EE Times CEO專欄致力于跟蹤全球電子行業(yè)公司掌門人思維與觀點，分享他們對技術(shù)、市場以及行業(yè)的深邃洞察。針對測試測量的發(fā)展，EE Times 劉于葦采訪了NI 總裁和首席執(zhí)行官 Eric Starkloff，深入探討了科技高速發(fā)展時代，現(xiàn)代化測試方法的發(fā)展趨勢。請看劉于葦?shù)莫毺匾暯恰?

注：NI公司于2020年2月1日任命Eric Starkloff為總裁和首席執(zhí)行官，此前他曾擔(dān)任NI 總裁和首席運營官。本文原發(fā)于EE Times 2020年1月刊CEO專欄，小編特此更新說明。

美國國家儀器(NI)有限公司總裁和首席執(zhí)行官 Eric Starkloff

我們正在經(jīng)歷一個前所未有的技術(shù)增長時代。技術(shù)的迅猛發(fā)展以及5G、自動駕駛和工業(yè)4.0帶來的新應(yīng)用的指數(shù)級增長， 都給產(chǎn)品設(shè)計和測試帶來了更多的挑戰(zhàn)和復(fù)雜度。

“對于正競相將創(chuàng)新的、可負(fù)擔(dān)并且可復(fù)制的新產(chǎn)品推向市場的公司而言，靈活性至關(guān)重要。隨著時間的推移，市場需求快速演進(jìn)，這些公司必須能夠隨時調(diào)整他們的測試系統(tǒng)?！泵绹鴩覂x器( National Instruments，NI) 有限公司總裁和首席執(zhí)行官 Eric  Starkloff表示，“傳統(tǒng)的測試方法通常具有固定的功能，無法提供與技術(shù)發(fā)展保持同步所需的適應(yīng)性。”

在他看來，依靠軟件和模塊化儀器功能的新測試和測量方法對于保持領(lǐng)先地位至關(guān)重要。因為通過采用更加開放和可定制的平臺，公司可以輕松地隨自身技術(shù)變化的進(jìn)度集成新技術(shù)和測試方法，從而避免每次測試或測量新功能時都需要重建系統(tǒng)。

不少企業(yè)已經(jīng)意識到這種方法的好處，特別是針對5G半導(dǎo)體的開發(fā)，以及自動駕駛和電動汽車技術(shù)的驗證。

產(chǎn)業(yè)融合，需要融合的測試平臺

包括5G和汽車領(lǐng)域在內(nèi)，各類無線、接口標(biāo)準(zhǔn)為了滿足更高性能的要求，正在加速升級， 彼此之間還有一定的融合。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合，經(jīng)常被引用的一個報告是2014年Gartner的《產(chǎn)業(yè)融合：數(shù)字工業(yè)革命》。該報告指出：“行業(yè)融合是組織發(fā)展最根本的機會?！睂τ跍y試組織來說，這個機會將來自于利用和學(xué)習(xí)其他行業(yè)，以及將資源集中以加速創(chuàng)新。融合的核心是觀點共享，例如在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，人們經(jīng)常討論通過利用和學(xué)習(xí)其他行業(yè)來避免將時間和精力浪費在創(chuàng)造已有的東西上，這一概念同樣可以應(yīng)用在測試策略中。

多行業(yè)融合并不是一個新概念，然而Eric  Starkloff認(rèn)為：“隨著對以往行業(yè)破壞性創(chuàng)新的技術(shù)的步伐加大加快，尤其是在無線標(biāo)準(zhǔn)方面，這樣的融合正越來越深化。我們必須使用一個融合的測試平臺來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，要具備能滿足多個標(biāo)準(zhǔn)的頻率覆蓋范圍和敏捷性，以及可以適應(yīng)任何無線標(biāo)準(zhǔn)的軟件。”

在《NI趨勢展望報告2019》中，同樣提到多行業(yè)融合顛覆了傳統(tǒng)的測試策略，給測試領(lǐng)導(dǎo)者帶來挑戰(zhàn)的同時，也帶來新機遇?；诜忾]式專用方法構(gòu)建的測試策略無法跟上時代腳步，反而使組織面臨風(fēng)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(gòu)。

在融合的時代，如果組織不知道下一步應(yīng)該做什么，未來就更加渺茫。因此公司、測試策略和測試平臺都應(yīng)快速適應(yīng)未來的發(fā)展方向。

突破傳統(tǒng)模式

那么如果我們知道自己下一步要做什么，又如何在測試測量上創(chuàng)新，突破傳統(tǒng)的模式呢？其實，無處不在的傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)計算的發(fā)展以及機器學(xué)習(xí)的興起已經(jīng)在改變著我們自動化測試和自動化測量的方式。這些技術(shù)的結(jié)合創(chuàng)造了我們今天正在經(jīng)歷的技術(shù)加速：機器學(xué)習(xí)在龐大的計算機網(wǎng)絡(luò)之上，吸收了數(shù)十億個數(shù)據(jù)點。

正如組織必須持續(xù)創(chuàng)新以跟上技術(shù)和時代的步伐，測試供應(yīng)商也必須這樣做。