2018 NI趨勢(shì)展望報(bào)告

NI供稿

加速到來(lái)的未來(lái)

我們進(jìn)入21世紀(jì)已近20年，從自主學(xué)習(xí)機(jī)器人、價(jià)格不再遙不可及的基組測(cè)序、到無(wú)處不在的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不可否認(rèn)，技術(shù)的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來(lái)，我們是時(shí)候?qū)徤魉伎嘉覀儗⑷ハ蚝畏?、我們?cè)撊绾蔚竭_(dá)。

近期有一些最令人興奮的科技進(jìn)步，包括人工智能和云計(jì)算超越人類(lèi)智慧的時(shí)間比預(yù)測(cè)提前了整整10年；硅鍺異質(zhì)雙極晶體管設(shè)定了新的速度參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。此外，NIOEP9電動(dòng)超級(jí)跑車(chē)在2:40:33的時(shí)間內(nèi)以160英里每小時(shí)的速度自主完成了3.4英里的美洲賽道（Circuitof Americas track），創(chuàng)造了新的世界記錄；而經(jīng)過(guò)原型驗(yàn)證的超級(jí)高鐵系統(tǒng)有望以600英里每小時(shí)的平均速度將乘客送到目的地。延續(xù)這一趨勢(shì)，2018年無(wú)疑將成為技術(shù)進(jìn)步的又一標(biāo)桿年。

在即將到來(lái)的這一年，基于大模擬數(shù)據(jù)（Big AnalogData?）解決方案和功能日益強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí) 將會(huì)生成新的商業(yè)視角。我們將繼續(xù)迎來(lái)車(chē)輛網(wǎng)技術(shù)和智能工廠的重大里程碑、看到在集成電路日趨復(fù)雜的需求下測(cè)試時(shí)間反而大幅減少、見(jiàn)證5G通信和連接振奮人心的進(jìn)展。

我們都在競(jìng)相奔向未來(lái)，NI將繼續(xù)以軟件為中心的開(kāi)放平臺(tái)加快所有用戶(hù)定義的測(cè)試、測(cè)量和控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，助力用戶(hù)始終走在技術(shù)最前沿。未來(lái)正加速而來(lái)，您準(zhǔn)備好了嗎？

文章目錄

   成功管理IIoT的3大準(zhǔn)則

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中智能設(shè)備和互聯(lián)設(shè)備的數(shù)量快速增加，為提高性能和降低成本提供了巨大的機(jī)會(huì)，但一個(gè)往往被忽視的挑戰(zhàn)是如何高效地管理這些分布式系統(tǒng)。

   5G將顛覆測(cè)試過(guò)程

5G創(chuàng)新不止于設(shè)計(jì)測(cè)試和測(cè)量解決方案將成為產(chǎn)品商業(yè)化周期中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但是5G需要的測(cè)試方法與之前的無(wú)線(xiàn)技術(shù)截然不同。了解哪些技術(shù)正在讓5G逐步變成現(xiàn)實(shí)。

   打破摩爾定律

盡管最近關(guān)于摩爾定律消亡的言論很多，實(shí)際情況與摩爾定律也有所偏差，但數(shù)十年的創(chuàng)新基本上還是一直遵循著摩爾定律。但現(xiàn)在，這個(gè)經(jīng)過(guò)50多年驗(yàn)證的定律再次面臨挑戰(zhàn)。了解這一現(xiàn)狀如何影響半導(dǎo)體市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展。

   汽車(chē)電氣化：顛覆汽車(chē)產(chǎn)業(yè)及其他行業(yè)

電氣化的影響 - 汽車(chē)電氣化趨勢(shì)不只是全球從內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)和混合動(dòng)力汽車(chē)向全電動(dòng)汽車(chē)的轉(zhuǎn)變。除了車(chē)輛本身日益復(fù)雜化的影響，我們還需要考慮對(duì)支持基礎(chǔ)設(shè)施提出的新要求。

   通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)獲取工程信息

智能系統(tǒng)不僅生成大量數(shù)據(jù)，也依賴(lài)于數(shù)據(jù)，但大幅增加的數(shù)據(jù)量加劇了大模擬數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。了解機(jī)器學(xué)習(xí)如何幫助工程師解決面前的問(wèn)題，專(zhuān)注于探索和應(yīng)對(duì)下一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

成功管理IIoT的3大準(zhǔn)則

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）已經(jīng)從概念和試點(diǎn)項(xiàng)目迅速演變?yōu)榇笠?guī)模的廠級(jí)部署，并取得了豐碩的成果。這些成果主要表現(xiàn)在為前瞻性公司（如捷豹路虎、中國(guó)鋼鐵和杜克能源）提供更加優(yōu)化的數(shù)據(jù)分析和決策，以最大限度地延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間，提升性能并推動(dòng)未來(lái)的產(chǎn)品創(chuàng)新。工業(yè)正在日益智能化和互聯(lián)化。如果無(wú)法跟上IIoT創(chuàng)新的步伐，不僅可能丟失市場(chǎng)份額，而且會(huì)消耗許多不必要的成本。事實(shí)上，據(jù)埃森哲2017年3月的《ConnectedBusiness Transformation》報(bào)告指出：“95%的商業(yè)領(lǐng)袖期望他們的公司在未來(lái)三年內(nèi)使用IIoT?！?/span>

