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在2018年的NI Days的前一天（11月13日），NI向包括電子發(fā)燒友在內(nèi)的中國媒體發(fā)布了他們每年一度的報告《NI 趨勢展望報告2019》。該報告探討了他們對于2019年一些重要領域有關自動化測試和測量的趨勢和挑戰(zhàn)的看法。
總的來講，這份報告涉及5個重要領域：1、5G的無線測試；2、安全自動駕駛測試；3、開發(fā)過程標準化的趨勢；4、借助物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化系統(tǒng)測試；5、多行業(yè)融合測試。
圖：NI市場營銷副總裁John Pasquarette介紹NI年度報告的概況
5G無線測試
NI業(yè)務和技術首席研究員Charles Schroeder在這個領域的報告里指出，?5G帶來廣闊前景的同時，也使得測試日益復雜化，必須開發(fā)新的技術來測試5G設備，同時也需要成本更低的空口測試技術。
5G標準將實現(xiàn)每用戶10 Gbps的目標峰值速率，這需要引入新技術，比如MU-MIMO和毫米波（mmWave）技術。這倆個技術需要使用更多的天線元件。為了克服mmWave頻率的信號衰減導致的損耗，5G發(fā)射器和接收器將利用并行工作的天線陣列，并使用波束成形技術來提升信號功率。而為了把這些天線封裝到手機的小空間中，就需要采用新的封裝技術，如集成天線封裝（antenna in package，AiP，即天線陣列位于芯片的封裝內(nèi)），但天線陣列可能完全封閉，沒有任何可直接接觸的測試點。
OTA技術可以解決5G多頻率范圍、新封裝技術和更多的天線數(shù)量的高質(zhì)量和低成本測試，但這也帶來了挑戰(zhàn)。
圖：5G采用空口（over-the-air，OTA）方法而不是當前使用的線纜直連的方法來測試5G組件和設備。
首先，測量精度是一大挑戰(zhàn)。與有線測試不同，在進行OTA測量時，測試工程師需要處理天線校準和精度、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，以進行消聲室集成、波束特性分析、最佳碼本計算和天線參數(shù)特性分；第三，隨著RF帶寬不斷增加，在RF帶寬上進行校準和測量所需的處理量也會增加，進而導致測試時間增加。最后，測試經(jīng)理必須考慮額外的業(yè)務因素，以在確保產(chǎn)品質(zhì)量的同時，最大限度地減少對上市時間、資本成本、運營成本和占地面積（以適應OTA測試暗室的面積）的影響。
圖：新的測試需求
雖然OTA面臨諸多挑戰(zhàn)，但OTA測試提供了將陣列作為一個系統(tǒng)而不是一組獨立元件進行測試的可能性，這有望提供系統(tǒng)級測試的高效率。
安全自動駕駛測試
NI汽車市場總監(jiān)Jeff Phillip提供了這份報告。該報告認為，自動駕駛將挑戰(zhàn)傳感器冗余成本比率，以確保整體安全。軟件定義的測試平臺對于跟上處理器架構的發(fā)展至關重要。而隨著自動駕駛的要求不斷影響微處理器架構，半導體和汽車產(chǎn)業(yè)正在相互融合。
圖：NI大中華區(qū)市場經(jīng)理劉旭陽介紹報告的細節(jié)內(nèi)容
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駕駛功能。從駕駛輔助到L4或L5級別自主駕駛的轉(zhuǎn)變讓汽車行業(yè)面臨著更加復雜的挑戰(zhàn)。比如傳感器融合技術，該技術需要同步、大功率處理以及傳感器技術不斷進步。
圖：不同傳感方式有不同的特性
2019年奧迪A8將是世界上第一輛提供L3級別自主駕駛技術的量產(chǎn)車。它配備了六個攝像頭、五個雷達設備、一個激光雷達設備和12個超聲波傳感器。這就需要進行傳感器融合，而冗余則是為了克服每個傳感器的缺陷。
另外，傳感器數(shù)據(jù)處理要饋入決策算法，實現(xiàn)這一目標的最大挑戰(zhàn)之一是選擇合適的軟件。以三個應用為例：緊密同步測量、維護數(shù)據(jù)可追溯性，以及在無數(shù)真實條件下對軟件進行測試。
ADAS的處理能力來自于多個獨立的控制單元；但是傳感器融合正在推動單個集中式處理器的普及。車輛所需的傳感器、功能、電子硬件和軟件架構會整合到一個中央系統(tǒng)中。這個中央駕駛輔助控制器會計算汽車周圍環(huán)境的完整模型并激活所有輔助系統(tǒng)。
圖：傳感器融合正在推動單個集中式處理器的普及
這種集中式架構的主要問題是高功率處理的高成本，而且由于需要在汽車中的其他地方安裝一個輔助融合控制器作為備用控制器來確保安全，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在分布式和集中式架構設計之間交替，這意味著軟件定義的測試儀設計對于跟上這一演變至關重要。
