自动化人工智能对技术创新者至关重要

　　NG体育随着标准的不断发展，跨越多个云环境的应用逐渐增多，用户对“一体化”产品的期望也日益升高，这一切都让当今的新电子产品变得越来越复杂。复杂性的增加直接影响了新电子产品的设计、开发、仿真和测试覆盖率，导致开发团队倍受压力。

　　在众多测试发展方向中，最主流的方向仍然是自动执行设计和测试流程，并智能地洞察整个工作流程――即自动化人工智能。然而，是德科技最近委托 Forrester 进行的一项调查显示，89% 的公司仍在使用手动流程，只有 11% 的公司完全实现了测试矩阵的自动化。 虽然全自动化的采用率仍然很低，但各家公司也的确看到了自动化的价值，其中 75% 的公司部分采用了自动化流程，近一半的公司希望在未来三年内实现全自动化。

　　2021 年 12 月，是德科技委托 Forrester Consulting 公司对数据集成、分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术在典型产品开发周期中的运用进行了评估。Forrester 调查了 400 多位开发负责人，就他们当前在产品开发过程中使用 AI 和 ML 的程度询问了一系列问题。

　　最初，我们听到大多数组织表示他们对当前所用的开发方法感到满意，其中 86% 的组织表示满意乃至非常满意。然而，同样是这些组织表示，他们 84% 的项目和设计要么采用了复杂的多层子系统，要么采用了集成系统，其中大部分都没有经过测试。

　　尽管一开始看起来公司比较满意，但是我们通过调查了解到，当被问及想要提高电子设计流程的自动化和智能程度，尤其是未来的打算时， 他们都感觉到了压力。

　　目前，只有 10% 的公司在开发过程中实现了全自动化的设计和测试，但新冠疫情的肆虐已经迫使企业加速采用远程开发和自动化测试序列。开发团队还在争取实现让在不同地点办公的人员持续协作，因此数字孪生的使用率很可能进一步提升。

　　长期以来，硬件开发人员在制作原型之前一直依赖仿真环境来设计硬件。使用软件驱动的仿真器或数字孪生使他们能够对照已知的良好参考系统来衡量不同操作环境、条件和协议演变的影响，从而减少设计迭代次数。同样，软件开发人员使用 Scrum 等方法并在虚拟仿真过程中进行测试，也能逐步构建和部署新特性，如此也有助于减少设计迭代次数。

　　通信协议和云平台持续演进，软件和固件不断更新，导致电子产品交互变得日益复杂，给开发人员构成现实挑战，因为每一次演进、每一次更新都会带来一系列新变化，需要接受严格测试。通过尽量使用测试自动化和不断更新的数字孪生，开发团队能够测试更多的变化并降低具体设计出现问题的风险。

　　自动化正迅速变成一项必须要实现的目标。目前，基于人工数据输入、部分 Python 或图形编程以及 Excel 表格的全手动测试计划只能满足一小部分可能的用户场景。每次软件发布新版本后，设计人员都需要手动更新测试计划，从而导致电子设计周期进一步拖延。

　　不过，虽然测试自动化软件能够解决其中的一部分问题，因而不可或缺，但这还远远不够。测试自动化的效果由它们得出的分析结果和洞察决定。此次 Forrester 调查的受访者透露，他们的测试例中有一半以上都“超出了必要的范围”。测试自动化有助于缩短测试时间，但不能解决测试范围、测试质量和覆盖率等问题。利用分析和洞察结果，设计人员将能够在设计工作流程中实现自动化人工智能并执行范围更广的测试序列，在确保出色测试速度的同时还能覆盖理想的测试范围。

　　自动化人工智能作为一种软件模型，以是德科技极其丰富的测量技术和仿真能力为基础搭建，可以为开发人员提供快速的洞察，助力他们更快将设计推向市场并尽量避免风险。无论是测量电源和接地、波形信号质量、高速数据 I/O、网络完整性还是应用交付，我们都必须考虑如何帮助客户加快开发过程。

　　过去，人们在为新开发项目制定策略时往往发现“快、好、省无法同时兼得”。如果一切都不变的话，这个结论现在可能仍然成立。但是，通过在开发工作流程中集成自动化人工智能，您也许能够三者兼顾：

　　开发团队已经通过这种方法获得回报。无论产品开发涉及的是采用最新无线通信标准的新兴电子产品，还是高速数据传输、复杂云网络或分布式应用软件交付，工作重心都是相同的。搭建您的实验室设计与测试解决方案，在每个阶段都交付富有洞察力的分析结果。再辅之以 AI 和 ML，让他们可以始终探索新的改进余地。像您在制造阶段所做的那样在开发环境中实现自动化，将可以尽量缩短开发时间，同时确保尽量出色的产品性能。

　　行业领先 企业 齐聚一堂，探讨影响当今制造业的关键主题， 罗克韦尔自动化 宣布全新品牌承诺   罗克韦尔自动化在其一年一度的自动化 博览会 (Automation Fair) 上宣布全新品牌承诺：将人的想象力与机器智能相结合，拓展人类的无限可能。此品牌承诺将为公司“实现互联企业”的愿景提供支持，通过连接整个企业范围内的人员、机器和数据来提高效率和生产力。   “罗克韦尔自动化的全新品牌承诺突出了人在先进制造中发挥的核心作用，凸显了我们的工作重心，即追求卓越表现、推动创新和促进增长，”罗克韦尔自动化董事长兼首席执行官 Blake Moret 表示，“我们将与参加自动化博览会的合作伙伴一起，携手展示如何实现互联企业，助力我们的客户提升

