸輪。橡皮擦，五個雷達設備，一個雷射雷達設備和12個超聲波傳感器。為什麼要用那麼多傳感器簡言之，每個傳感器都有其獨特的優點和缺點。例如，雷達顯示物體的運動速度，而不是它的形狀。此時，需要傳感器融合，因為物體的運動速度和對象的形狀對於預測物體的行為非常重要。Bug和冗餘是克服每個傳感器的缺陷。  

最後，傳感器數據處理的目標是獲得能夠代表汽車周圍環境的安全/失效的表示，這種表示應該被引入到決策算法中，並有助於降低成本，從而最終產品可以通用。實現這一目標的最大挑戰之一是選擇正確的軟體。以三個應用為例：緊密同步測量、數據可追溯性維護和在許多實際條件下的軟體測試。每個應用都有其獨特的挑戰；自動駕駛儀，這三個應用是必不可少的，但代價是什麼  

ADAS的處理能力來自於多個獨立的控制單元，然而傳感器融合正在促進單個集中式處理器的普及。以奧迪A8為例。在2019年的模型中，所需的傳感器、功能、電子硬體和軟體架構被集成。這個中央駕駛輔助控制器計算汽車周圍環境的完整模型，並激活所有的輔助系統。它的處理能力將高於之前奧迪A8組合的所有系統。  

集中式體系結構的主要問題是高功率處理的高成本，這甚至更高，因為需要將輔助融合控制器作為備用控制器安裝在汽車其他地方以確保安全。工程師的偏好可能在分布式和集中式體系結構設計之間交替，這意味著軟體定義的測試器設計對於跟上這種發展至關重要。  

為了實現L5級的自動駕駛，自動駕駛儀的微處理器需要比當前微處理器多2000倍的處理能力。因此，在毫米波雷達傳感器系統中，這種微處理器的成本要比射頻元件昂貴得多。從而促進了現有企業在市場上的競爭。  

例如，瑞銀估計，電力系統中的半導體器件數量是等效內燃機車的6到10倍。汽車中的半導體器件數量只會增加，不會減少，相鄰的市場將繼續改善。例如，NVIDIA改進了最初為消費電子產品開發的Tegra平臺，以滿足汽車ADAS應用的需要。此外，Denso已經開始設計和製造自己的AI微處理器，以降低成本，能源消耗。Denso的子公司NSITEXE公司計劃在2022年發布數據流處理器，下一代處理器IP，稱為DFP。遊戲已經開始。  

基於這些折衷的決策將對整個供應鏈的市場時間和差異化能力產生重大影響，快速重新配置測試器的能力對於最小化驗證和生產測試的成本和時間至關重要，因此通過sof實現靈活性至關重要。兩個是獲勝的策略。該研究所執行長詹姆斯·庫夫納博士在接受採訪時說，我們的預算不是翻倍，而是翻兩番。我們有將近40億美元使豐田成為世界級的軟體汽車公司。這種情緒在汽車行業並不罕見。目前，還沒有答案是明確的，但是就像過去的工業革命一樣，人們通過提高生產力來支付新技術的成本，並且提高軟體開發效率將成為自動駕駛儀革命中不可或缺的一部分。  

{HelmutMatschi，大陸安裝執行委員會成員}說這一切歸功於軟體工程……他預測，隨著高性能計算機在未來十年在汽車上的廣泛應用，開發項目的預算的80%可以花在軟體上。《汽車新聞》，《蟲子世界的大陸支撐》，2018年產品開發過程的標準化  

幾十年來，標準化一直是測試組織的理想目標。1961年，RCA的D.B.Dobson和L.L.Wolff發表了《電子測試設備標準化》。多用途飛彈系統試驗設備。  

早期技術標準化工作的目標是減少整個組織中不同測試解決方案使用的測試設備的多樣性。RCA已經實現的一個關鍵目標是設計和部署一組模塊化硬體。測試解決方案的電子集成，減少部件陳舊，簡化技術替換過程。由於國防和航天工業中各種產品和資產的使用壽命可長達50年，可維護和可重用的測試系統將為遠程測試帶來許多好處。行業中的ST團隊。  

由於嚴格的安全要求和快速的變化，現代測試組織需要的不僅僅是硬體標準化。他們現在非常重視軟體層及其開發過程。測試工程團隊必須開始採用和標準化迭代的軟體。e開發方法，以跟上產品開發團隊的步伐，並保持快速現代化行業的項目進展。  

RCA的論文描述了在多功能部件和飛彈計劃中識別共享輸入和輸出的過程以定義它們的模塊化硬體系統需求。識別和分離過程是抽象的基礎，它可以同時完成。大規模儀器標準化和商業化現成技術的普及促使許多行業的測試機構採用模塊化硬體標準，如VXI、PXIe、PXIe和AXIe。在單個系統中，冷卻和用戶接口成為獨立的元件。  

國防科學委員會（DSB）在《國防系統軟體設計與採購報告》中說，我們的武器系統的許多功能來自系統軟體，而不是硬體。這種從硬體功能向軟體功能的轉變正在迅速蔓延。為了充分利用這些現代測試解決方案，不僅有利，而且有必要用軟體定義測量系統。  

領先的測試軟體工程團隊正在開發抽象測試軟體，它比抽象硬體提供更多的好處。抽象軟體平臺包括執行特定功能的層。這使得團隊可以單獨修復和升級每個模塊，同時隔離其他層。霍尼韋爾航空航天公司的總工程師馬克·基思（MarkKeith）說：因為我們有數十個傳統業務，軟體標準化需要解決每個團隊的歷史問題。抽象的目的是最小化或避免軟體修改。更換過時硬體的離子——現代測試軟體的開發  

根據當今市場新產品和功能發布的速度，正確構建測試軟體體系結構還遠遠不夠，測試軟體組織必須採用更加靈活的方法來更快地向生產部門和客戶交付產品。為了提供所有需要的功能，現代軟體工程團隊開始採用敏捷和其他連續的迭代軟體開發方法。  

如DSB報告中所提到的，迭代開發的主要優點是能夠快速且持續地捕獲錯誤，易於集成新代碼，並且在整個應用程式開發過程中獲得用戶反饋。e，這將有助於{國防部（DoD）}應對當今不穩定的安全環境，其中威脅變化快於瀑布開發所能處理的。  

迭代軟體開發需要彼此緊密合作的團隊，並且類似於硬體平臺和軟體體系結構抽象，包括共享和重複的概念和任務。  

負責代碼庫的團隊必須同意和標準化原始碼控制、單元測試框架、代碼分析、工作管理和部署所需的工具。另一個日益受到關注的問題是網絡安全。DSB指出，每天檢查軟體系統的代碼庫可以奏效。積極控制符合一般網絡規則所需的更改數量。  

根據規劃辦公室官員的說法，國防部正面臨著失去與美國同行相比的技術優勢的風險，並且迫切需要找到創新方法來使戰鬥機更快地利用新技術，美國國防部的格檢查員。內爾在其關於F-22現代化合同戰略的報告中說，國防和航天測試團隊正試圖更快地將更好的技術帶入市場，並且工業不是唯一這樣做的行業。迭代開發是加速技術發展的可靠方式。  

儘管測試工程團隊一直致力於硬體標準化和分層軟體體系結構，但是研究和開發組織已經將注意力轉移到了迭代產品開發上。但是標準化過程必須改進以適應當今的工程實踐。採用敏捷軟體開發方法的測試組織已經準備好利用這個即將到來的機會。  