L5級別自動駕駛的要求不斷影響微處理器架構，使得半導體和汽車產(chǎn)業(yè)正在相互融合。UBS估計雪佛蘭Bolt電動動力系統(tǒng)的半導體器件要比同等內(nèi)燃機汽車多6到10倍。這使得半導體公司調(diào)整了他們的產(chǎn)品策略，如NVIDIA已經(jīng)改進了最初為消費電子產(chǎn)品開發(fā)的Tegra平臺，以滿足汽車ADAS應用的需求。另外，Denso已開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(shù)據(jù)流處理器，即下一代處理器IP，稱為DFP。
圖：半導體和汽車產(chǎn)業(yè)正在相互融合
這些趨勢使得通過軟件實現(xiàn)靈活快速重新配置測試儀以最大限度地降低驗證和生產(chǎn)測試成本和時間成為重要的方法。
開發(fā)過程標準化的趨勢
NI國防和航空航天市場總監(jiān)Nicholas Butler就開發(fā)過程標準化趨勢提供了這份報告。該報告認為開發(fā)標準化已經(jīng)由早期的硬件抽象向軟件轉(zhuǎn)移，迭代式的軟件開發(fā)流程可以更快地為客戶提供更好的產(chǎn)品，所以測試組織必須采用標準化的迭代式軟件開發(fā)方法，以保持競爭力。
幾十年來，標準化一直是測試組織的理想目標。標準模塊化硬件平臺可將電源、冷卻和用戶界面等冗余元件抽象為單個系統(tǒng)內(nèi)的獨立元素。而類似武器這樣的系統(tǒng)具有的許多功能卻來自于系統(tǒng)軟件。這種從硬件功能向軟件功能的轉(zhuǎn)變正在迅速普及。現(xiàn)代儀器越來越多地包括處理器和FPGA等軟件定義的組件。
由于嚴苛的安全要求和快節(jié)奏的變化，現(xiàn)代測試工程團隊必須開始采用和標準化迭代式軟件開發(fā)方法，以跟上產(chǎn)品開發(fā)團隊的步伐以及在快速現(xiàn)代化的行業(yè)中維持項目進度。與抽象化的硬件相比，抽象化軟件平臺包括執(zhí)行特定功能的層。這允許團隊單獨修復和升級每個模塊，同時通過保持相同的輸入和輸出來隔離其他層。
圖：軟件測試系統(tǒng)
但要滿足新產(chǎn)品和功能，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更快速地向制造部門和客戶交付產(chǎn)品。為了提供所有所需的功能，現(xiàn)代軟件工程團隊開始采用Agile等連續(xù)迭代式軟件開發(fā)方法，該方法能夠快速連續(xù)地捕獲錯誤，輕松集成新代碼，并在整個應用程序開發(fā)過程中獲得用戶反饋。
迭代式軟件開發(fā)與硬件平臺和軟件架構抽象類似，還包含共享和重復的概念和任務。迭代式開發(fā)是加速技術開發(fā)的一種可靠方法。雖然測試工程團隊一直專注于硬件標準化和分層軟件架構，但研發(fā)組織已經(jīng)將焦點轉(zhuǎn)向迭代式產(chǎn)品開發(fā)。標準化的各個方面對于測試組織都是非常重要而且有價值的，但標準化流程也必須進行完善，以便配合當今的工程做法。
圖：標準化的價值不斷提升
借助物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化系統(tǒng)測試
NI業(yè)務和技術首席研究員Mike Santori在這份報告里提出，IoT和IIoT使得測試日益復雜化，但可以利用 IoT技術來解決自動化測試的挑戰(zhàn)，而 工程師則需要理解和專注于最具業(yè)務價值的應用場景。
智能機器，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）系統(tǒng)正變得越來越復雜，這種復雜化又增加了測試的復雜性。但同時物聯(lián)網(wǎng)還可以大大增強自動化測試的工作效率。將系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、可視化和分析以及應用程序支持等物聯(lián)網(wǎng)功能應用于自動化測試工作流程，可以幫助測試工程師更輕松地應對物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)。
圖：可用于自動化測試工作流程的IoT功能
物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)不同的格式和來源，使得有效利用測試數(shù)據(jù)變得非常困難，從時域和頻域的原始模擬和數(shù)字波形到參數(shù)測量等數(shù)據(jù)通常以遠高于消費者或工業(yè)設備的速度和數(shù)量進行采集。另外，測試數(shù)據(jù)通常存儲在沒有標準化的“孤島”（silos）中。比如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％的車輛測試數(shù)據(jù)。?