結(jié)合目前的邊緣節(jié)點(diǎn)硬件和數(shù)據(jù)分析軟件，通過(guò)小型IIoT試點(diǎn)實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)和智能機(jī)器互聯(lián)控制所獲得的商業(yè)優(yōu)勢(shì)是顯而易見(jiàn)的?，F(xiàn)有的技術(shù)已經(jīng)完全可以容納更大規(guī)模的工業(yè)互聯(lián)系統(tǒng)，但同時(shí)也帶來(lái)了更大的工業(yè)數(shù)據(jù)智能管理挑戰(zhàn)。而現(xiàn)在，最受關(guān)注的技術(shù)熱點(diǎn)和挑戰(zhàn)是：如何擴(kuò)展和管理大型IIoT部署，包括遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理、軟件配置管理和數(shù)據(jù)管理。

1.遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理

隨著運(yùn)營(yíng)技術(shù)成本的降低，針對(duì)關(guān)鍵資產(chǎn)的監(jiān)測(cè)和控制系統(tǒng)應(yīng)用日益普及。資產(chǎn)和維護(hù)經(jīng)理正在面臨的挑戰(zhàn)是，如何利用高性?xún)r(jià)比的策略來(lái)管理這些運(yùn)營(yíng)資產(chǎn)并最大限度地減少資產(chǎn)停機(jī)。公司可以利用云托管技術(shù)提供的靈活性來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理解決方案，從而掌握多個(gè)互聯(lián)系統(tǒng)的狀態(tài)。

成功的遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理解決方案需要能夠解決配置、診斷和邊緣設(shè)備管理等方面的挑戰(zhàn)。遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理功能通常包括任務(wù)或進(jìn)程級(jí)的系統(tǒng)參數(shù)監(jiān)測(cè)，如內(nèi)存和CPU使用情況、網(wǎng)絡(luò)和I/O統(tǒng)計(jì)信息，以幫助最大限度地減少由于軟件錯(cuò)誤而導(dǎo)致停機(jī)所產(chǎn)生的影響，并發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞。

2.軟件配置管理

IIoT市場(chǎng)對(duì)持續(xù)交付和改進(jìn)有很高的期望。與日俱增的快速上市壓力要求企業(yè)使用靈活的軟件來(lái)修復(fù)漏洞、修改功能以及解決安全漏洞。如果沒(méi)有有效的軟件管理策略，就會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行的軟件過(guò)時(shí)，從而影響資產(chǎn)性能、安全性和可靠性。IIoT公司可通過(guò)部署經(jīng)驗(yàn)證的框架和最佳實(shí)踐來(lái)避免手動(dòng)軟件部署的高成本和低效率。

在工業(yè)環(huán)境中，高效的軟件配置管理策略應(yīng)可應(yīng)對(duì)高度動(dòng)態(tài)環(huán)境中不斷變化的系統(tǒng)利用率和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。位于IIoT不同階段的多個(gè)供應(yīng)商提供的系統(tǒng)方案是高度混合的，更加需要能夠跟蹤和控制應(yīng)用程序級(jí)以及固件級(jí)微小軟件更改的技術(shù)。展望未來(lái)，企業(yè)需要在保證現(xiàn)有業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，轉(zhuǎn)換到一個(gè)集成了軟件配置管理的優(yōu)化平臺(tái)，以探索運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）和主流IT解決方案之間的邊緣聯(lián)接。

“百分之九十五的商業(yè)領(lǐng)袖期望他們的公司在未來(lái)三年內(nèi)使用IIoT。”

—埃森哲, 2017

3.數(shù)據(jù)管理

IIoT系統(tǒng)會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量將會(huì)達(dá)到TB級(jí)，甚至是艾字節(jié)級(jí)別。管理這些數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的商業(yè)決策是企業(yè)在了解自身業(yè)務(wù)并實(shí)現(xiàn)提升的過(guò)程中必須實(shí)現(xiàn)的一個(gè)要素。IIoT系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中隱藏著大量有價(jià)值的信息，這些信息可以借助先進(jìn)的智能信號(hào)處理算法挖掘出來(lái)。隨著數(shù)據(jù)管理技術(shù)的日益普及，企業(yè)可以有多種方案來(lái)管理其數(shù)據(jù)，在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)獲取不同層次的有用信息。