以今天的技術變化速度來看，30年的時間似乎很長。有時候，最好的方法與過去的最佳方法並不兼容。-馬克·基思，霍尼韋爾航空航天公司首席工程師  

從半導體到電子子系統，再到工業4.0的核心，智能機器、物聯網(IoT)設備和工業物聯網(IIoT)系統變得越來越複雜，測試是產品鏈中容易被忽視的關鍵環節，也是產品鏈中的複雜環節。物聯網設備的應用進一步增加了測試的複雜性，但同時也大大提高了自動化測試的效率。支持自動化測試工作流可以幫助測試工程師更容易地應對IOT的挑戰。  

物聯網和IIoT是基於設備互聯和統一管理的，但是目前許多分布式測試系統沒有實現互聯或有效的設備管理。系統的位置，而不知道其性能、使用和健康狀態。  

幸運的是，大多數現代測試系統基於PC或PXI，並且可以直接連接到企業系統以實現附加功能，例如管理軟體和硬體組件、跟蹤使用和執行預測性維護，從而最大化測試投資的價值。  

物聯網的商業價值來自於互連繫統產生的海量數據，但由於各種數據格式和數據源的存在，使得測試數據的有效使用非常困難。從原始的模擬、數字時頻波形到參數測量的數據通常比用戶或工業設備的數據採集速度和數量要快得多，更糟糕的是，測試數據通常存儲在非標準化的筒倉中。對於企業來說不可見，因此在產品生命周期的其他階段很容易遺漏有用的信息。在部署基於物聯網的綜合數據管理解決方案之前，（JLR）只分析了10%的車輛測試數據。JLR電力管理總監SimonFoster說現在我們可以分析高達95%的數據，並且減少測試的成本和年度測試的數量，因為我們不需要重新運行測試。  

為了將IoT功能應用於自動化測試數據，需要一組現成的軟體適配器來訪問標準數據格式。這些適配器必須基於開放的文檔體系結構，以便它們能夠接收新的和獨特的數據，包括來自設計和生產的非測試數據。stem必須能夠與標準IoT和IIoT平臺共享數據，以便從企業級數據中提取有用的信息。  

由於測試數據通常比較複雜和多維，使用通用業務分析軟體分析測試數據可能非常困難。此外，典型的業務映射在測試和測量中不包括常見的可視化功能，如模擬和數位訊號組合。國家圖表，眼圖，史米斯圓圖和星座圖。  

通過適當的元數據管理，面向測試的模式使工具能夠可視化和分析測試數據，並將其與設計和生產數據相關聯。作為Python、R和MathWorks公司的MATLAB軟體進入工作流，並從數據中提取更有用的信息。  

傳統的專用桌面應用程式正逐漸轉向基於Web的行動應用程式，這種轉變使得測試難以實現。同時，本地運營商需要與DUT和DUT進行交互，但是公司希望遠程訪問測試設備以查看系統的結果和利用。f軟體，並將軟體下載到基於DUT的測試設備中。但是這就是為什麼他們必須維護定製的體系結構，這需要額外的資源，用於具有較高業務價值的活動。  

高級測試管理正從本地測試設備遷移到雲部署。基於Web的工具可用於查看測試設備的狀態、安排測試時間以及檢查推送到雲或伺服器的測試數據。H常用工具，如NILabVIEW，微軟。模塊化測試軟體體系結構（測試管理、測試代碼、測量IP、儀器驅動程序、硬體抽象層）使公司能夠評估將不同的軟體功能從本地移動到伺服器或雲的價值。隨著向雲部署的遷移，企業將認識到雲計算在數據存儲、可伸縮計算以及隨時隨地易於訪問軟體和數據方面的優勢。  

用物聯網測試不是一個未來的願景，而是一個現實可行的時刻。組織的能力取決於其當前的自動化測試基礎設施和最迫切的業務需求。管理測試系統，提高測試設備的利用率，從測試數據中獲取更有意義的信息，以及遠程訪問共享測試系統。  

管理和維護位於世界各地的測試資產將很快成為業界的標準要求。我們需要重塑我們的測試架構，以集成物聯網技術，特別是升級配置管理和數據分析，並支持業務數位化。工業界4——數字產業主管ThalesChoplain，Thales  

產業融合不是一個新概念，它甚至可能是最古老的概念之一。當不同的市場相互作用時，思想、過程和技術自然地交換，使它們更加緊密地相互交織。農業和貿易衝突，催生了銀行業。最近，醫療保健和消費電子的交叉點創造了可穿戴的設備。由於我們生活在一個全球互連的世界，機遇正在更快和更大規模地融合。關於多行業融合的評論很多。博客、文章和分析報告都發表了。描述數字革命的加速是如何顛覆傳統產業的，但是他們很少討論集成如何影響測試組織。通過使用多行業測試平臺，同時與涉及多個行業的其他組織合作並向其學習，從而解決egration問題。  

最常被引用的創造性測試創新報告之一是Gartner在2014年的報告產業整合：數字產業革命，該報告指出產業整合是組織發展的最基本機會。機會來自於其他行業的槓桿作用和學習，以及集中資源加速創新。  

集成的核心是觀點共享，在產品創新中，人們經常討論如何通過利用和學習其他產業來避免浪費時間和精力在創造現有事物上。這個概念也可以應用到測試策略中。功能安全就是一個很好的例子。經過幾十年的學習，並且由於產品本身的嚴格安全要求，重工業已經發展了一個標準來證明其嵌入式電子的功能安全性。集成電路設備：IEC61508。鐵路、汽車等其他行業在架構上增加了高安全性的嵌入式系統，採用EN50126和ISO262標準擴展和調整IEC61508。向專家學習這些標準可以節省增加功能安全性的時間。測試策略的測試。  

多產業資源聚集是產業融合的一個不太明顯的利益，隨著產業間關係的日益密切，其功能需求也越來越緊密，這導致了以服務業為主體的供應商的投資增加。在這種測試中，基於平臺的供應商將增加諸如處理器或模數轉換器等行業獨立的投資，以便以更低的價格向所有行業提供更好的產品。與單個行業選項不同，多行業解決方案使技術的利用率最大化。  

IBM2016年對世界最高管理層邊界的重新詮釋表明，產業融合的速度遠遠超過他們在未來三到五年內預期的任何其他趨勢。對於測試經理來說，行業融合增加了測試的複雜性，需要更適應性的測試平臺和更靈活的組織。  

隨著工業界開始利用彼此的技術，他們需要測試這些新技術領域並具有相關的專業知識。例如，汽車系統現在需要能夠測試控制、機械、熱力學、電子、軟體甚至電池化學的系統。如果測試系統測試系統建立在一個不靈活的封閉式專用平臺上，即使幾年前，測試系統也會過時。因此，測試系統應該具有開放和模塊化的硬體和軟體，能夠支持多種I/O類型、程式語言和不同的供應商，以及清晰的def。API和互操作性標準。  

組織如果不知道下一步該做什麼，就更具挑戰性。在集成時代，未來更加不確定。公司、測試策略和測試平臺應該迅速適應未來的發展方向。例如，航空航天工業，歷史上一直是由於供應鏈和消費電子產品之間日益密切的關係，航空航天測試機構急需測試設備來跟上時代的步伐。技術更新，以及能夠提供這種適應性的測試架構的設計起著至關重要的作用。跨行業的交流活動和對其他行業出版物的關注可以幫助團隊跟上最新趨勢。  

此外，與具有多行業經驗的組織合作可以幫助公司更有效地適應不可預見的情況，並利用其他行業的最佳工程實踐。解決了這些問題，或者在其他行業尋找戰略合作夥伴，如5G和物聯網。無窮無盡，說明這種協作如何帶領組織超越同行業。重新評估供應鏈中的測試項目並審查供應商也是一個明智的策略。通過採取積極的措施，組織可以為下一步做好準備，並對未來。  