要將IoT功能應用于自動化測試數(shù)據(jù)，首先需要一套即用型的軟件適配器，用于接入標準數(shù)據(jù)格式。這些適配器必須基于開放的文檔化架構，以便能夠接收新的和唯一的數(shù)據(jù)，包括來自設計和生產(chǎn)的非測試數(shù)據(jù)。測試系統(tǒng)必須能夠與標準IoT和IIoT平臺共享其數(shù)據(jù)，以從企業(yè)級數(shù)據(jù)中提取有用信息。
圖：物聯(lián)網(wǎng)測試潛在的機遇
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)絡的工具可用于查看測試設備的狀態(tài)、安排測試時間以及檢查推送到云或服務器的測試數(shù)據(jù)。更高級別的管理功能補充了使用NI LabVIEW、Microsoft .NET語言、NI TestStand和Python等常用工具構建的現(xiàn)有測試系統(tǒng)。模塊化測試軟件架構（測試管理、測試代碼、測量IP、儀器驅(qū)動程序、硬件抽象層）使用戶能夠評估將不同軟件功能從本地移動到服務器或云端的價值。隨著越來越多的測試軟件棧遷移到云端部署，用戶將意識到在云端計算存儲的數(shù)據(jù)、可擴展計算以及隨時隨地輕松訪問軟件和數(shù)據(jù)等方面所帶來的優(yōu)勢。
圖：自動化測試的智能互聯(lián)
多行業(yè)融合測試
NI自動化測試副總裁Luke Schreier在報告中指出，技術和流程正在跨越行業(yè)邊界線，給測試領導者帶來挑戰(zhàn)的同時，也帶來新機遇。基于封閉式專用方法構建的測試策略無法跟上時代腳步，反而使組織面臨風險。 與多個行業(yè)公司合作可以為組織提供所需的新視角，及時調(diào)整其測試組織架構。
圖：客制化是測試系統(tǒng)開發(fā)的需求
行業(yè)融合是組織發(fā)展最根本的機會，在測試中，基于平臺的供應商會增加處理器或模數(shù)轉(zhuǎn)換器等與行業(yè)無關的投資，以便以更低的價格向所有行業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。當投資到測試硬件、軟件或服務時，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的利用率。
圖：利用領先測試組織的融合技術
盡管融合的趨勢仍有望繼續(xù)上升，但對于測試經(jīng)理來說，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。隨著行業(yè)之間開始互相利用彼此的技術，它們需要對這些新技術領域進行測試并具備相關的專業(yè)知識。例如，汽車混合動力系統(tǒng)現(xiàn)在需要能夠測試控制、機械、熱力學、電子、軟件甚至電池化學的系統(tǒng)。如果測試系統(tǒng)是構建在不靈活的封閉式專用平臺之上，那么即使在幾年前的測試系統(tǒng)，也早就已經(jīng)過時了。因此，測試系統(tǒng)應具備能夠支持多種I/O類型、編程語言和不同供應商的開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。
圖：STS半導體測試系統(tǒng)架構具有靈活性和成本優(yōu)勢，并且從實驗室到產(chǎn)線的數(shù)據(jù)都可以復用。
圖：NI亞太區(qū)市場總監(jiān)湯敏談NI對國內(nèi)設計公司測試需求的支持
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