數(shù)據(jù)管理策略需要同時(shí)包含能夠運(yùn)行在邊緣側(cè)和企業(yè)級(jí)的分析功能。據(jù)《IDCFutureScape: Worldwide Internet of Things 2017 Predictions》報(bào)告指出：到2019年，至少有40%的IoT數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)到邊緣設(shè)備進(jìn)行處理、分析和操作。高效的數(shù)據(jù)管理解決方案必須能夠整合來(lái)自多個(gè)分散源的數(shù)據(jù)，并提供不同級(jí)別的分析，以便讓正確的人員獲得正確的信息，并將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有據(jù)可依的決策。

是時(shí)候展示平臺(tái)的力量

現(xiàn)在，構(gòu)建IIoT解決方案可以為企業(yè)帶來(lái)前所未有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避免被不斷更新的市場(chǎng)淘汰。 各行各業(yè)的公司正在采用一系列顛覆性的平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)，利用傳感器驅(qū)動(dòng)的計(jì)算、工業(yè)分析和智能機(jī)器應(yīng)用等智能技術(shù)，將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)現(xiàn)創(chuàng)新和發(fā)展的引擎。借助IIoT技術(shù)，我們可以利用這些最先進(jìn)的平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，降低維護(hù)成本，提高資產(chǎn)利用率。

5G將顛覆測(cè)試過(guò)程

5G代表著新一代的變革，將深刻影響全球的企業(yè)和消費(fèi)者。它有望提供革命性的無(wú)限制的體驗(yàn)，具有更快的數(shù)據(jù)，更短的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)時(shí)間（更低的延遲），隨時(shí)隨地的即時(shí)訪(fǎng)問(wèn)以及數(shù)十億個(gè)設(shè)備的容量。我們這里說(shuō)的不只是更快速地將視頻下載到手機(jī)上。與3G和4G不同，5G的應(yīng)用領(lǐng)域遠(yuǎn)不只是移動(dòng)設(shè)備，它將擴(kuò)展到我們生活的各個(gè)方面。從實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到確保自主汽車(chē)的安全，5G將以難以想象的方式改變我們的生活。

十年后，我們回頭看時(shí)，肯定會(huì)說(shuō)5G是迄今為止最重要的技術(shù)之一。它實(shí)現(xiàn)了當(dāng)今正在興起的一切，包括可以相互通信的自主駕駛汽車(chē)，以及最快速的視頻體驗(yàn)。

—Patrick Moorhead，Moor   Insights & Strategy總裁兼首席分析師

通往5G之路

3GPP標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)正在馬不停蹄地定義5G，但真正的工作才剛剛開(kāi)始?，F(xiàn)在，半導(dǎo)體、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、云、軟件、制造和測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域的公司必須設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試和交付能夠利用這些新無(wú)線(xiàn)功能的解決方案。這并非易事。

5G采用了大規(guī)模MIMO和毫米波等新技術(shù)。兩種技術(shù)都使用多天線(xiàn)和波束成形技術(shù)，這與目前和以往的無(wú)線(xiàn)架構(gòu)有很大的不同。5G還包括新的無(wú)線(xiàn)控制機(jī)制，通過(guò)將控制與數(shù)據(jù)分割開(kāi)來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切片的概念，使服務(wù)擴(kuò)展到單個(gè)用戶(hù)設(shè)備。

另外，5G標(biāo)準(zhǔn)比3G和4G標(biāo)準(zhǔn)要復(fù)雜得多。5G將變革我們的網(wǎng)絡(luò)，所以行業(yè)必須改變這些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和測(cè)試方式。對(duì)于算法設(shè)計(jì)，如果要從概念過(guò)渡到生產(chǎn)，只是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模而沒(méi)有進(jìn)行真實(shí)的驗(yàn)證是不夠的。而對(duì)于測(cè)試來(lái)說(shuō)，僅針對(duì)單個(gè)組件的傳統(tǒng)方法將無(wú)法解釋對(duì)系統(tǒng)的整體影響。

基于平臺(tái)的方法

世界各地的無(wú)線(xiàn)研究人員很快就發(fā)現(xiàn)，成功的唯一途徑是采用以軟件為中心的平臺(tái)化方法來(lái)開(kāi)展5G研究。諾基亞推出了首個(gè)73GHz的毫米波5G原型，并使用毫米波頻譜打破了移動(dòng)接入數(shù)據(jù)速率的紀(jì)錄。隆德大學(xué)開(kāi)發(fā)了第一個(gè)大規(guī)模MIMO原型，布里斯托大學(xué)和Facebook的研究人員擴(kuò)展了其大規(guī)模MIMO原型，創(chuàng)造了前所未有的頻譜效率里程碑。