產業融合是組織發展的最基本機會。產業整合：數字產業革命，Gartner，2014。  

NI（National.ments，NI）是一個以軟體為中心的平臺供應商，致力於幫助用戶加速自動測試和自動測量系統的開發和性能。今天，NI發布了NI趨勢展望報告2019，該報告探討了快速技術發展所面臨的關鍵工程趨勢和挑戰，包括物聯網(IoT)、從原型驗證到商業部署的5G技術進步以及其他領域。  

NI全球營銷副總裁ShelleyGretlein說：這些工程趨勢正在打破傳統的工業和產品測試，帶來前所未有的複雜挑戰。然而，這也極大地促進了創新，促使我們從根本上改變自動化測試和認證。對軟體定義的系統進行關鍵性改變的測量方法。  

NI趨勢展望2019報告將深入研究以下課題，致力於為自動化測試和自動化測量企業提供前瞻性信息，幫助企業為未來技術的迅速發展做好充分準備。  

5G迎來了無線測試的新時代——5G無線設備變得越來越複雜，工程師們必須重新考慮用於測試前幾代無線設備的高度優化的測試技術，以確保5G產品和解決方案的商業可行性。  

實現安全自動駕駛所需的折衷迫在眉睫，自動駕駛將產生重大的社會影響，但在先進駕駛輔助系統由單傳感器向多傳感器轉換的過程中，成本、技術和策略之間的折衷是：迫近。  

跟上標準化發展進程的趨勢——測試工程師正在利用舊的趨勢來跟上快速測試環境。他們不僅需要標準化硬體和軟體，而且需要標準化t.EST建築。  

藉助物聯網（IOT）優化系統測試，設備的複雜性日益增加，同時也增加了測試的複雜性，但是它可以大大提高自動化測試的效率。  

多學科融合顛覆了傳統的測試策略——融合預期將加速創新和提供前所未有的產品，同時使測試變得越來越複雜。跨行業的協作和學習為複雜測試提供了有用的視角。冗長。  

NI趨勢展望報告2019下載連結：  

對於NININI的軟體中心平臺，模塊化的硬體和巨大的生態系統被集成在一起，以幫助工程師和科學家應對各種挑戰。NI解決方案可以幫助用戶構建超出預期的高性能系統，快速適應需求的變化，並最終改善我們的生活。  

從總體趨勢來看，未來的工程趨勢正在深刻地改變工業、產品測試和試圖從中獲利的公司。物聯網的普及，5G技術從原型驗證到商業部署的不斷進步，以及自動駕駛技術的發展給我們帶來了巨大而複雜的挑戰，同時也為我們提供了前所未有的創新機會。  

為了真正認識到這些趨勢的好處，我們需要從根本上改變我們的自動化測試和自動化測量的方法。為了成功，我們必須以不同的方式思考，有目的地行動，並對軟體定義的系統進行關鍵的改變。這是我們NI趨勢輸出的初衷。看報告。  

NI趨勢展望報告旨在確定最關鍵的工程趨勢和來自不斷變化的技術環境的挑戰。我相信這個見解將幫助你向前邁進。  

自從蜂窩通信出現以來，測試工程師們一直使用一套公認的測量和技術來測試大量的無線通信技術，從射頻半導體到基站和行動電話。它們會變得更加複雜。為了驗證5G技術的性能，有必要用OTA方法代替現有的電纜連接方法測試5G組件和設備。g領導人，我們需要新的測試方法，以確保5G產品和解決方案在商業上可行的許多行業和應用。  

5G標準的主要目標之一是大大增加數據容量，這是由於用戶數據需求的不斷增長，但是為了達到每用戶10Gbps的目標峰值速率，需要引入新技術。IMO)技術，它允許用戶通過波束成形技術同時共享相同的頻帶，為每個用戶建立獨特的集中式無線連接。其次，5G標準增加了更多的無線頻譜，擴展到釐米和毫米波頻率。  

MU-MIMO和mmWave技術的物理實現需要比前幾代蜂窩標準更多的天線元件，根據物理定律，mmWave頻率信號通過自由空間時衰減比當前蜂窩頻率信號快。因此，當發射機電平接近時，毫米波蜂窩頻率的範圍將遠小於當前蜂窩頻帶。為了克服這種路徑損耗，5G發射機和接收機將使用並行天線陣列和波束形成技術來增強信號功率。這些天線陣列和波束成形技術不僅對於提高信號功率，而且對於實現MU-MIMO技術是重要的。  

那麼如何將所有這些天線安裝到未來的手機上呢幸運的是，毫米波頻率天線將比當前標準的蜂窩天線小得多。新的封裝技術，如封裝天線(AiP)，其中天線陣列位於晶片封裝中，將使得這些天線更容易集成到現代智慧型手機，但天線陣列可以完全封閉，沒有任何直接接觸測試點。  

對於測試工程師來說，增加的頻率範圍、新的封裝技術和更多的天線使得在避免資本成本(測試設備成本)和操作成本(測試每個設備的時間)的大量增加的同時難以維持高質量。但它也帶來了挑戰。  

首先，測量精度是一個很大的挑戰。不像線測試，在OTA測量中，測試工程師需要處理由天線校準和精度、連接器公差和信號反射引起的額外的測量不確定性。電波暗室集成測量方法、波束特性分析、最優碼本計算和天線參數特性分析。最後，測試經理必須考慮額外的業務因素以確保產品質量，同時最小化對上市時間、資本成本、運營成本和樓層空間的影響（以適應OTA測試暗室的面積）。幾年後，測試與測量行業將通過許多創新技術快速響應這些挑戰。因此，測試團隊應該考慮高度靈活的軟體定義測試策略和平臺，以確保他們當前的資本支出能夠跟上。這種快速的創新周期。  

OTA雖然帶來了很多挑戰，但是也帶來了很多好處。首先，OTA是AiP技術的唯一選擇，因為天線陣列集成在封裝中，不能通過導線直接連接陣列元件。連接天線部件的插座也面臨著在並行測試（購買更多儀器的資本支出）或連續測試（由於測試時間和吞吐量增加而導致的操作成本）之間進行選擇的困難。測試提供了將陣列測試為一個系統而不是一組獨立組件的可能性，期望它能夠提供系統級測試的高效率。在增加性能和複雜性的同時測試成本。然而，他們在5G仍然面臨同樣的挑戰。儘管今天的5G測試挑戰看起來很複雜，世界各地的工程師已經開發出新的測試儀器和方法，如OTA，這是5G成功商業部署所必需的。  

據世界衛生組織統計，每年有125萬人死於交通事故，約佔國內生產總值的3%。雖然自主駕駛的潛在影響非常廣泛，延伸到個人、經濟和政治領域，但其挽救生命的作用卻是elf的意思是自主駕駛可能是我們這個時代最具革命性的發明。  

高級駕駛輔助系統（ADAS）是傳感器、處理器和軟體的組合，旨在提高安全性並最終提供自動駕駛功能。今天，大多數ADAS系統使用單個傳感器，如雷達或照相機，並具有可量化的影響。2016年的研究報告顯示，自動剎車系統減少了約40%的後端碰撞事故，碰撞預警系統減少了23%的後端碰撞事故。為了實現從輔助駕駛向L4或自主駕駛的轉變，使駕駛員不再控制方向盤，汽車工業面臨著更加複雜的挑戰。ZES許多傳感器測量以獲得結果。因此，需要同步、大功率處理和傳感器技術，對於汽車製造商來說，這意味著要平衡成本、技術和策略這三個關鍵要素，以實現適當的平衡。  

