為什么自動(dòng)化智能對(duì)技術(shù)創(chuàng)新者至關(guān)重要

為什么自動(dòng)化智能對(duì)技術(shù)創(chuàng)新者至關(guān)重要

由于不斷發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)、分布在多個(gè)云環(huán)境中的應(yīng)用程序以及新用戶對(duì)“一體式”期望的加速，當(dāng)今的最新產(chǎn)品變得越來(lái)越復(fù)雜。這種增加的復(fù)雜性直接影響新產(chǎn)品的開發(fā)驗(yàn)證和測(cè)試覆蓋率，增加了開發(fā)團(tuán)隊(duì)的壓力。

有這么多潛在的測(cè)試向量，人們期望自動(dòng)化設(shè)計(jì)和測(cè)試程序?qū)⒊蔀橹髁?。然而，根?jù)Keysight公司最近委托 Forrester 進(jìn)行的一項(xiàng)研究，如今 89% 的公司仍在使用手動(dòng)流程，而如今只有 11% 的公司將其測(cè)試矩陣完全自動(dòng)化。雖然完全自動(dòng)化的采用率仍然很低，但公司確實(shí)看到了在自動(dòng)化，75% 的人報(bào)告了一些自動(dòng)化，近一半的人希望在未來(lái)三年內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

鑒于設(shè)計(jì)和測(cè)試自動(dòng)化將對(duì)創(chuàng)新周期產(chǎn)生巨大影響，我們請(qǐng)Keysight公司產(chǎn)品組合和全球營(yíng)銷負(fù)責(zé)人介紹當(dāng)今行業(yè)的自動(dòng)化狀況以及自動(dòng)化將改變開發(fā)生命周期的領(lǐng)域。

Keysight公司為何委托 Forrester 測(cè)試和測(cè)量自動(dòng)化思想領(lǐng)導(dǎo)力研究？

2021 年 12 月，Keysight公司委托 Forrester評(píng)估數(shù)據(jù)集成、分析、人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 在典型產(chǎn)品開發(fā)周期中的使用。Forrester 調(diào)查了 406 位開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)者，并向他們?cè)儐?wèn)了一系列與他們目前在產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程中使用 AI 和 ML 的程度相關(guān)的問(wèn)題。該調(diào)查包括北美、歐洲、中東和非洲和亞太地區(qū)的開發(fā)人員。我們真的很想了解測(cè)試創(chuàng)新在典型產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程中的可擴(kuò)展性。

組織對(duì)其當(dāng)前的測(cè)試系統(tǒng)是否滿意？

從表面上看，大多數(shù)組織報(bào)告他們對(duì)當(dāng)前的開發(fā)方法感到滿意，其中 86% 的組織表示中等到非常滿意。然而，深入研究時(shí)，這些組織報(bào)告說(shuō) 84% 的項(xiàng)目和設(shè)計(jì)要么是復(fù)雜的多層子系統(tǒng)，要么是集成系統(tǒng)，其中大部分都沒(méi)有經(jīng)過(guò)測(cè)試。

盡管最初看起來(lái)很滿意，研究中了解到，公司感到需要做得更多，尤其是在被問(wèn)及未來(lái)時(shí)。例如，在 3 年內(nèi)，近一半 (45%) 的公司會(huì)考慮使用完全自動(dòng)化的測(cè)試方法，其中 72% 的公司預(yù)計(jì)至少會(huì)使用增強(qiáng)型自動(dòng)化，其中自動(dòng)化會(huì)在他們的發(fā)展過(guò)程。

目前，只有十分之一的公司在其開發(fā)過(guò)程中使用全自動(dòng)化，預(yù)計(jì) 新冠疫情將加速遠(yuǎn)程開發(fā)、自動(dòng)化測(cè)試排序的采用。

