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隨著標準的不斷發展，跨越多個云環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、模擬和測試覆蓋率，給開發團隊帶來了壓力。

在許多測試發展方向中，最主流的方向仍然是自動執行設計和測試過程，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全自動化。

在復雜的電子系統開發中，人工智能、機器學習和數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、分析數據，分析人工智能（AI）和機器學習（ML）評估了典型產品開發周期中技術的應用。Forrester 調查了 400 許多開發負責人在產品開發過程中使用它們 AI 和 ML 問了一系列問題。

起初，我們聽到大多數組織對目前使用的開發方法感到滿意，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，要么采用集成系統，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% 公司在開發過程中實現了全自動化設計和測試，但新冠肺炎疫情的肆虐迫使企業加快采用遠程開發和自動化測試序列。開發團隊還在努力讓在不同地方工作的人員持續合作，所以數字雙胞胎的利用率很可能會進一步提高。

數字孿生模擬：電子設計的新模式

在制作原型之前，硬件開發人員一直依靠模擬環境來設計硬件。使用軟件驅動的模擬器或數字雙胞胎可以通過比較已知的良好參考系統來衡量不同操作環境、條件和協議演變的影響，從而減少設計迭代次數。同樣，軟件開發人員也使用它 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。

通信協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，給開發人員帶來實際挑戰，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

自動化正迅速成為必須實現的目標。目前，基于人工數據輸入和部分 Python 或者圖形編程和 Excel 全手動測試計劃只能滿足少數可能的用戶場景。每次軟件發布新版本后，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、高速數據 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過程。

自動化人工智能的成功標志是什么？

在過去，當人們為新開發項目制定戰略時，他們經常發現快、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：使產品開發過程更加敏捷、高效

通過這種方式，開發團隊獲得了回報。無論產品開發涉及新興電子產品采用最新的無線通信標準，還是高速數據傳輸、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。在開發環境中實現自動化，就像你在制造階段所做的那樣，會盡可能縮短開發時間，保證產品性能盡可能優異。