這些系統(tǒng)原型已經(jīng)成為5G技術(shù)演變中的重要環(huán)節(jié)。這些案例中使用的平臺(tái)化設(shè)計(jì)方法充分利用了軟件無(wú)線(xiàn)電（SDR）來(lái)應(yīng)對(duì)系統(tǒng)挑戰(zhàn)以及縮短獲得結(jié)果的時(shí)間。用于設(shè)計(jì)和原型驗(yàn)證的SDR將隨著軟件的變化而不斷發(fā)展。我們甚至可以預(yù)想功能更加強(qiáng)大的SDR，其軟件將擴(kuò)展到擴(kuò)展到物理層之上，以利用龐大的開(kāi)源軟件生態(tài)系統(tǒng)。這將使研究人員能夠解決更上層的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步減少采用時(shí)間，并打破了孤立的設(shè)計(jì)方法。

5G創(chuàng)新不止于設(shè)計(jì)

測(cè)試和測(cè)量解決方案將成為5G商業(yè)化周期的關(guān)鍵。測(cè)試系統(tǒng)必須擴(kuò)展到物理層之上，才能使用可控/可轉(zhuǎn)向的波束來(lái)快速且經(jīng)濟(jì)高效地測(cè)試這些新的多天線(xiàn)技術(shù)。此外，這些系統(tǒng)必須解決具有極寬帶寬的新毫米波設(shè)備。這些測(cè)試解決方案不僅需要能夠測(cè)試設(shè)備的重要參數(shù)，而且還要具有成本效益，不僅能充分發(fā)揮5G的潛力，而且可使之得到廣泛應(yīng)用。

基于這些特性，5G需要采用不同的方法來(lái)測(cè)試無(wú)線(xiàn)設(shè)備和系統(tǒng)。例如，系統(tǒng)級(jí)空口傳輸技術(shù)(Over-the-air,OTA)測(cè)試將成為5G生態(tài)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試之一。OTA測(cè)試提出了幾個(gè)挑戰(zhàn)，但最困難的地方或許是測(cè)試設(shè)備和待測(cè)設(shè)備共存的環(huán)境?？諝馐且环N不可預(yù)知的媒介，而信道本身也隨時(shí)間和環(huán)境條件而變化。無(wú)線(xiàn)測(cè)試工程師必須在OTA場(chǎng)景中隔離通道，并逐個(gè)使用波束來(lái)控制設(shè)備，以有效地“測(cè)試”設(shè)備。

此外，英特爾等公司已經(jīng)推出了早期的相控陣天線(xiàn)模塊，其特征是直接連接到RF前端的天線(xiàn)，以最大限度減少系統(tǒng)損耗。因?yàn)樵O(shè)備的訪(fǎng)問(wèn)會(huì)受到限制，測(cè)試設(shè)備的頻率必須升高到毫米波頻帶，然后逐個(gè)波束地分析主要性能參數(shù)。

最后一點(diǎn)，盡管帶寬是一個(gè)常見(jiàn)的測(cè)試挑戰(zhàn)，但是經(jīng)過(guò)測(cè)試的5G帶寬預(yù)計(jì)將比標(biāo)準(zhǔn)LTE信道寬50倍。在這些帶寬下，測(cè)試系統(tǒng)不僅必須生成和采集更寬帶寬的波形，還需要能夠?qū)崟r(shí)處理所有數(shù)據(jù)。

下一步

無(wú)線(xiàn)研究人員采用基于SDR的平臺(tái)設(shè)計(jì)方法，加快了5G的早期研究階段以及所獲得的成果。現(xiàn)在，測(cè)試解決方案提供商也必須這樣做。5G要求我們必須以前所未有的方式轉(zhuǎn)變測(cè)試方法，而靈活且可配置的平臺(tái)化方法對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展至關(guān)重要。

打破摩爾定律

最近關(guān)于摩爾定律終結(jié)的言論非常多。 雖然經(jīng)過(guò)了五十多歲的反復(fù)驗(yàn)證，這一定律再次再次面臨挑戰(zhàn)，但請(qǐng)不要對(duì)半導(dǎo)體和電子市場(chǎng)的前景悲觀失望。英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登摩爾（GordonMoore）提出了一個(gè)著名的定律：半導(dǎo)體的晶體管數(shù)量一開(kāi)始將每12個(gè)月翻一番，之后將每24 個(gè)月翻一番。盡管有一些微小的偏差，但半導(dǎo)體處理技術(shù)的發(fā)展數(shù)十年來(lái)一直遵循這一定律。 這種“無(wú)限制”的體積縮?。?/span>scaling）可允許復(fù)用類(lèi)似的架構(gòu)設(shè)計(jì)，為半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展提供更低的成本、更低的功耗以及更快的處理速度。而這種“無(wú)限制”的體積縮小的終結(jié)是否意味著計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步即將走到盡頭？ 盡管這一威脅嚴(yán)重到足以讓DARPA增加資金投入到后摩爾定律世界的研究，但科學(xué)家和工程師一直以來(lái)都在不斷地克服縮小體積芯片過(guò)程中的障礙，而純粹針對(duì)半導(dǎo)體芯片體積縮小的一些創(chuàng)新替代方案則描繪了一個(gè)明朗有趣的未來(lái)?！澳柖傻慕K結(jié)可能是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)?！?/span>Microsoft Research企業(yè)副總裁PeterLee博士在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》2016年3月的季度技術(shù)報(bào)告中表示。這將充滿(mǎn)挑戰(zhàn)- 但同時(shí)也是一個(gè)機(jī)會(huì)，可以探索不同的方向，并真正打破這一定律。

