“預(yù)見”2022，測(cè)試行業(yè)如何發(fā)展？來看看NI總裁兼首席執(zhí)行官Eric Starkloff的展望
NI總裁兼首席執(zhí)行官Eric Starkloff
2020年之后，數(shù)字化的影響程度和范圍呈現(xiàn)出爆炸性的發(fā)展態(tài)勢(shì)。IDC預(yù)測(cè)，2022年，超過50%的中國經(jīng)濟(jì)將建立在數(shù)字化的基礎(chǔ)上或受到數(shù)字化的影響。
數(shù)字化愿景很美好，但很多企業(yè)的數(shù)字化成果未達(dá)預(yù)期，如何找準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的切入點(diǎn)很關(guān)鍵。精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，但NI發(fā)現(xiàn)，來自測(cè)試測(cè)量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)“金礦”，僅有5%~10%的數(shù)據(jù)被利用，大部分?jǐn)?shù)據(jù)被遺忘在我們稱之為“孤島”的割裂的環(huán)節(jié)里。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及到方方面面，NI的著眼點(diǎn)是數(shù)據(jù)。測(cè)試是全面、真實(shí)地了解產(chǎn)品在生命周期不同階段特性的唯一途徑，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要的數(shù)據(jù)來源。NI及核心合作伙伴幫助客戶將貫穿于產(chǎn)品整個(gè)生命周期（原型設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、生產(chǎn)）的數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)起來，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營創(chuàng)新。我們的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析平臺(tái)使我們的客戶能夠從這些數(shù)據(jù)中獲得洞察，進(jìn)而改進(jìn)他們的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)。
接下來，我們以NI在汽車行業(yè)的應(yīng)用為例分享我們的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
零愿景下的自動(dòng)駕駛測(cè)試需求變化非?？?，測(cè)試場(chǎng)景呈幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)。自動(dòng)駕駛的飛速發(fā)展離不開虛擬仿真技術(shù)等領(lǐng)先測(cè)試技術(shù)的應(yīng)用，業(yè)界領(lǐng)先的車企都在加大仿真測(cè)試的力度，以期達(dá)提高測(cè)試效率的目的。
NI憑借HIL、數(shù)字孿生等工具助力客戶有效串聯(lián)起從數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、標(biāo)注到仿真與測(cè)試，再到量產(chǎn)數(shù)據(jù)回傳等自動(dòng)駕駛?cè)芷诘臄?shù)據(jù)，并充分復(fù)用這些數(shù)據(jù)，加快產(chǎn)品的開發(fā)。
同時(shí)，NI也意識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要跨界合作，以新的方式思考問題，我們要做的就是聯(lián)合生態(tài)合作伙伴幫客戶精確獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，從而釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。NI在2021年收購了monoDrive，擴(kuò)大了NI在ADAS和仿真市場(chǎng)的影響力。還收購了電動(dòng)汽車和電池等高功率測(cè)試和測(cè)量應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者NHR，以豐富NI電動(dòng)汽車測(cè)試解決方案。此外，NI還跟希捷、Foretellix、Heinzinger達(dá)成戰(zhàn)略合作，進(jìn)一步提高NI在汽車測(cè)試領(lǐng)域的綜合能力。
NI預(yù)計(jì)：
· 到2022年，數(shù)據(jù)將不僅僅是故障識(shí)別的手段，也將是解決方案，這是數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成果的關(guān)鍵一步。
· 到2022年，測(cè)試的價(jià)值會(huì)日益凸顯。多年來，我們一直在討論測(cè)試 ADAS 傳感器、驗(yàn)證汽車軟件系統(tǒng)以及制造安全可靠的電池所面臨的挑戰(zhàn)，但大部分討論都是假設(shè)性的。經(jīng)過前些年的試錯(cuò)、探索，到2022年，我們會(huì)更加堅(jiān)定相信測(cè)試的價(jià)值。
· 汽車行業(yè)深受AI/ML 發(fā)展的影響，AI/ML將日益從軟件模擬轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)世界。
數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)底座，首先是將產(chǎn)品生命周期中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集存儲(chǔ)，隨后與企業(yè)管理數(shù)據(jù)整合，構(gòu)建企業(yè)運(yùn)營的完整數(shù)據(jù)鏈，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下良好基礎(chǔ)。緊接著借助AI等新型計(jì)算技術(shù)深度挖掘，獲得精準(zhǔn)洞察，從而優(yōu)化企業(yè)經(jīng)營管理和產(chǎn)品開發(fā)生產(chǎn)中的效率、并降低能耗，實(shí)現(xiàn)真正意義上的高質(zhì)量發(fā)展。