　　第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。 CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。 作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动之一，CCF-GAIR 大会已经度过了四次精彩而又辉煌的历程。 在第二天的人工智能前沿专场上，澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅以“迁移学习”为主题发表了精彩演讲。 申省梅从传统机器学习的痛点、深度学习带来的突破、深度迁移学习、迁移学习中用到的一些技术和实例方面进行了分享，并分析了迁移学习在视觉智能方向上的应用需求。 传统机器学习的

　　落地？ /

　　据外媒报道，在世界经济论坛(World Economic Forum)夏季达沃斯论坛(Summer Davos)在北京举行期间，中国货币网发布报告，列出中国14家估值达到或超过10亿美元的人工智能（AI）公司。这些“独角兽”公司的总价值达到405亿美元。 这14家公司包括：大疆（150亿美元）、优必选科技（50亿美元）、商汤科技（45亿美元）、寒武纪科技（25亿美元）、云从科技（20亿美元）、旷视科技（20亿美元）、依图科技（20亿美元）、地平线亿美元）、小马智行（10亿美元）、同盾科技（10亿美元）以及云知声（10亿美元）。 14家估值达到或

　　工业自动化简单说来指从人力制造转向机器人制造，涉及信息物理系统(CPS)、物联网(IoT)/工业物联网(IIoT)、云计算(Cloud Computing)和人工智能(AI)等多种技术，可实现经济增长和利润最大化，提高生产效率，并避免人力在执行某些任务时的安全隐患。安森美半导体为工业自动化提供全面的高能效创新的半导体方案。其中，机器人半导体方案构建框图如图1所示。 图1：工业自动化-机器人半导体方案构建框图 电机控制 设计人员可采用安森美半导体的无刷直流电机(BLDC)控制器实现BLDC电机控制，如高性能第二代单电机控制器MC33035、NCV33035和MC33033 ， 或也可采用MC33039进行速度闭环控制。

　　升级 /

　　深圳市机器人协会的副秘书长仇禾整个4月都有点忙。“下周还要为深圳市政府组织机器人行业座谈会，汇报本地机器人企业的建议与意见。”他说，“政府层面现在非常乐意帮助机器人企业，会上还将谈论机器人租赁的可行性。” 自从2015年3月底广东省政府提出大规模“机器换人”计划以来，工业机器人在深圳工厂的普及程度低于预期，这让仇禾有点小小的焦虑感。 仇禾最近在走访深圳多家机器人企业，除了帮助解决企业发展过程中的一些困难问题，还要整合企业的机器人产品，因为深圳市人力资源和社会保障局与深圳机器人协会即将合作开办一个机器人实训基地。开设实训基地正是为了能让机器人设备更快地进入工厂。另一方面，深圳市机器人协会作为政府和企业的连接

　　2019年8月9日，由中国高科技行业门户OFweek维科网主办，为期三天的 “WAIE 2019第四届上海国际人工智能展览会暨人工智能产业大会” 成功举办 。 作为本届大会分论坛之一的“OFweek 2019中国AI＋机器人高峰论坛”已于8月9日下午在上海新国际博览中心圆满落下帷幕。复旦大学智能机器人研究院副院长、研究员张先生，于会中做了题为《人工智能与机器人关键技术与产业创新》的主题报告。 会中，他从深度学习算法、NLP（自然语言处理技术）、自主驾驶应用、人工智能＋中国名族特色产业IP融合，AI＋中医领域应用案例等方面深入剖析了人工智能与机器人关键技术的应用潜力和趋势，并从AI智能化场景切入详细阐述了AI驱动＂1＋N＂产业

　　、机器人和人工智能无疑是当下最热门的话题之一，那么你知道“机器智能”吗？ 5月26日开幕的2017中国国际大数据产业博览会·机器智能高峰对话会上，阿里巴巴董事局主席马云再次围绕机器智能与新制造，阐述了自己的观点。 马云提出，“机器智能”是新制造的推动力，因为机器会越来越聪明，越来越会自我学习，将重新定义原来的流水线、标准化、规模化、集装箱、低成本，而定制化会越来越多。 马云表示，机器智能的来源正是数据。“以前的电器是插上了电以后就听你话。未来电器不仅要通电，更要通数据。由于机器收到的数据，机器比人变得越来越聪明。” 马云认为，“人工智能”依旧是以“人”为中心定义的“智能”，而“机器

　　边缘人工智能使设备能够在本地处理数据，使自动驾驶汽车和机器人等应用程序能够立即响应。 它以实时决策为基础，确保以高效、快速和定制的方式完成手头的任务。 边缘人工智能公司面临的挑战是开发可扩展且经济实惠的人工智能，可以轻松部署在各种应用程序中。为此，以色列人工智能芯片初创公司 Hailo 最近扩展了其 Hailo-8 人工智能加速器产品。 据该公司称，Hailo-8 边缘人工智能加速器可适用于视频分析、监控和基本机器人控制等入门级应用，实现高达 26 TOPS 的处理速度。 Hailo CEO Orr Danon 在接受 EE Times Europe 采访时表示，Hailo-8 加速器新颖的数据流架构是实现该系列成本和功效

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