打破摩爾定律的歷史

從摩爾定律的角度是看在芯片上的三極管數(shù)量（也就是更小的體積上存在更多的三極管數(shù)量），但是對(duì)于半導(dǎo)體行業(yè)來(lái)說(shuō)這些并不意味著所有半導(dǎo)體瞄準(zhǔn)的方向，包括更高速的處理速度和更低的功耗，都是半導(dǎo)體技術(shù)提升帶來(lái)的好處。人們對(duì)半導(dǎo)體技術(shù)提升帶來(lái)的好處的預(yù)期數(shù)十年來(lái)一直在變成現(xiàn)實(shí)，但這些好處將不再容易實(shí)現(xiàn)或預(yù)期。處理器的冷卻問(wèn)題阻礙了處理器頻率技術(shù)的指數(shù)級(jí)上升，但這種明顯的“障礙”激發(fā)了大量創(chuàng)新，促進(jìn)了多核處理器的普及。雖然核心頻率的增長(zhǎng)受到限制，但由于多核技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合可加快圖形、游戲和視頻播放速度的專(zhuān)用矢量處理單元，PC系統(tǒng)性能仍不斷提升。但這些新技術(shù)給開(kāi)發(fā)軟件模型最好地利用這些新的處理塊帶了新的挑戰(zhàn)。隨著處理架構(gòu)的變化，高速晶體管的應(yīng)用不再僅限于CPU，也應(yīng)用到I/O子系統(tǒng)中，為處理器提供更高網(wǎng)絡(luò)、攝像頭和數(shù)據(jù)采集帶寬。高速信號(hào)處理在無(wú)線(xiàn)和有線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)中的應(yīng)用使得I/O帶寬的增長(zhǎng)速度已經(jīng)超過(guò)了純粹的晶體管體積縮小速度。

“摩爾定律的終結(jié)可能是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。這將充滿(mǎn)挑戰(zhàn) - 但同時(shí)也是一個(gè)機(jī)會(huì)，可以探索不同的方向，并真正打破這一定律?！?/span>

—Peter Lee博士，企業(yè)副總裁，Microsoft  Research

利用第三維度（3D-IC和SiP）

隨著芯片設(shè)計(jì)方面的不斷突破，以前對(duì)摩爾定律終結(jié)的預(yù)測(cè)已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí)。目前的技術(shù)正在通過(guò)堆疊芯片和晶體管來(lái)更充分地利用第三維度，這將進(jìn)一步增加晶體管的密度，但也可能帶來(lái)新的設(shè)計(jì)和測(cè)試問(wèn)題。例如，晶體管體積越小，成本越高，這要求新的芯片能夠結(jié)合更多的系統(tǒng)功能來(lái)匹配更高的價(jià)格。這種先進(jìn)的“片上系統(tǒng)(SoC)”方法表現(xiàn)在FPGA從簡(jiǎn)單的邏輯門(mén)陣列演變成高性能I/O和處理系統(tǒng)，將處理器、DSP、存儲(chǔ)器和數(shù)據(jù)接口組合到單個(gè)芯片中。許多擴(kuò)大芯片密度的新選擇從第三維度來(lái)考慮，即如何設(shè)計(jì)晶體管以及如何使用3D-IC技術(shù)將現(xiàn)有芯片組合到一個(gè)封裝中。雖然片上系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和測(cè)試方面更為復(fù)雜，但它們的設(shè)計(jì)目的是通過(guò)高集成度來(lái)降低終端設(shè)計(jì)的成本。即便有這些好處，但芯片堆疊會(huì)帶來(lái)新的復(fù)雜性，進(jìn)而帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。隨著越來(lái)越多的系統(tǒng)開(kāi)始從第三維度考慮體積縮小，調(diào)試和測(cè)試挑戰(zhàn)將變得更加明顯，更多的芯片空間將被用于提供集成的調(diào)試和測(cè)試功能。

新的計(jì)算架構(gòu)

