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* 所屬類別： (不超過20項)	電源產(chǎn)品分類： UPS電源穩(wěn)壓電源 EPS電源變頻電源凈化電源特種電源發(fā)電機組開關(guān)電源(AC/DC) 逆變電源(DC/AC) 模塊電源(DC/DC) 電源應用分類：通信電源電力電源車載電源軍工電源航空航天電源工控電源 PC電源 LED電源電鍍電源焊接電源加熱電源醫(yī)療電源家電電源便攜式電源充電機(器) 勵磁電源電源配套分類：功率器件防雷浪涌測試儀器電磁兼容電源IC 電池/蓄電池電池檢測變壓器傳感器軸流風機電子元件連接器及端子散熱器電解電容 PCB/輔助材料新能源分類：太陽能(光伏發(fā)電) 風能發(fā)電潮汐發(fā)電水利發(fā)電燃料電池其他類：其他
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* 內(nèi) 容：	<P align=center>　　作者：是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營銷副總裁Jeff Harris</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20220815160156713.jpg"></P> <P>　　隨著標準的不斷發(fā)展，跨越多個云環(huán)境的應用逐漸增多，用戶對“一體化”產(chǎn)品的期望也日益升高，這一切都讓當今的新電子產(chǎn)品變得越來越復雜。復雜性的增加直接影響了新電子產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)、仿真和測試覆蓋率，導致開發(fā)團隊倍受壓力。</P> <P>　　在眾多測試發(fā)展方向中，最主流的方向仍然是自動執(zhí)行設(shè)計和測試流程，并智能地洞察整個工作流程――即自動化人工智能。然而，是德科技最近委托Forrester進行的一項調(diào)查顯示，89%的公司仍在使用手動流程，只有11%的公司完全實現(xiàn)了測試矩陣的自動化。雖然全自動化的采用率仍然很低，但各家公司也的確看到了自動化的價值，其中75%的公司部分采用了自動化流程，近一半的公司希望在未來三年內(nèi)實現(xiàn)全自動化。</P> <P>　　人工智能、機器學習和數(shù)字孿生在復雜的電子系統(tǒng)開發(fā)中越來越受到關(guān)注</P> <P>　　2021年12月，是德科技委托Forrester Consulting公司對數(shù)據(jù)集成、分析、人工智能（AI）和機器學習（ML）等技術(shù)在典型產(chǎn)品開發(fā)周期中的運用進行了評估。Forrester調(diào)查了400多位開發(fā)負責人，就他們當前在產(chǎn)品開發(fā)過程中使用AI和ML的程度詢問了一系列問題。</P> <P>　　最初，我們聽到大多數(shù)組織表示他們對當前所用的開發(fā)方法感到滿意，其中86%的組織表示滿意乃至非常滿意。然而，同樣是這些組織表示，他們84%的項目和設(shè)計要么采用了復雜的多層子系統(tǒng)，要么采用了集成系統(tǒng)，其中大部分都沒有經(jīng)過測試。</P> <P>　　盡管一開始看起來公司比較滿意，但是我們通過調(diào)查了解到，當被問及想要提高電子設(shè)計流程的自動化和智能程度，尤其是未來的打算時，他們都感覺到了壓力。</P> <P>　　目前，只有10%的公司在開發(fā)過程中實現(xiàn)了全自動化的設(shè)計和測試，但新冠疫情的肆虐已經(jīng)迫使企業(yè)加速采用遠程開發(fā)和自動化測試序列。開發(fā)團隊還在爭取實現(xiàn)讓在不同地點辦公的人員持續(xù)協(xié)作，因此數(shù)字孿生的使用率很可能進一步提升。