一級自主駕駛標準規定，如果汽車處於預定環境，則駕駛員不必特別注意。到2019年，它將成為世界上第一個提供L3級自主駕駛技術的批量生產車輛。它配備有六個凸輪。橡皮擦，五個雷達設備，一個雷射雷達設備和12個超聲波傳感器。為什麼要用那麼多傳感器簡言之，每個傳感器都有其獨特的優點和缺點。例如，雷達顯示物體的運動速度，而不是它的形狀。此時，需要傳感器融合，因為物體的運動速度和對象的形狀對於預測物體的行為非常重要。Bug和冗餘是克服每個傳感器的缺陷。  

最後，傳感器數據處理的目標是獲得能夠代表汽車周圍環境的安全/失效的表示，這種表示應該被引入到決策算法中，並有助於降低成本，從而最終產品可以通用。實現這一目標的最大挑戰之一是選擇正確的軟體。以三個應用為例：緊密同步測量、數據可追溯性維護和在許多實際條件下的軟體測試。每個應用都有其獨特的挑戰；自動駕駛儀，這三個應用是必不可少的，但代價是什麼  

ADAS的處理能力來自於多個獨立的控制單元，然而傳感器融合正在促進單個集中式處理器的普及。以奧迪A8為例。在2019年的模型中，所需的傳感器、功能、電子硬體和軟體架構被集成。這個中央駕駛輔助控制器計算汽車周圍環境的完整模型，並激活所有的輔助系統。它的處理能力將高於之前奧迪A8組合的所有系統。  

集中式體系結構的主要問題是高功率處理的高成本，這甚至更高，因為需要將輔助融合控制器作為備用控制器安裝在汽車其他地方以確保安全。工程師的偏好可能在分布式和集中式體系結構設計之間交替，這意味著軟體定義的測試器設計對於跟上這種發展至關重要。  

為了實現L5級的自動駕駛，自動駕駛儀的微處理器需要比當前微處理器多2000倍的處理能力。因此，在毫米波雷達傳感器系統中，這種微處理器的成本要比射頻元件昂貴得多。從而促進了現有企業在市場上的競爭。  

例如，瑞銀估計，電力系統中的半導體器件數量是等效內燃機車的6到10倍。汽車中的半導體器件數量只會增加，不會減少，相鄰的市場將繼續改善。例如，NVIDIA改進了最初為消費電子產品開發的Tegra平臺，以滿足汽車ADAS應用的需要。此外，Denso已經開始設計和製造自己的AI微處理器，以降低成本，能源消耗。Denso的子公司NSITEXE公司計劃在2022年發布數據流處理器，下一代處理器IP，稱為DFP。遊戲已經開始。  

基於這些折衷的決策將對整個供應鏈的市場時間和差異化能力產生重大影響，快速重新配置測試器的能力對於最小化驗證和生產測試的成本和時間至關重要，因此通過sof實現靈活性至關重要。兩個是獲勝的策略。該研究所執行長詹姆斯·庫夫納博士在接受採訪時說，我們的預算不是翻倍，而是翻兩番。我們有將近40億美元使豐田成為世界級的軟體汽車公司。這種情緒在汽車行業並不罕見。目前，還沒有答案是明確的，但是就像過去的工業革命一樣，人們通過提高生產力來支付新技術的成本，並且提高軟體開發效率將成為自動駕駛儀革命中不可或缺的一部分。  

{HelmutMatschi，大陸安裝執行委員會成員}說這一切歸功於軟體工程……他預測，隨著高性能計算機在未來十年在汽車上的廣泛應用，開發項目的預算的80%可以花在軟體上。《汽車新聞》，《蟲子世界的大陸支撐》，2018年產品開發過程的標準化  

幾十年來，標準化一直是測試組織的理想目標。1961年，RCA的D.B.Dobson和L.L.Wolff發表了《電子測試設備標準化》。多用途飛彈系統試驗設備。  

早期技術標準化工作的目標是減少整個組織中不同測試解決方案使用的測試設備的多樣性。RCA已經實現的一個關鍵目標是設計和部署一組模塊化硬體。測試解決方案的電子集成，減少部件陳舊，簡化技術替換過程。由於國防和航天工業中各種產品和資產的使用壽命可長達50年，可維護和可重用的測試系統將為遠程測試帶來許多好處。行業中的ST團隊。  

由於嚴格的安全要求和快速的變化，現代測試組織需要的不僅僅是硬體標準化。他們現在非常重視軟體層及其開發過程。測試工程團隊必須開始採用和標準化迭代的軟體。e開發方法，以跟上產品開發團隊的步伐，並保持快速現代化行業的項目進展。  

RCA的論文描述了在多功能部件和飛彈計劃中識別共享輸入和輸出的過程以定義它們的模塊化硬體系統需求。識別和分離過程是抽象的基礎，它可以同時完成。大規模儀器標準化和商業化現成技術的普及促使許多行業的測試機構採用模塊化硬體標準，如VXI、PXIe、PXIe和AXIe。在單個系統中，冷卻和用戶接口成為獨立的元件。  

國防科學委員會（DSB）在《國防系統軟體設計與採購報告》中說，我們的武器系統的許多功能來自系統軟體，而不是硬體。這種從硬體功能向軟體功能的轉變正在迅速蔓延。為了充分利用這些現代測試解決方案，不僅有利，而且有必要用軟體定義測量系統。  

領先的測試軟體工程團隊正在開發抽象測試軟體，它比抽象硬體提供更多的好處。抽象軟體平臺包括執行特定功能的層。這使得團隊可以單獨修復和升級每個模塊，同時隔離其他層。霍尼韋爾航空航天公司的總工程師馬克·基思（MarkKeith）說：因為我們有數十個傳統業務，軟體標準化需要解決每個團隊的歷史問題。抽象的目的是最小化或避免軟體修改。更換過時硬體的離子——現代測試軟體的開發  

根據當今市場新產品和功能發布的速度，正確構建測試軟體體系結構還遠遠不夠，測試軟體組織必須採用更加靈活的方法來更快地向生產部門和客戶交付產品。為了提供所有需要的功能，現代軟體工程團隊開始採用敏捷和其他連續的迭代軟體開發方法。  

如DSB報告中所提到的，迭代開發的主要優點是能夠快速且持續地捕獲錯誤，易於集成新代碼，並且在整個應用程式開發過程中獲得用戶反饋。e，這將有助於{國防部（DoD）}應對當今不穩定的安全環境，其中威脅變化快於瀑布開發所能處理的。  

迭代軟體開發需要彼此緊密合作的團隊，並且類似於硬體平臺和軟體體系結構抽象，包括共享和重複的概念和任務。  

負責代碼庫的團隊必須同意和標準化原始碼控制、單元測試框架、代碼分析、工作管理和部署所需的工具。另一個日益受到關注的問題是網絡安全。DSB指出，每天檢查軟體系統的代碼庫可以奏效。積極控制符合一般網絡規則所需的更改數量。  

根據規劃辦公室官員的說法，國防部正面臨著失去與美國同行相比的技術優勢的風險，並且迫切需要找到創新方法來使戰鬥機更快地利用新技術，美國國防部的格檢查員。內爾在其關於F-22現代化合同戰略的報告中說，國防和航天測試團隊正試圖更快地將更好的技術帶入市場，並且工業不是唯一這樣做的行業。迭代開發是加速技術發展的可靠方式。  

儘管測試工程團隊一直致力於硬體標準化和分層軟體體系結構，但是研究和開發組織已經將注意力轉移到了迭代產品開發上。但是標準化過程必須改進以適應當今的工程實踐。採用敏捷軟體開發方法的測試組織已經準備好利用這個即將到來的機會。  

