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隨著標準的不斷發(fā)展，跨越多個云環(huán)境的應用程序逐漸增加，用戶對集成產品的期望也越來越高，這使得今天的新電子產品越來越復雜。復雜性的增加直接影響了新電子產品的設計、開發(fā)、模擬和測試覆蓋率，給開發(fā)團隊帶來了壓力。

在許多測試發(fā)展方向中，最主流的方向仍然是自動執(zhí)行設計和測試過程，智能洞察整個工作過程――即自動化人工智能。然而，德科技最近受到了委托 Forrester 一項調查顯示，89% 公司仍在使用手動流程，只有 11% 該公司完全實現(xiàn)了測試矩陣的自動化。 雖然全自動化的利用率仍然很低，但公司確實看到了自動化的價值，其中 75% 部分公司采用自動化流程，近一半希望在未來三年實現(xiàn)全自動化。

在復雜的電子系統(tǒng)開發(fā)中，人工智能、機器學習和數(shù)字雙胞胎越來越受到關注

2021 年 12 月，是德科技委托 Forrester Consulting 公司集成、分析數(shù)據(jù)，分析人工智能（AI）和機器學習（ML）評估了典型產品開發(fā)周期中技術的應用。Forrester 調查了 400 許多開發(fā)負責人在產品開發(fā)過程中使用它們 AI 和 ML 問了一系列問題。

起初，我們聽到大多數(shù)組織對目前使用的開發(fā)方法感到滿意，其中 86% 組織表示滿意，甚至非常滿意。然而，這些組織也表示，他們 84% 項目和設計要么采用復雜的多層子系統(tǒng)，要么采用集成系統(tǒng)，大部分未經測試。

雖然公司一開始似乎很滿意，但我們通過調查了解到，當被問及提高電子設計過程的自動化和智能化，特別是未來的計劃時， 他們都感受到了壓力。

目前，只有 10% 公司在開發(fā)過程中實現(xiàn)了全自動化設計和測試，但新冠肺炎疫情的肆虐迫使企業(yè)加快采用遠程開發(fā)和自動化測試序列。開發(fā)團隊還在努力讓在不同地方工作的人員持續(xù)合作，所以數(shù)字雙胞胎的利用率很可能會進一步提高。

數(shù)字孿生模擬：電子設計的新模式

在制作原型之前，硬件開發(fā)人員一直依靠模擬環(huán)境來設計硬件。使用軟件驅動的模擬器或數(shù)字雙胞胎可以通過比較已知的良好參考系統(tǒng)來衡量不同操作環(huán)境、條件和協(xié)議演變的影響，從而減少設計迭代次數(shù)。同樣，軟件開發(fā)人員也使用它 Scrum 在虛擬仿真過程中進行測試等方法也可以逐步構建和部署新的特性，這也有助于減少設計迭代次數(shù)。

通信協(xié)議和云平臺不斷演變，軟件和固件不斷更新，導致電子產品交互日益復雜，給開發(fā)人員帶來實際挑戰(zhàn)，因為每一次演變和更新都會帶來一系列新的變化，需要嚴格的測試。開發(fā)團隊可以測試更多的變化，降低具體設計問題的風險。

自動化人工智能在電子設計過程中實現(xiàn)

自動化正迅速成為必須實現(xiàn)的目標。目前，基于人工數(shù)據(jù)輸入和部分 Python 或者圖形編程和 Excel 全手動測試計劃只能滿足少數(shù)可能的用戶場景。每次軟件發(fā)布新版本后，設計師都需要手動更新測試計劃，導致電子設計周期進一步延遲。

然而，雖然測試自動化軟件可以解決一些問題，但它是不可或缺的，但這還遠遠不夠。測試自動化的效果取決于分析結果和洞察力。此次 Forrester 調查受訪者透露，超過一半的測試例超出了必要的范圍。測試自動化有助于縮短測試時間，但不能解決測試范圍、測試質量和覆蓋率等問題。通過分析和洞察結果，設計師將能夠在設計過程中實現(xiàn)自動化人工智能，并實施更廣泛的測試序列，以確保良好的測試速度，并覆蓋理想的測試范圍。

自動化人工智能作為一種軟件模型，基于德國技術極其豐富的測量技術和模擬能力，可以為開發(fā)者提供快速的洞察力，幫助他們更快地將設計推向市場，并盡可能避免風險。無論是測量電源和接地、波形信號質量、高速數(shù)據(jù) I/O、AMS代理必須考慮如何幫助客戶加快網絡完整性或應用交付的開發(fā)過程。

自動化人工智能的成功標志是什么？

在過去，當人們?yōu)樾麻_發(fā)項目制定戰(zhàn)略時，他們經常發(fā)現(xiàn)快、好、省不能同時得到。如果一切都保持不變，這個結論可能仍然是正確的。然而，通過在開發(fā)過程中集成自動化人工智能，您可以考慮到這三點：

· 更快:能加快產品上市速度

· 更好：提供更好的產品，讓客戶更滿意

· 更經濟：使產品開發(fā)過程更加敏捷、高效

通過這種方式，開發(fā)團隊獲得了回報。無論產品開發(fā)涉及新興電子產品采用最新的無線通信標準，還是高速數(shù)據(jù)傳輸、復雜的云網絡或分布式應用軟件交付，工作重點都是相同的。構建您的實驗室設計和測試解決方案，并在每個階段交付有洞察力的分析結果。再輔之以 AI 和 ML，讓他們始終探索新的改進空間。在開發(fā)環(huán)境中實現(xiàn)自動化，就像你在制造階段所做的那樣，會盡可能縮短開發(fā)時間，保證產品性能盡可能優(yōu)異。