能否舉例說(shuō)明公司如何發(fā)展到更自動(dòng)化的方法？

這是一個(gè)很好的例子，說(shuō)明使用數(shù)字雙胞胎模型可以加速開發(fā)過(guò)程并顯著擴(kuò)大測(cè)試范圍。任何優(yōu)秀的軟件開發(fā)人員都可以模擬一系列測(cè)試 IP 流量。然而，在不同用戶應(yīng)用程序的所有庫(kù)中模擬各種協(xié)議，并模擬不同用戶同時(shí)交換不同類型流量的流量混合，要復(fù)雜得多。在一定規(guī)模上，開發(fā)人員更容易使用仿真器，也就是所謂的數(shù)字雙胞胎。Keysight公司提供 140 多個(gè)仿真器，為各種通道和第 1 層協(xié)議、第 2-3 層協(xié)議、第 4-7 層流量、安全性、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序交付等創(chuàng)建數(shù)字孿生。

自動(dòng)化正迅速成為一項(xiàng)必備要求。目前，基于人工數(shù)據(jù)輸入、一些 Python 或圖形編程以及 Excel 表格的全手動(dòng)測(cè)試計(jì)劃只能涵蓋一小部分可能的用戶故事。每個(gè)軟件版本都必須手動(dòng)更新。

       新一代軟件需要反映應(yīng)用知識(shí)、高級(jí)分析算法和測(cè)量深度，并包裹在 AI 和 ML 框架中以解決復(fù)雜問(wèn)題。

由于復(fù)雜性，測(cè)試數(shù)量和測(cè)試時(shí)間如何增加？

       多云環(huán)境的引入、仍在發(fā)展的 5G 標(biāo)準(zhǔn)、高速 I/O 協(xié)議和交織的應(yīng)用分層增加了公司的測(cè)試數(shù)量 (77%) 和測(cè)試時(shí)間 (67%)。出于說(shuō)明目的，我們假設(shè)一個(gè)產(chǎn)品過(guò)去需要 1 分鐘進(jìn)行 30 次測(cè)試，而現(xiàn)在需要 1 分 45 秒和 50 多次測(cè)試。雖然這些數(shù)字聽起來(lái)很小，但當(dāng)時(shí)間和測(cè)試數(shù)量同時(shí)增加時(shí)，開發(fā)人員的驗(yàn)證矩陣開始呈指數(shù)而非線性擴(kuò)展。結(jié)果將意味著要么增加驗(yàn)證和生產(chǎn)測(cè)試，要么減少測(cè)試矩陣的范圍。一種選擇會(huì)顯著增加單位成本，而另一種選擇會(huì)顯著增加運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。兩者都不是一個(gè)好的選擇。

公司如何應(yīng)對(duì)測(cè)試時(shí)間和測(cè)試數(shù)量增加近一倍？

在Keysight公司，我們看到雖然測(cè)試自動(dòng)化軟件是解決方案的一部分并且絕對(duì)需要，但這還不夠。自動(dòng)化與它們產(chǎn)生的分析和洞察力一樣好。在 Forrester 調(diào)查中，受訪者透露，他們的測(cè)試?yán)谈采w了“超過(guò)需要”的時(shí)間超過(guò)一半。自動(dòng)化可以幫助減少測(cè)試所需的時(shí)間，但不能解決測(cè)試范圍、質(zhì)量和覆蓋率問(wèn)題。在分析和洞察力的支持下，自動(dòng)化智能、范圍更廣的測(cè)試序列將同時(shí)解決測(cè)試速度和測(cè)試范圍的問(wèn)題。

Keysight公司如何解決這些復(fù)雜的測(cè)試問(wèn)題？

Keysight公司創(chuàng)建了一個(gè)模型來(lái)描述我們?nèi)绾螌⑸詈竦臏y(cè)量專業(yè)知識(shí)與智能分析和洞察力相結(jié)合，以及如何利用這些洞察力實(shí)現(xiàn)工作流程自動(dòng)化的知識(shí)。端到端過(guò)程被稱為自動(dòng)化智能。這三個(gè)核心要素：測(cè)量深度、分析和洞察力以及工作流程自動(dòng)化，是是德科技提供的每款軟件的核心。