以今天的技術變化速度來看，30年的時間似乎很長。有時候，最好的方法與過去的最佳方法並不兼容。-馬克·基思，霍尼韋爾航空航天公司首席工程師  

從半導體到電子子系統，再到工業4.0的核心，智能機器、物聯網(IoT)設備和工業物聯網(IIoT)系統變得越來越複雜，測試是產品鏈中容易被忽視的關鍵環節，也是產品鏈中的複雜環節。物聯網設備的應用進一步增加了測試的複雜性，但同時也大大提高了自動化測試的效率。支持自動化測試工作流可以幫助測試工程師更容易地應對IOT的挑戰。  

物聯網和IIoT是基於設備互聯和統一管理的，但是目前許多分布式測試系統沒有實現互聯或有效的設備管理。系統的位置，而不知道其性能、使用和健康狀態。  

幸運的是，大多數現代測試系統基於PC或PXI，並且可以直接連接到企業系統以實現附加功能，例如管理軟體和硬體組件、跟蹤使用和執行預測性維護，從而最大化測試投資的價值。  

物聯網的商業價值來自於互連繫統產生的海量數據，但由於各種數據格式和數據源的存在，使得測試數據的有效使用非常困難。從原始的模擬、數字時頻波形到參數測量的數據通常比用戶或工業設備的數據採集速度和數量要快得多，更糟糕的是，測試數據通常存儲在非標準化的筒倉中。對於企業來說不可見，因此在產品生命周期的其他階段很容易遺漏有用的信息。在部署基於物聯網的綜合數據管理解決方案之前，（JLR）只分析了10%的車輛測試數據。JLR電力管理總監SimonFoster說現在我們可以分析高達95%的數據，並且減少測試的成本和年度測試的數量，因為我們不需要重新運行測試。  

為了將IoT功能應用於自動化測試數據，需要一組現成的軟體適配器來訪問標準數據格式。這些適配器必須基於開放的文檔體系結構，以便它們能夠接收新的和獨特的數據，包括來自設計和生產的非測試數據。stem必須能夠與標準IoT和IIoT平臺共享數據，以便從企業級數據中提取有用的信息。  

由於測試數據通常比較複雜和多維，使用通用業務分析軟體分析測試數據可能非常困難。此外，典型的業務映射在測試和測量中不包括常見的可視化功能，如模擬和數位訊號組合。國家圖表，眼圖，史米斯圓圖和星座圖。  

通過適當的元數據管理，面向測試的模式使工具能夠可視化和分析測試數據，並將其與設計和生產數據相關聯。作為Python、R和MathWorks公司的MATLAB軟體進入工作流，並從數據中提取更有用的信息。  

傳統的專用桌面應用程式正逐漸轉向基於Web的行動應用程式，這種轉變使得測試難以實現。同時，本地運營商需要與DUT和DUT進行交互，但是公司希望遠程訪問測試設備以查看系統的結果和利用。f軟體，並將軟體下載到基於DUT的測試設備中。但是這就是為什麼他們必須維護定製的體系結構，這需要額外的資源，用於具有較高業務價值的活動。  

高級測試管理正從本地測試設備遷移到雲部署。基於Web的工具可用於查看測試設備的狀態、安排測試時間以及檢查推送到雲或伺服器的測試數據。H常用工具，如NILabVIEW，微軟。模塊化測試軟體體系結構（測試管理、測試代碼、測量IP、儀器驅動程序、硬體抽象層）使公司能夠評估將不同的軟體功能從本地移動到伺服器或雲的價值。隨著向雲部署的遷移，企業將認識到雲計算在數據存儲、可伸縮計算以及隨時隨地易於訪問軟體和數據方面的優勢。  

用物聯網測試不是一個未來的願景，而是一個現實可行的時刻。組織的能力取決於其當前的自動化測試基礎設施和最迫切的業務需求。管理測試系統，提高測試設備的利用率，從測試數據中獲取更有意義的信息，以及遠程訪問共享測試系統。  

管理和維護位於世界各地的測試資產將很快成為業界的標準要求。我們需要重塑我們的測試架構，以集成物聯網技術，特別是升級配置管理和數據分析，並支持業務數位化。工業界4——數字產業主管ThalesChoplain，Thales  

產業融合不是一個新概念，它甚至可能是最古老的概念之一。當不同的市場相互作用時，思想、過程和技術自然地交換，使它們更加緊密地相互交織。農業和貿易衝突，催生了銀行業。最近，醫療保健和消費電子的交叉點創造了可穿戴的設備。由於我們生活在一個全球互連的世界，機遇正在更快和更大規模地融合。關於多行業融合的評論很多。博客、文章和分析報告都發表了。描述數字革命的加速是如何顛覆傳統產業的，但是他們很少討論集成如何影響測試組織。通過使用多行業測試平臺，同時與涉及多個行業的其他組織合作並向其學習，從而解決egration問題。  

最常被引用的創造性測試創新報告之一是Gartner在2014年的報告產業整合：數字產業革命，該報告指出產業整合是組織發展的最基本機會。機會來自於其他行業的槓桿作用和學習，以及集中資源加速創新。  

集成的核心是觀點共享，在產品創新中，人們經常討論如何通過利用和學習其他產業來避免浪費時間和精力在創造現有事物上。這個概念也可以應用到測試策略中。功能安全就是一個很好的例子。經過幾十年的學習，並且由於產品本身的嚴格安全要求，重工業已經發展了一個標準來證明其嵌入式電子的功能安全性。集成電路設備：IEC61508。鐵路、汽車等其他行業在架構上增加了高安全性的嵌入式系統，採用EN50126和ISO262標準擴展和調整IEC61508。向專家學習這些標準可以節省增加功能安全性的時間。測試策略的測試。  

多產業資源聚集是產業融合的一個不太明顯的利益，隨著產業間關係的日益密切，其功能需求也越來越緊密，這導致了以服務業為主體的供應商的投資增加。在這種測試中，基於平臺的供應商將增加諸如處理器或模數轉換器等行業獨立的投資，以便以更低的價格向所有行業提供更好的產品。與單個行業選項不同，多行業解決方案使技術的利用率最大化。  

IBM2016年對世界最高管理層邊界的重新詮釋表明，產業融合的速度遠遠超過他們在未來三到五年內預期的任何其他趨勢。對於測試經理來說，行業融合增加了測試的複雜性，需要更適應性的測試平臺和更靈活的組織。  

隨著工業界開始利用彼此的技術，他們需要測試這些新技術領域並具有相關的專業知識。例如，汽車系統現在需要能夠測試控制、機械、熱力學、電子、軟體甚至電池化學的系統。如果測試系統測試系統建立在一個不靈活的封閉式專用平臺上，即使幾年前，測試系統也會過時。因此，測試系統應該具有開放和模塊化的硬體和軟體，能夠支持多種I/O類型、程式語言和不同的供應商，以及清晰的def。API和互操作性標準。  

組織如果不知道下一步該做什麼，就更具挑戰性。在集成時代，未來更加不確定。公司、測試策略和測試平臺應該迅速適應未來的發展方向。例如，航空航天工業，歷史上一直是由於供應鏈和消費電子產品之間日益密切的關係，航空航天測試機構急需測試設備來跟上時代的步伐。技術更新，以及能夠提供這種適應性的測試架構的設計起著至關重要的作用。跨行業的交流活動和對其他行業出版物的關注可以幫助團隊跟上最新趨勢。  

此外，與具有多行業經驗的組織合作可以幫助公司更有效地適應不可預見的情況，並利用其他行業的最佳工程實踐。解決了這些問題，或者在其他行業尋找戰略合作夥伴，如5G和物聯網。無窮無盡，說明這種協作如何帶領組織超越同行業。重新評估供應鏈中的測試項目並審查供應商也是一個明智的策略。通過採取積極的措施，組織可以為下一步做好準備，並對未來。  

