隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，包括可穿戴設(shè)備在內(nèi)設(shè)備量將出現(xiàn)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，需要用到的通訊的設(shè)備量也是爆發(fā)性增長(zhǎng)。根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，到2020年，將有超過(guò)500億的設(shè)備被接入到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。傳統(tǒng)的測(cè)試手段(DUT-Centric)無(wú)法測(cè)量如此大的數(shù)據(jù)，不可能用500億種測(cè)試結(jié)構(gòu)來(lái)測(cè)500億個(gè)設(shè)備，那么應(yīng)該如何測(cè)試?

我們可以做一個(gè)范式轉(zhuǎn)移，把它歸歸類。以做智能家居的NEST為例，它有一個(gè)電子溫度計(jì)與家庭的空調(diào)、加濕器等項(xiàng)鏈，可以根據(jù)溫度變化控制智能家居設(shè)備的開關(guān)。這樣的集大成者里面有各式各樣的傳感器、電源、WIFI等，需要用一個(gè)更加平臺(tái)化的方式做測(cè)試，用模塊化的儀器應(yīng)對(duì)它。

觀點(diǎn)4：時(shí)間決定一切

自動(dòng)駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療等任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用對(duì)于延遲和穩(wěn)定性有更高的要求。以無(wú)人駕駛為例，機(jī)器需要分辨大量場(chǎng)景中的物體，并做出決定。如何模擬這些場(chǎng)景，如何將這些場(chǎng)景讓實(shí)驗(yàn)者們非?？焖俚倪M(jìn)行仿真，需要一個(gè)系統(tǒng)上的辦法。

不同技術(shù)中，從時(shí)延和靈活性來(lái)排序的話；Backplane Timing非常精確，但靈活性不高；Structured Dataflow比較高延遲，但有很好的靈活性。不同的技術(shù)可以幫助完成應(yīng)對(duì)不同針對(duì)任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用要求的一些場(chǎng)景。