       自動(dòng)化智能建立在業(yè)界最深入的測(cè)量技術(shù)和模擬之上，可提供更快的洞察力，開發(fā)人員可以利用這些洞察力以更快的速度和更低的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)入市場(chǎng)。無(wú)論是測(cè)量電源和接地、波形信號(hào)質(zhì)量、高速數(shù)據(jù) I/O、網(wǎng)絡(luò)完整性還是應(yīng)用程序交付，我們都會(huì)考慮如何幫助客戶加快開發(fā)過(guò)程。

隨著個(gè)別技術(shù)變得更加互聯(lián)，產(chǎn)品需要更多接口，是德科技將繼續(xù)提供幫助：

1.在新的工作流程中自動(dòng)化智能洞察，

2.加快工程開發(fā)方法，以及

3.自動(dòng)化必要的測(cè)試（利用高級(jí)分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)）。

       自動(dòng)化將如何幫助解決這些挑戰(zhàn)？

Keysight公司看到了這一切——新技術(shù)引入的復(fù)雜性、可靠性、交互性和更快的速度——為希望突破創(chuàng)新界限的公司提供了一種新的發(fā)展范式：需要更廣泛的自動(dòng)化和數(shù)字孿生開發(fā)加快交貨速度和提高產(chǎn)品質(zhì)量的環(huán)境。

硬件開發(fā)人員長(zhǎng)期以來(lái)一直依賴仿真環(huán)境作為原型設(shè)計(jì)之前的布局的一部分。使用仿真器或數(shù)字雙胞胎，通過(guò)允許它們測(cè)量不同操作環(huán)境、條件和協(xié)議演變對(duì)已知良好參考的影響，減少了設(shè)計(jì)變量的數(shù)量。同樣，軟件開發(fā)人員使用 scrum 方法并在模擬沙箱中進(jìn)行測(cè)試，以在較小的分組中逐步構(gòu)建和部署新功能，同時(shí)限制變量的數(shù)量。

產(chǎn)品交互的日益復(fù)雜性——不斷發(fā)展的通信協(xié)議、不斷發(fā)展的云平臺(tái)、持續(xù)的軟件和固件更新——給開發(fā)人員帶來(lái)了真正的挑戰(zhàn)，因?yàn)槊恳粋€(gè)都代表著一系列新的變量。盡可能使用自動(dòng)化和不斷更新的數(shù)字雙胞胎，使開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠減少與其特定設(shè)計(jì)相關(guān)的變量。使用“已知良好”的數(shù)字孿生參考減少設(shè)計(jì)變量會(huì)增加在實(shí)踐中發(fā)揮作用的創(chuàng)新與開發(fā)人員的設(shè)想相同的可能性。

智能如何影響？

如果你正在建造一座新的辦公樓，你會(huì)想要一個(gè)頂級(jí)的建筑師和承包商。你可以依靠他們的智慧來(lái)衡量各個(gè)方面并為您提供深思熟慮的設(shè)計(jì)選擇。電子產(chǎn)品也不例外。測(cè)量系統(tǒng)越精確，構(gòu)建測(cè)試系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)越了解，您就越信任他們的結(jié)果。隨著復(fù)雜性和碎片化的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，有必要從簡(jiǎn)單的“收集數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變?yōu)榇_保您的測(cè)量系統(tǒng)具有您可以依賴的智能，以便做出更好的決策和洞察力。下一代軟件通過(guò)使用基于對(duì)真實(shí)應(yīng)用程序和人工智能算法的理解的高級(jí)分析來(lái)支持這種變化，這些算法不斷處理數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)和發(fā)展以提高決策質(zhì)量。

人工智能提供的高級(jí)分析使組織能夠?qū)Ｗ⒂趯?duì)用戶重要的事情，而不是試圖了解數(shù)據(jù)的各個(gè)方面。是德科技的智能自動(dòng)化可以發(fā)現(xiàn)任何可能存在的錯(cuò)誤或缺陷。它主動(dòng)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的任何弱點(diǎn)，并從用戶的角度確定測(cè)試的關(guān)鍵。所有這些都提供了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