產業融合是組織發展的最基本機會。產業整合：數字產業革命，Gartner，2014。  

NI（National.ments，NI）是一個以軟體為中心的平臺供應商，致力於幫助用戶加速自動測試和自動測量系統的開發和性能。該公司今天發布了NI趨勢展望報告2019。該報告探討了關鍵工程趨勢和面臨快速技術發展的挑戰，包括物聯網(IoT)、從原型驗證到商業部署的5G技術進步，以及其他領域。  

NI全球營銷副總裁ShelleyGretlein說：這些工程趨勢正在打破傳統的工業和產品測試，帶來前所未有的複雜挑戰。然而，這也極大地促進了創新，促使我們從根本上改變自動化測試和認證。對軟體定義的系統進行關鍵性改變的測量方法。  

NI趨勢展望2019報告將深入研究以下課題，致力於為自動化測試和自動化測量企業提供前瞻性信息，幫助企業為未來技術的迅速發展做好充分準備。  

5G迎來了無線測試的新時代——5G無線設備變得越來越複雜，工程師們必須重新考慮用於測試前幾代無線設備的高度優化的測試技術，以確保5G產品和解決方案的商業可行性。  

實現安全自動駕駛所需的折衷迫在眉睫，自動駕駛將產生重大的社會影響，但在先進駕駛輔助系統由單傳感器向多傳感器轉換的過程中，成本、技術和策略之間的折衷是：迫近。  

跟上標準化發展進程的趨勢——測試工程師正在利用舊的趨勢來跟上快速測試環境。他們不僅需要標準化硬體和軟體，而且需要標準化t.EST建築。  

藉助物聯網（IOT）優化系統測試，設備的複雜性日益增加，同時也增加了測試的複雜性，但是它可以大大提高自動化測試的效率。  

多學科融合顛覆了傳統的測試策略——融合預期將加速創新和提供前所未有的產品，同時使測試變得越來越複雜。跨行業的協作和學習為複雜測試提供了有用的視角。冗長。  

NI趨勢展望報告2019下載連結：  

對於NININI的軟體中心平臺，模塊化的硬體和巨大的生態系統被集成在一起，以幫助工程師和科學家應對各種挑戰。NI解決方案可以幫助用戶構建超出預期的高性能系統，快速適應需求的變化，並最終改善我們的生活。  

從總體趨勢來看，未來的工程趨勢正在深刻地改變工業、產品測試和試圖從中獲利的公司。物聯網的普及，5G技術從原型驗證到商業部署的不斷進步，以及自動駕駛技術的發展給我們帶來了巨大而複雜的挑戰，同時也為我們提供了前所未有的創新機會。  

為了真正認識到這些趨勢的好處，我們需要從根本上改變我們的自動化測試和自動化測量的方法。為了成功，我們必須以不同的方式思考，有目的地行動，並對軟體定義的系統進行關鍵的改變。這是我們NI趨勢輸出的初衷。看報告。  

NI趨勢展望報告旨在確定最關鍵的工程趨勢和來自不斷變化的技術環境的挑戰。我相信這個見解將幫助你向前邁進。  

自從蜂窩通信出現以來，測試工程師們一直使用一套公認的測量和技術來測試大量的無線通信技術，從射頻半導體到基站和行動電話。它們會變得更加複雜。為了驗證5G技術的性能，有必要用OTA方法代替現有的電纜連接方法測試5G組件和設備。g領導人，我們需要新的測試方法，以確保5G產品和解決方案在商業上可行的許多行業和應用。  

5G標準的主要目標之一是大大增加數據容量，這是由於用戶數據需求的不斷增長，但是為了達到每用戶10Gbps的目標峰值速率，需要引入新技術。IMO)技術，它允許用戶通過波束成形技術同時共享相同的頻帶，為每個用戶建立獨特的集中式無線連接。其次，5G標準增加了更多的無線頻譜，擴展到釐米和毫米波頻率。  

MU-MIMO和mmWave技術的物理實現需要比前幾代蜂窩標準更多的天線元件，根據物理定律，mmWave頻率信號通過自由空間時衰減比當前蜂窩頻率信號快。因此，當發射機電平接近時，毫米波蜂窩頻率的範圍將遠小於當前蜂窩頻帶。為了克服這種路徑損耗，5G發射機和接收機將使用並行天線陣列和波束形成技術來增強信號功率。這些天線陣列和波束成形技術不僅對於提高信號功率，而且對於實現MU-MIMO技術是重要的。  

那麼如何將所有這些天線安裝到未來的手機上呢幸運的是，毫米波頻率天線將比當前標準的蜂窩天線小得多。新的封裝技術，如封裝天線(AiP)，其中天線陣列位於晶片封裝中，將使得這些天線更容易集成到現代智慧型手機，但天線陣列可以完全封閉，沒有任何直接接觸測試點。  

對於測試工程師來說，增加的頻率範圍、新的封裝技術和更多的天線使得在避免資本成本(測試設備成本)和操作成本(測試每個設備的時間)的大量增加的同時難以維持高質量。但它也帶來了挑戰。  

首先，測量精度是一個很大的挑戰。不像線測試，在OTA測量中，測試工程師需要處理由天線校準和精度、連接器公差和信號反射引起的額外的測量不確定性。電波暗室集成測量方法、波束特性分析、最優碼本計算和天線參數特性分析。最後，測試經理必須考慮額外的業務因素以確保產品質量，同時最小化對上市時間、資本成本、運營成本和樓層空間的影響（以適應OTA測試暗室的面積）。幾年後，測試與測量行業將通過許多創新技術快速響應這些挑戰。因此，測試團隊應該考慮高度靈活的軟體定義測試策略和平臺，以確保他們當前的資本支出能夠跟上。這種快速的創新周期。  

OTA雖然帶來了很多挑戰，但是也帶來了很多好處。首先，OTA是AiP技術的唯一選擇，因為天線陣列集成在封裝中，不能通過導線直接連接陣列元件。連接天線部件的插座也面臨著在並行測試（購買更多儀器的資本支出）或連續測試（由於測試時間和吞吐量增加而導致的操作成本）之間進行選擇的困難。測試提供了將陣列測試為一個系統而不是一組獨立組件的可能性，期望它能夠提供系統級測試的高效率。在增加性能和複雜性的同時測試成本。然而，他們在5G仍然面臨同樣的挑戰。儘管今天的5G測試挑戰看起來很複雜，世界各地的工程師已經開發出新的測試儀器和方法，如OTA，這是5G成功商業部署所必需的。  

據世界衛生組織統計，每年有125萬人死於交通事故，約佔國內生產總值的3%。雖然自主駕駛的潛在影響非常廣泛，延伸到個人、經濟和政治領域，但其挽救生命的作用卻是elf的意思是自主駕駛可能是我們這個時代最具革命性的發明。  

高級駕駛輔助系統（ADAS）是傳感器、處理器和軟體的組合，旨在提高安全性並最終提供自動駕駛功能。今天，大多數ADAS系統使用單個傳感器，如雷達或照相機，並具有可量化的影響。2016年的研究報告顯示，自動剎車系統減少了約40%的後端碰撞事故，碰撞預警系統減少了23%的後端碰撞事故。為了實現從輔助駕駛向L4或自主駕駛的轉變，使駕駛員不再控制方向盤，汽車工業面臨著更加複雜的挑戰。ZES許多傳感器測量以獲得結果。因此，需要同步、大功率處理和傳感器技術，對於汽車製造商來說，這意味著要平衡成本、技術和策略這三個關鍵要素，以實現適當的平衡。  