歷史表明，以往在縮小芯片體積時(shí)遇到的各種問(wèn)題激勵(lì)工程師進(jìn)行創(chuàng)新，通過(guò)改進(jìn)架構(gòu)來(lái)更好地利用硅技術(shù)。最新的各種挑戰(zhàn)開(kāi)創(chuàng)了需求導(dǎo)向的計(jì)算時(shí)代，即通過(guò)將多個(gè)不同類(lèi)型的獨(dú)特計(jì)算架構(gòu)相結(jié)合來(lái)解決問(wèn)題。這種趨勢(shì)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于圖像處理器GPU，并與通用CPU相輔相成，但是隨著FPGA、向量處理器甚至針對(duì)特定應(yīng)用的計(jì)算塊促進(jìn)專(zhuān)用計(jì)算技術(shù)加速發(fā)展，該技術(shù)也在更快速地?cái)U(kuò)張。這些加速的技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將成為未來(lái)片上系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)組成模塊。利用這些混合處理架構(gòu)的關(guān)鍵是能夠幫助用戶(hù)使用上層描述語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)計(jì)并部署到各種處理引擎以提高處理速度的軟件工具和框架。隨著異構(gòu)計(jì)算成為縮小芯片體積的的選擇，最初研發(fā)多核芯片以利用并行性的場(chǎng)景將重演。盡管摩爾定律的適用性再次受到威脅，但機(jī)器學(xué)習(xí)和自主駕駛等市場(chǎng)需求將持續(xù)擴(kuò)展處理能力和I/O帶寬，為推動(dòng)架構(gòu)創(chuàng)新提供新的機(jī)遇。

汽車(chē)電氣化：顛覆汽車(chē)產(chǎn)業(yè)及其他行業(yè)

在全球范圍內(nèi)，政府正在推行新的指令，這些指令將導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)逐漸消失。中國(guó)率先規(guī)定在2018年之前上路的新車(chē)輛中，必須有8％是“新能源”或零排放車(chē)輛，這是很大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟壳斑@一比例僅為2％至3％。類(lèi)似的限制內(nèi)燃機(jī)未來(lái)發(fā)展的政府法規(guī)已經(jīng)遍及全球，與此同時(shí)，混合動(dòng)力汽車(chē)和全電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的重要性和發(fā)展也不容忽視。沃爾沃可能是汽車(chē)制造商中立場(chǎng)最堅(jiān)定的，該公司承諾到2019年僅生產(chǎn)混合動(dòng)力汽車(chē)或全電動(dòng)汽車(chē)，并承諾到2025年將銷(xiāo)售超過(guò)100萬(wàn)輛電動(dòng)汽車(chē)。“這個(gè)法令標(biāo)志著內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)的結(jié)束。” 沃爾沃總裁兼CEO H?kan Samuelsson在2017年7月的一次聲明中表示。

“這個(gè)法令標(biāo)志著內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)的結(jié)束?！?/span>               —H?kan  Samuelsson，沃爾沃總裁兼CEO

不只是EV / HEV

從內(nèi)燃機(jī)到混合動(dòng)力以及全電動(dòng)汽車(chē)的轉(zhuǎn)變只是車(chē)輛電力電子系統(tǒng)中變化最顯著的一部分。電氣化對(duì)車(chē)輛子系統(tǒng)也同樣很重要。10年前，方向盤(pán)和前輪之間采用完全機(jī)械聯(lián)接并不罕見(jiàn)。方向盤(pán)連接到一根轉(zhuǎn)動(dòng)軸，轉(zhuǎn)動(dòng)軸再連接到用于轉(zhuǎn)動(dòng)車(chē)輪的齒條齒輪裝置，甚至是更高效的液壓系統(tǒng)，也仍保持方向盤(pán)和輪胎之間的機(jī)械耦合。油門(mén)踏板和手動(dòng)變速器也采用相似的連接。

線(xiàn)控技術(shù)在現(xiàn)代車(chē)輛中的普及打破了這種模式。傳感器、遠(yuǎn)程執(zhí)行機(jī)構(gòu)和多個(gè)控制系統(tǒng)已經(jīng)取代了機(jī)械耦合。方向盤(pán)與前輪之間不再直接連接，而是由轉(zhuǎn)向柱上的傳感器測(cè)量車(chē)輪的角度。然后，嵌入式控制器將該測(cè)量換算成一個(gè)角度值，并將該值發(fā)送到車(chē)輛的通信總線(xiàn)。在通信總線(xiàn)上的另一個(gè)端，另一個(gè)控制器接收該值，根據(jù)車(chē)速和駕駛員設(shè)置將其轉(zhuǎn)換為車(chē)輪角度，然后命令執(zhí)行機(jī)構(gòu)將車(chē)輪移動(dòng)到所需的角度。在許多車(chē)輛中，安全系統(tǒng)位于線(xiàn)控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的中間，以確保車(chē)輛停留在行車(chē)道內(nèi)，并避免車(chē)道中的障礙物。隨著車(chē)輛電力電子子系統(tǒng)數(shù)量的增長(zhǎng)，汽車(chē)本身也開(kāi)始看起來(lái)像一個(gè)微電網(wǎng)，在微電網(wǎng)中，公共電力總線(xiàn)連接著越來(lái)越多的源極和漏極組件，每個(gè)組件都由獨(dú)立的嵌入式控制系統(tǒng)進(jìn)行管理。