自動(dòng)化智能方法能否縮短上市時(shí)間？

在委托進(jìn)行的研究中，F(xiàn)orrester 確定了影響上市時(shí)間的三個(gè)最重要因素是跨團(tuán)隊(duì)共享數(shù)據(jù)、對(duì)當(dāng)前測(cè)試和測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的分析，以及跨產(chǎn)品開發(fā)生命周期的軟件工具?？傊?，這些因素可以加快開發(fā)和驗(yàn)證時(shí)間，從而縮短上市時(shí)間。組織需要了解并解決所有三個(gè)問(wèn)題：

1.數(shù)據(jù)——是德科技認(rèn)為，下一代軟件將需要在各個(gè)方面改進(jìn)數(shù)據(jù)集成和共享：

2.物理——更好的測(cè)量數(shù)據(jù)和對(duì)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的理解

3.數(shù)字——模擬和仿真，以及將來(lái)自數(shù)字孿生的物理和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合到混合模型中，并融合來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)

4.更好的分析——自動(dòng)化是未來(lái)的要求，但分析有可能通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步與深入的應(yīng)用知識(shí)相結(jié)合，徹底改變測(cè)試組織，從而揭示真正的洞察力。隨著復(fù)雜參數(shù)的排列繼續(xù)以前所未有的速度增長(zhǎng)，“測(cè)量什么”現(xiàn)在是許多人的關(guān)鍵絆腳石。

5.貫穿產(chǎn)品開發(fā)生命周期的軟件工具——需要更高級(jí)別的工具來(lái)跟蹤產(chǎn)品，消除設(shè)計(jì)和測(cè)試之間的人為障礙，并使工作流程自動(dòng)化。

自動(dòng)化智能和人工智能有什么區(qū)別？

人工智能只是自動(dòng)化智能所需的一個(gè)組成部分。如何進(jìn)行測(cè)量、如何分析以及了解設(shè)計(jì)的不相交部分如何連接對(duì)于智能自動(dòng)化任何設(shè)計(jì)、構(gòu)建或操作至關(guān)重要。雖然人工智能可以成功地識(shí)別模式、群體、關(guān)系和結(jié)果，但它在理解行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、頻段、立法、測(cè)量限制、客戶使用條件等變化的影響方面只有它的設(shè)計(jì)者一樣好。這就是為什么更完整的自動(dòng)化智能方法至關(guān)重要。

今天有多少公司在使用人工智能，人工智能的采用率是多少？

我們很高興地看到，人工智能作為自動(dòng)化智能的組成部分的采用率正在急劇增加。Forrester 研究發(fā)現(xiàn)，目前有 16% 的受訪者使用 AI 來(lái)集成復(fù)雜的測(cè)試套件。在接下來(lái)的 3 年中，52% 的受訪公司（增加 325%）表示考慮使用 AI 來(lái)集成復(fù)雜的測(cè)試套件。

在Keysight公司，我們也是希望開發(fā)更快、更智能、更安全產(chǎn)品的工程師。無(wú)論產(chǎn)品開發(fā)涉及新興的電子或無(wú)線通信標(biāo)準(zhǔn)、高速數(shù)據(jù)傳輸、復(fù)雜的云網(wǎng)絡(luò)還是分布式應(yīng)用程序交付，我們都專注于構(gòu)建實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化解決方案，以提供由 AI 和 ML 提供支持的深入分析，以及針對(duì)目標(biāo)的測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)在最小化開發(fā)時(shí)間和最大化性能方面。

深圳市晶光華電子有限公司  26年專注提供一站式晶振產(chǎn)品解決方案，產(chǎn)品主要有SMD石英晶振、  車規(guī)晶振 、  SMD振蕩器等。晶光華始終堅(jiān)持以品質(zhì)為基石，品質(zhì)符合國(guó)際IEC和美國(guó)ANSI標(biāo)準(zhǔn)。為了滿足客戶的高標(biāo)準(zhǔn)需求，我司積極整合供應(yīng)鏈，真正服務(wù)每一位品質(zhì)客戶。