一級自主駕駛標準規定，如果汽車處於預定環境，則駕駛員不必特別注意。到2019年，它將成為世界上第一個提供L3級自主駕駛技術的批量生產車輛。它配備有六個凸輪。橡皮擦，五個雷達設備，一個雷射雷達設備和12個超聲波傳感器。為什麼要用那麼多傳感器簡言之，每個傳感器都有其獨特的優點和缺點。例如，雷達顯示物體的運動速度，而不是它的形狀。此時，需要傳感器融合，因為物體的運動速度和對象的形狀對於預測物體的行為非常重要。Bug和冗餘是克服每個傳感器的缺陷。  

最後，傳感器數據處理的目標是獲得能夠代表汽車周圍環境的安全/失效的表示，這種表示應該被引入到決策算法中，並有助於降低成本，從而最終產品可以通用。實現這一目標的最大挑戰之一是選擇正確的軟體。以三個應用為例：緊密同步測量、數據可追溯性維護和在許多實際條件下的軟體測試。每個應用都有其獨特的挑戰；自動駕駛儀，這三個應用是必不可少的，但代價是什麼  

ADAS的處理能力來自於多個獨立的控制單元，然而傳感器融合正在促進單個集中式處理器的普及。以奧迪A8為例。在2019年的模型中，所需的傳感器、功能、電子硬體和軟體架構被集成。這個中央駕駛輔助控制器計算汽車周圍環境的完整模型，並激活所有的輔助系統。它的處理能力將高於之前奧迪A8組合的所有系統。  

集中式體系結構的主要問題是高功率處理的高成本，這甚至更高，因為需要將輔助融合控制器作為備用控制器安裝在汽車其他地方以確保安全。工程師的偏好可能在分布式和集中式體系結構設計之間交替，這意味著軟體定義的測試器設計對於跟上這種發展至關重要。  

為了實現L5級的自動駕駛，自動駕駛儀的微處理器需要比當前微處理器多2000倍的處理能力。因此，在毫米波雷達傳感器系統中，這種微處理器的成本要比射頻元件昂貴得多。從而促進了現有企業在市場上的競爭。  

例如，瑞銀估計，電力系統中的半導體器件數量是等效內燃機車的6到10倍。汽車中的半導體器件數量只會增加，不會減少，相鄰的市場將繼續改善。例如，NVIDIA改進了最初為消費電子產品開發的Tegra平臺，以滿足汽車ADAS應用的需要。此外，Denso已經開始設計和製造自己的AI微處理器，以降低成本，能源消耗。Denso的子公司NSITEXE公司計劃在2022年發布數據流處理器，下一代處理器IP，稱為DFP。遊戲已經開始。  

基於這些折衷的決策將對整個供應鏈的市場時間和差異化能力產生重大影響，快速重新配置測試器的能力對於最小化驗證和生產測試的成本和時間至關重要，因此通過sof實現靈活性至關重要。兩個是獲勝的策略。該研究所執行長詹姆斯·庫夫納博士在接受採訪時說，我們的預算不是翻倍，而是翻兩番。我們有將近40億美元使豐田成為世界級的軟體汽車公司。這種情緒在汽車行業並不罕見。目前，還沒有答案是明確的，但是就像過去的工業革命一樣，人們通過提高生產力來支付新技術的成本，並且提高軟體開發效率將成為自動駕駛儀革命中不可或缺的一部分。  

{HelmutMatschi，大陸安裝執行委員會成員}說這一切歸功於軟體工程……他預測，隨著高性能計算機在未來十年在汽車上的廣泛應用，開發項目的預算的80%可以花在軟體上。《汽車新聞》，《蟲子世界的大陸支撐》，2018年產品開發過程的標準化  

幾十年來，標準化一直是測試組織的理想目標。1961年，RCA的D.B.Dobson和L.L.Wolff發表了《電子測試設備標準化》。多用途飛彈系統試驗設備。  

早期技術標準化工作的目標是減少整個組織中不同測試解決方案使用的測試設備的多樣性。RCA已經實現的一個關鍵目標是設計和部署一組模塊化硬體。測試解決方案的電子集成，減少部件陳舊，簡化技術替換過程。由於國防和航天工業中各種產品和資產的使用壽命可長達50年，可維護和可重用的測試系統將為遠程測試帶來許多好處。行業中的ST團隊。  

由於嚴格的安全要求和快速的變化，現代測試組織需要的不僅僅是硬體標準化。他們現在非常重視軟體層及其開發過程。測試工程團隊必須開始採用和標準化迭代的軟體。e開發方法，以跟上產品開發團隊的步伐，並保持快速現代化行業的項目進展。  

RCA的論文描述了在多功能部件和飛彈計劃中識別共享輸入和輸出的過程以定義它們的模塊化硬體系統需求。識別和分離過程是抽象的基礎，它可以同時完成。大規模儀器標準化和商業化現成技術的普及促使許多行業的測試機構採用模塊化硬體標準，如VXI、PXIe、PXIe和AXIe。在單個系統中，冷卻和用戶接口成為獨立的元件。  

國防科學委員會（DSB）在《國防系統軟體設計與採購報告》中說，我們的武器系統的許多功能來自系統軟體，而不是硬體。這種從硬體功能向軟體功能的轉變正在迅速蔓延。為了充分利用這些現代測試解決方案，不僅有利，而且有必要用軟體定義測量系統。  

領先的測試軟體工程團隊正在開發抽象測試軟體，它比抽象硬體提供更多的好處。抽象軟體平臺包括執行特定功能的層。這使得團隊可以單獨修復和升級每個模塊，同時隔離其他層。霍尼韋爾航空航天公司的總工程師馬克·基思（MarkKeith）說：因為我們有數十個傳統業務，軟體標準化需要解決每個團隊的歷史問題。抽象的目的是最小化或避免軟體修改。更換過時硬體的離子——現代測試軟體的開發  

根據當今市場新產品和功能發布的速度，正確構建測試軟體體系結構還遠遠不夠，測試軟體組織必須採用更加靈活的方法來更快地向生產部門和客戶交付產品。為了提供所有需要的功能，現代軟體工程團隊開始採用敏捷和其他連續的迭代軟體開發方法。  

如DSB報告中所提到的，迭代開發的主要優點是能夠快速且持續地捕獲錯誤，易於集成新代碼，並且在整個應用程式開發過程中獲得用戶反饋。e，這將有助於{國防部（DoD）}應對當今不穩定的安全環境，其中威脅變化快於瀑布開發所能處理的。  

迭代軟體開發需要彼此緊密合作的團隊，並且類似於硬體平臺和軟體體系結構抽象，包括共享和重複的概念和任務。  

負責代碼庫的團隊必須同意和標準化原始碼控制、單元測試框架、代碼分析、工作管理和部署所需的工具。另一個日益受到關注的問題是網絡安全。DSB指出，每天檢查軟體系統的代碼庫可以奏效。積極控制符合一般網絡規則所需的更改數量。  

根據規劃辦公室官員的說法，國防部正面臨著失去與美國同行相比的技術優勢的風險，並且迫切需要找到創新方法來使戰鬥機更快地利用新技術，美國國防部的格檢查員。內爾在其關於F-22現代化合同戰略的報告中說，國防和航天測試團隊正試圖更快地將更好的技術帶入市場，並且工業不是唯一這樣做的行業。迭代開發是加速技術發展的可靠方式。  

儘管測試工程團隊一直致力於硬體標準化和分層軟體體系結構，但是研究和開發組織已經將注意力轉移到了迭代產品開發上。但是標準化過程必須改進以適應當今的工程實踐。採用敏捷軟體開發方法的測試組織已經準備好利用這個即將到來的機會。  