更廣泛的影響

從更廣義的角度來(lái)看政府汽車(chē)法令的影響，電氣化的指數(shù)增長(zhǎng)和內(nèi)燃機(jī)時(shí)代的即將終結(jié)要求電力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生根本性的變化才能支持汽車(chē)發(fā)電廠的轉(zhuǎn)型。在任何街角的加油站中，一輛內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)只需大約10分鐘的時(shí)間就能將油箱加滿(mǎn)，繼續(xù)行駛300英里。而即使是使用專(zhuān)用增壓器，類(lèi)似的充電站需要至少一個(gè)小時(shí)的時(shí)間才能使全電動(dòng)車(chē)輛充滿(mǎn)電。即使是針對(duì)日常通勤所需的緩慢充電，充電硬件也有需要一定的考量。對(duì)于房主來(lái)說(shuō)，安裝充電站可能像在車(chē)庫(kù)中放置大電流電路一樣簡(jiǎn)單，但對(duì)于房屋或公寓的租賃者而言，情況就有點(diǎn)復(fù)雜。如果汽車(chē)主人都住在一個(gè)城市，并在街上停車(chē)，那么家庭收費(fèi)站的概念可能是完全不可能實(shí)現(xiàn)的。

從電力公司的前景來(lái)看汽車(chē)電氣化的未來(lái)，基于日常勞動(dòng)力進(jìn)度的循環(huán)需求加上快速充電的高負(fù)載需求，為電網(wǎng)提出了難以置信的新挑戰(zhàn)。如果所有上班者都在下午5點(diǎn)回家，并在同一時(shí)間內(nèi)插入電動(dòng)汽車(chē)，這會(huì)改變電網(wǎng)典型峰值需求的時(shí)間，區(qū)域高峰耗電領(lǐng)域?qū)墓┡蛑评渥兂山煌ㄟ\(yùn)輸。對(duì)于規(guī)模較大的加油站，眾多用于快速充電的增壓器將需要類(lèi)似于中等規(guī)模小區(qū)所需的電能。政府法規(guī)驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車(chē)趨勢(shì)直接導(dǎo)致車(chē)輛復(fù)雜性的增長(zhǎng)，并間接導(dǎo)致對(duì)增加基礎(chǔ)設(shè)施的迫切需求。汽車(chē)行業(yè)的未來(lái)將推動(dòng)電網(wǎng)的未來(lái)，這將需要更智能的控制系統(tǒng)。將其變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)需要建立安全可靠的控制系統(tǒng)，這是一個(gè)真正跨領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。為了快速上市，這將需要更多地依賴(lài)實(shí)時(shí)測(cè)試、生產(chǎn)測(cè)試以及能夠熟練使用業(yè)界領(lǐng)先的靈活開(kāi)放平臺(tái)來(lái)開(kāi)發(fā)各種工具的生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴。借助正確的工具，工程師將能夠適應(yīng)汽車(chē)電氣化所需的變革性技術(shù)。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)獲取工程信息

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在模式識(shí)別（patternrecognition）相關(guān)的某些利基領(lǐng)域取得了顯著的成果，但是該技術(shù)正在對(duì)企業(yè)產(chǎn)生更大、更長(zhǎng)遠(yuǎn)的影響，需要相關(guān)行業(yè)提出更廣泛的見(jiàn)解以及提高效率。技術(shù)巨頭對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的投資正在引起廣泛的關(guān)注。Google在美國(guó)總部以外的最大型開(kāi)發(fā)人員團(tuán)隊(duì)就是致力于研究機(jī)器學(xué)習(xí)。微軟公司推出開(kāi)源CNTK，百度發(fā)布了PaddlePaddle、亞馬遜決定在AWS上支持MXNet，此外Facebook也開(kāi)發(fā)了兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。消費(fèi)者領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用浪潮將滲透到工業(yè)中，這將幫助工程師和管理人員通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析改進(jìn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。除了推動(dòng)創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)還帶來(lái)了直接即時(shí)的業(yè)務(wù)改進(jìn)，例如正常運(yùn)行時(shí)間延長(zhǎng)、生產(chǎn)成本降低以及工程開(kāi)發(fā)效率提高。

機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)

網(wǎng)絡(luò)智能系統(tǒng)提高數(shù)據(jù)可見(jiàn)性的能力一方面使物聯(lián)網(wǎng)（IoT）大大受益，另一方面也帶來(lái)了大模擬數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。ABIResearch (QTR 1 2017)指出，工業(yè)設(shè)備的傳感器和機(jī)器數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)到2020年將超過(guò)78艾字節(jié)，這些數(shù)據(jù)可能包含當(dāng)今技術(shù)無(wú)法發(fā)現(xiàn)的機(jī)器故障、制造缺陷或重要驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)相關(guān)的證據(jù)。大量數(shù)據(jù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可訓(xùn)練出更精確的模型，更快速生成結(jié)果，但前提是能夠有效獲取這些海量數(shù)據(jù)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員在部署機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)，首先需要能夠查看到規(guī)范有序的數(shù)據(jù)集，然后才能為互連系統(tǒng)開(kāi)發(fā)更全面的數(shù)據(jù)采集和管理策略。

驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新

在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中處理設(shè)計(jì)缺陷可能會(huì)導(dǎo)致昂貴的代價(jià)，這也是工程師將很多時(shí)間、注意力和預(yù)算用在設(shè)計(jì)驗(yàn)證和測(cè)試上的原因。在機(jī)器學(xué)習(xí)幫助工程師將寶貴的工程時(shí)間集中在最需要測(cè)試和驗(yàn)證的產(chǎn)品領(lǐng)域之前，我們需要整理歷史測(cè)試數(shù)據(jù)，使其便于訪(fǎng)問(wèn)。

提高產(chǎn)量

目前大多數(shù)制造商的做法是篩選通過(guò)/失敗條件并保存數(shù)據(jù)以便進(jìn)行取證分析、校準(zhǔn)記錄和溯源。一些制造商使用更先進(jìn)的自動(dòng)測(cè)試方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以幫助他們更加高效的定位產(chǎn)品缺陷，而不論其產(chǎn)生的根本原因是什么。當(dāng)前版本的硅片組件是否來(lái)自新的晶圓廠？設(shè)計(jì)是否包括仿冒組件？實(shí)際工程應(yīng)用中，無(wú)數(shù)的異?？赡軙?huì)導(dǎo)致缺陷，因此為所有異常分別設(shè)置測(cè)試條件是不切實(shí)際的。但機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助制造測(cè)試工程師發(fā)現(xiàn)在設(shè)計(jì)和測(cè)試產(chǎn)品時(shí)未察覺(jué)的缺陷。

提高正常運(yùn)行時(shí)間

許多加工制造或其他加工行業(yè)的公司都擁有龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)工業(yè)資產(chǎn)維護(hù)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。當(dāng)今的現(xiàn)狀是維護(hù)工程師手工處理這些數(shù)據(jù)，但未來(lái)將采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)處理這些數(shù)據(jù)、對(duì)操作狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)以及檢測(cè)異常。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的系統(tǒng)將能夠自動(dòng)識(shí)別異常情況，并提醒維護(hù)人員進(jìn)行故障排除。

利用邊緣

從許多角度來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。高性能處理以及傳感器融合與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，將幫助工程師開(kāi)發(fā)更高性能的系統(tǒng)，可以在邊緣側(cè)解讀數(shù)據(jù)，而無(wú)需與企業(yè)堆棧進(jìn)行通信。一些技術(shù)可以在邊緣設(shè)備上直接訓(xùn)練和運(yùn)行模型，為工程師提供以下三種系統(tǒng)架構(gòu)選項(xiàng)來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練和部署：云端、邊緣或兩者結(jié)合?；谡鎸?shí)物理信號(hào)將邊緣設(shè)備智能化，可以減少?zèng)Q策的延遲和對(duì)昂貴的IT基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，這有助于緩解數(shù)十億臺(tái)新設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)有限帶寬的狀況。

平臺(tái)將利用機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大力量

需要注意的一個(gè)關(guān)鍵因素是將機(jī)器學(xué)習(xí)納入現(xiàn)有技術(shù)平臺(tái)，這將有助于開(kāi)發(fā)人員專(zhuān)注于新問(wèn)題，快速將相鄰的技術(shù)整合在一起，避免中間件丟失。大多數(shù)工程師不希望將時(shí)間花在處理已有答案或者僅因?yàn)楣ぞ哝湹木壒识徽J(rèn)為是必要問(wèn)題。當(dāng)前平臺(tái)支持哪些云分析？哪些公司的云？部署模型時(shí)是否會(huì)存在RTOS兼容性問(wèn)題？ 將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到云、軟件和硬件平臺(tái)將提供前期的技術(shù)棧，使工程師可以專(zhuān)注于新的挑戰(zhàn)。

“有很多選擇可以幫助企業(yè)提取其分散的商業(yè)信息系 統(tǒng)中隱藏的有用信息。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)可以通過(guò)最新獲取的IoT傳感器數(shù)據(jù)快速的將這些數(shù)據(jù)整合在一起。讓平臺(tái)來(lái)完成這些瑣碎的工作，使企業(yè)可以專(zhuān)注于進(jìn)行更加優(yōu)化的決策?！?/span>

—Andy Timm, CTO, PTC

當(dāng)今的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用可以非?？焖俚卦谝槐鞠鄡?cè)中找到關(guān)于狗的照片，但商業(yè)領(lǐng)袖正在尋找合適的工程師和平臺(tái)以及下一代機(jī)器學(xué)習(xí)，以在大模擬數(shù)據(jù)中找到提高正常運(yùn)行時(shí)間、產(chǎn)量和效率的有用信息。