</P> <P>　　數(shù)字孿生和仿真：電子設(shè)計的新模式</P> <P>　　長期以來，硬件開發(fā)人員在制作原型之前一直依賴仿真環(huán)境來設(shè)計硬件。使用軟件驅(qū)動的仿真器或數(shù)字孿生使他們能夠?qū)φ找阎牧己脜⒖枷到y(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(shè)計迭代次數(shù)。同樣，軟件開發(fā)人員使用Scrum等方法并在虛擬仿真過程中進行測試，也能逐步構(gòu)建和部署新特性，如此也有助于減少設(shè)計迭代次數(shù)。</P> <P>　　通信協(xié)議和云平臺持續(xù)演進，軟件和固件不斷更新，導致電子產(chǎn)品交互變得日益復雜，給開發(fā)人員構(gòu)成現(xiàn)實挑戰(zhàn)，因為每一次演進、每一次更新都會帶來一系列新變化，需要接受嚴格測試。通過盡量使用測試自動化和不斷更新的數(shù)字孿生，開發(fā)團隊能夠測試更多的變化并降低具體設(shè)計出現(xiàn)問題的風險。</P> <P>　　在電子設(shè)計工作流程中實現(xiàn)自動化人工智能</P> <P>　　自動化正迅速變成一項必須要實現(xiàn)的目標。目前，基于人工數(shù)據(jù)輸入、部分Python或圖形編程以及Excel表格的全手動測試計劃只能滿足一小部分可能的用戶場景。每次軟件發(fā)布新版本后，設(shè)計人員都需要手動更新測試計劃，從而導致電子設(shè)計周期進一步拖延。</P> <P>　　不過，雖然測試自動化軟件能夠解決其中的一部分問題，因而不可或缺，但這還遠遠不夠。測試自動化的效果由它們得出的分析結(jié)果和洞察決定。此次Forrester調(diào)查的受訪者透露，他們的測試例中有一半以上都“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(zhì)量和覆蓋率等問題。利用分析和洞察結(jié)果，設(shè)計人員將能夠在設(shè)計工作流程中實現(xiàn)自動化人工智能并執(zhí)行范圍更廣的測試序列，在確保出色測試速度的同時還能覆蓋理想的測試范圍。</P> <P>　　自動化人工智能作為一種軟件模型，以是德科技極其豐富的測量技術(shù)和仿真能力為基礎(chǔ)搭建，可以為開發(fā)人員提供快速的洞察，助力他們更快將設(shè)計推向市場并盡量避免風險。無論是測量電源和接地、波形信號質(zhì)量、高速數(shù)據(jù)I/O、網(wǎng)絡完整性還是應用交付，我們都必須考慮如何幫助客戶加快開發(fā)過程。</P> <P>　　自動化人工智能的成功標志是什么？</P> <P>　　過去，人們在為新開發(fā)項目制定策略時往往發(fā)現(xiàn)“快、好、省無法同時兼得”。如果一切都不變的話，這個結(jié)論現(xiàn)在可能仍然成立。但是，通過在開發(fā)工作流程中集成自動化人工智能，您也許能夠三者兼顧：</P> <P>　　·更快：能夠加快產(chǎn)品上市速度</P> <P>　　·更好：提供更優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，讓客戶更滿意</P> <P>　　·更省：讓產(chǎn)品開發(fā)流程更敏捷、更高效</P> <P>　　開發(fā)團隊已經(jīng)通過這種方法獲得回報。無論產(chǎn)品開發(fā)涉及的是采用最新無線通信標準的新興電子產(chǎn)品，還是高速數(shù)據(jù)傳輸、復雜云網(wǎng)絡或分布式應用軟件交付，工作重心都是相同的。搭建您的實驗室設(shè)計與測試解決方案，在每個階段都交付富有洞察力的分析結(jié)果。再輔之以AI和ML，讓他們可以始終探索新的改進余地。像您在制造階段所做的那樣在開發(fā)環(huán)境中實現(xiàn)自動化，將可以盡量縮短開發(fā)時間，同時確保盡量出色的產(chǎn)品性能。</P> <P>　　關(guān)于是德科技</P>