以今天的技術變化速度來看，30年的時間似乎很長。有時候，最好的方法與過去的最佳方法並不兼容。-馬克·基思，霍尼韋爾航空航天公司首席工程師  

從半導體到電子子系統，再到工業4.0的核心，智能機器、物聯網(IoT)設備和工業物聯網(IIoT)系統變得越來越複雜，測試是產品鏈中容易被忽視的關鍵環節，也是產品鏈中的複雜環節。物聯網設備的應用進一步增加了測試的複雜性，但同時也大大提高了自動化測試的效率。支持自動化測試工作流可以幫助測試工程師更容易地應對IOT的挑戰。  

物聯網和IIoT是基於設備互聯和統一管理的，但是目前許多分布式測試系統沒有實現互聯或有效的設備管理。系統的位置，而不知道其性能、使用和健康狀態。  

幸運的是，大多數現代測試系統基於PC或PXI，並且可以直接連接到企業系統以實現附加功能，例如管理軟體和硬體組件、跟蹤使用和執行預測性維護，從而最大化測試投資的價值。  

物聯網的商業價值來自於互連繫統產生的海量數據，但由於各種數據格式和數據源的存在，使得測試數據的有效使用非常困難。從原始的模擬、數字時頻波形到參數測量的數據通常比用戶或工業設備的數據採集速度和數量要快得多，更糟糕的是，測試數據通常存儲在非標準化的筒倉中。對於企業來說不可見，因此在產品生命周期的其他階段很容易遺漏有用的信息。在部署基於物聯網的綜合數據管理解決方案之前，（JLR）只分析了10%的車輛測試數據。JLR電力管理總監SimonFoster說現在我們可以分析高達95%的數據，並且減少測試的成本和年度測試的數量，因為我們不需要重新運行測試。  

為了將IoT功能應用於自動化測試數據，需要一組現成的軟體適配器來訪問標準數據格式。這些適配器必須基於開放的文檔體系結構，以便它們能夠接收新的和獨特的數據，包括來自設計和生產的非測試數據。stem必須能夠與標準IoT和IIoT平臺共享數據，以便從企業級數據中提取有用的信息。  

由於測試數據通常比較複雜和多維，使用通用業務分析軟體分析測試數據可能非常困難。此外，典型的業務映射在測試和測量中不包括常見的可視化功能，如模擬和數位訊號組合。國家圖表，眼圖，史米斯圓圖和星座圖。  

通過適當的元數據管理，面向測試的模式使工具能夠可視化和分析測試數據，並將其與設計和生產數據相關聯。作為Python、R和MathWorks公司的MATLAB軟體進入工作流，並從數據中提取更有用的信息。  

傳統的專用桌面應用程式正逐漸轉向基於Web的行動應用程式，這種轉變使得測試難以實現。同時，本地運營商需要與DUT和DUT進行交互，但是公司希望遠程訪問測試設備以查看系統的結果和利用。f軟體，並將軟體下載到基於DUT的測試設備中。但是這就是為什麼他們必須維護定製的體系結構，這需要額外的資源，用於具有較高業務價值的活動。  

高級測試管理正從本地測試設備遷移到雲部署。基於Web的工具可用於查看測試設備的狀態、安排測試時間以及檢查推送到雲或伺服器的測試數據。H常用工具，如NILabVIEW，微軟。模塊化測試軟體體系結構（測試管理、測試代碼、測量IP、儀器驅動程序、硬體抽象層）使公司能夠評估將不同的軟體功能從本地移動到伺服器或雲的價值。隨著向雲部署的遷移，企業將認識到雲計算在數據存儲、可伸縮計算以及隨時隨地易於訪問軟體和數據方面的優勢。  

用物聯網測試不是一個未來的願景，而是一個現實可行的時刻。組織的能力取決於其當前的自動化測試基礎設施和最迫切的業務需求。管理測試系統，提高測試設備的利用率，從測試數據中獲取更有意義的信息，以及遠程訪問共享測試系統。  

管理和維護位於世界各地的測試資產將很快成為業界的標準要求。我們需要重塑我們的測試架構，以集成物聯網技術，特別是升級配置管理和數據分析，並支持業務數位化。工業界4——數字產業主管ThalesChoplain，Thales  

產業融合不是一個新概念，它甚至可能是最古老的概念之一。當不同的市場相互作用時，思想、過程和技術自然地交換，使它們更加緊密地相互交織。農業和貿易衝突，催生了銀行業。最近，醫療保健和消費電子的交叉點創造了可穿戴的設備。由於我們生活在一個全球互連的世界，機遇正在更快和更大規模地融合。關於多行業融合的評論很多。博客、文章和分析報告都發表了。描述數字革命的加速是如何顛覆傳統產業的，但是他們很少討論集成如何影響測試組織。通過使用多行業測試平臺，同時與涉及多個行業的其他組織合作並向其學習，從而解決egration問題。  

最常被引用的創造性測試創新報告之一是Gartner在2014年的報告產業整合：數字產業革命，該報告指出產業整合是組織發展的最基本機會。機會來自於其他行業的槓桿作用和學習，以及集中資源加速創新。  

集成的核心是觀點共享，在產品創新中，人們經常討論如何通過利用和學習其他產業來避免浪費時間和精力在創造現有事物上。這個概念也可以應用到測試策略中。功能安全就是一個很好的例子。經過幾十年的學習，並且由於產品本身的嚴格安全要求，重工業已經發展了一個標準來證明其嵌入式電子的功能安全性。集成電路設備：IEC61508。鐵路、汽車等其他行業在架構上增加了高安全性的嵌入式系統，採用EN50126和ISO262標準擴展和調整IEC61508。向專家學習這些標準可以節省增加功能安全性的時間。測試策略的測試。  

多產業資源聚集是產業融合的一個不太明顯的利益，隨著產業間關係的日益密切，其功能需求也越來越緊密，這導致了以服務業為主體的供應商的投資增加。在這種測試中，基於平臺的供應商將增加諸如處理器或模數轉換器等行業獨立的投資，以便以更低的價格向所有行業提供更好的產品。與單個行業選項不同，多行業解決方案使技術的利用率最大化。  

IBM2016年對世界最高管理層邊界的重新詮釋表明，產業融合的速度遠遠超過他們在未來三到五年內預期的任何其他趨勢。對於測試經理來說，行業融合增加了測試的複雜性，需要更適應性的測試平臺和更靈活的組織。  

隨著工業界開始利用彼此的技術，他們需要測試這些新技術領域並具有相關的專業知識。例如，汽車系統現在需要能夠測試控制、機械、熱力學、電子、軟體甚至電池化學的系統。如果測試系統測試系統建立在一個不靈活的封閉式專用平臺上，即使幾年前，測試系統也會過時。因此，測試系統應該具有開放和模塊化的硬體和軟體，能夠支持多種I/O類型、程式語言和不同的供應商，以及清晰的def。API和互操作性標準。  

組織如果不知道下一步該做什麼，就更具挑戰性。在集成時代，未來更加不確定。公司、測試策略和測試平臺應該迅速適應未來的發展方向。例如，航空航天工業，歷史上一直是由於供應鏈和消費電子產品之間日益密切的關係，航空航天測試機構急需測試設備來跟上時代的步伐。技術更新，以及能夠提供這種適應性的測試架構的設計起著至關重要的作用。跨行業的交流活動和對其他行業出版物的關注可以幫助團隊跟上最新趨勢。  

此外，與具有多行業經驗的組織合作可以幫助公司更有效地適應不可預見的情況，並利用其他行業的最佳工程實踐。解決了這些問題，或者在其他行業尋找戰略合作夥伴，如5G和物聯網。無窮無盡，說明這種協作如何帶領組織超越同行業。重新評估供應鏈中的測試項目並審查供應商也是一個明智的策略。通過採取積極的措施，組織可以為下一步做好準備，並對未來。  

產業融合是組織發展的最基本機會。產業整合：數字產業革命，Gartner，2014。