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NI的“软件定义自动化测试测量”策略,价值在哪里?

电子工程专辑 428

前言:

如今姐妹们对“c语言ni”都比较看重,我们都需要学习一些“c语言ni”的相关知识。那么小编也在网上网罗了一些关于“c语言ni””的相关知识,希望朋友们能喜欢,朋友们一起来了解一下吧!

NI(美国国家仪器)这家公司在2018年前后,在公司发展的核心策略上做了调整,用NI公司CEO Alex Davern的话来说是:跨业务提供专注,努力成为软件定义自动化测试与自动化测量系统的领导者。

实际上,我们知道早在几十年前,NI就借助LabVIEW提出了“虚拟仪器”的概念,表明“软件就是仪器”。其实质在于借由模块化硬件,以及灵活的软件来跨领域,以相对通用的方式进行测试测量、自动化应用。所以新策略的“软件定义”似乎在NI内部是始终为之的。那么这个策略的实质是什么?它对NIDays自己以及客户而言,价值在哪里?我们从前不久的NIDays Asia大概能够发现些蛛丝马迹。


软件定义测试测量的例子

首先我们来看一个“软件定义的自动化测试测量”的例子。NIDays Asia的各展位实际都有这种“软件定义”的影子,比如下面这个卫星综合测试系统。工程师告诉我们:

“同样的一个硬件平台,能够实现三个功能,分别是TT&C(Telemetry, Track and Command,遥测遥控)、HDR(高速数传分系统),以及GNSS(全球导航卫星系统,这里的应该主要是北斗与GPS)。”工程师说,“因为我们的整个平台是软件定义的,通过软件就能切换,让一套系统实现上述三个功能。”

“TT&C是卫星和地面站建立通信链路的一套核心系统,我们这套系统能够模拟地面站。通过上行指令,下行接收卫星反馈的状态信息。在整个过程中完成卫星的测距、跟踪。现在能够支持卫星体制中的USB(Unified S Band),以及DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum,直接序列扩频)两种体制;第二个功能是HDR高速数传,也就是卫星专门用来下行传输一些高速数据载荷,比如遥感卫星上的高分辨率摄像机图像数据——我们这套仪器就是充当地面站接收机的作用,对高速射频信号进行解调和解码。第三就是GNSS仿真器,导航信号的仿真。”

上面这个场景中,左右两台设备是同一个型号(PXIe-1028),只不过右边这台在模块上多了“一个卡”,“因为在模拟高速数传的时候,实际测试场景中需要一个被测卫星,发送高速数传信号给地面站。演示的这个场景中没有卫星,所以多加一个卡来模拟卫星功能。”

这就是NI软件定义的自动化测试测量(加模块化硬件)很典型的例子,我们接下来从理论层面简单谈一谈NI这样一类软件定义自动化测试测量系统究竟是什么。鉴于NI的财报透露有关业务的信息实在太少,我们只能从NI的产品着手,来了解NI究竟在做什么。

其一是软件。NI典型的软件产品是LabVIEW——这是针对测量、自动化以及控制的系统设计软件。借助LabVIEW这个工具,用户能够以图形化的方式设计定制的“虚拟仪器(virtual instruments)”,在软件中连接一些图形元素就能构建逻辑原理图(block diagrams)。比如说通过按钮、旋钮、拨盘等各种元素来仿真自定义仪器前面板,虚拟化地呈现流程控制与操作。

2017年,NI推出LabVIEW NXG,这是个着重在简化数据采集装置和台式仪器测量的软件版本,客户还可以转往某种开发方法,来定制测试与测量系统。另外还有LabVIEW Real-Time、LabVIEW FPGA等模块化软件组件。

软件产品中还包括了编程工具,如LabWindows/CVI、Measurement Studio。其中LabWindows/CVI是个ANSI C集成开发环境,内置测量、分析和工程UI设计各种库的工程工具集;Measurement Studio则是针对Visual Studio工程应用设计的一整套.NET工具,用于获取、分析、显示测量数据。软件这个大分类中,还有“应用软件产品”,包含了NI TestStand, NI VeriStand, NI DIAdem等,属于LabVIEW, LabWindows/CVI等的补充。

其二,模块化硬件产品(在更早的产品分类中,模块化硬件还配套于相关驱动软件)。这里的模块化硬件也是所谓“软件定义自动化测试测量”的关键。NI是这么解释此类产品的:“采用前沿的商业技术,如最新的处理器、ADC、FPGA以及PC总线,我们的硬件针对各种应用,提供模块化和易于使用的解决方案,从自动化测试、数据记录,到工业控制以及嵌入式设计。”

这种模块化的仪器,可为客户提供的能力,主要是构建客户自己独特的“可编程、灵活、低成本的(测试测量)解决方案”。通过模块化和软件定义,也就能够快速对模块进行互换、简单地变换使用方法,满足测试需求。对NI而言,其优势就在于“在自动化验证与自动化产品测试市场上,增加销售”,实现更广的测试覆盖——这一点我们将在后文做阐述,而且成本更低——这里的成本更低不止是对客户,对NI而言成本会更低。如果说具体的产品,主要是两个系列,分别是PXI与NI C系列,两者都采用模块化I/O的方式,加上标准PCI,这里就不细展开了。

除了前述软件和硬件,NI还有一类“服务”类产品,软扩软件维护服务、培训认证等。


针对新能源汽车蓄电池的解决方案,充放电测试。“使用我们一个协议的模拟数据,通过SMU(源测量单元)高精度模块再生成数据,再通过4310模块(正中间位置)采集模拟生成的符合标准协议的数据;预留CAN通讯,根据客户需求,可通过CAN与电池BMS(电池管理系统)进行交互,检测电池运行状态;SLSC故障注入模块(靠下方),在电池发生短路等问题时,了解电池充放电性能;另外进行电池温度等数据采集;RM-12999(第三层)可测量高达2000V, 2000A的测试;RMX-4127可编程模块(第二层),可为电池充电,可输出0-650V,1500W功率。”

核心策略带来的转变

由于NI财报的可读性实在是不怎么样,而且有效信息量不多,虽然我们研究了NI近三年的财报,以及今年截至9月份的季报,也并没有看出任何值得细究的内容。这家公司整体的财务状况很稳定,近50年营收增长大趋势都没有发生过变化。

而且我们未能从近年的财报中发现,上述“软件定义的自动化测试测量”核心策略转变,对NI而言意味着什么。在NIDays Asia的媒体沟通会上,NI大中华区销售总监乔巍表示:“去年我们重新定义了新的战略愿景,就是我们要做‘软件定义的自动化测试测量领域’的领导者。围绕这一战略愿景,我们去年进行了重组,因此大家看到我们很多内部的划分,包括获取客户洞察、商业了解,都是深入行业的。”

因为在我们的印象中,NI始终都在软件定义自动化测试测量领域都有着不错的成绩,这个“新的战略愿景”似乎显得十分理所应当。或许其核心更在于“领导者”,而不在于“领域”。乔巍所述的“重组”一词,在NI 2017-2018年报中有所体现的,大概主要在产品分类和业务类别中。企业内部组织架构变化,我们无法获知更具体的信息——而且近2-3年内,NI全球员工总人数始终保持在7300人上下,也没有发生过大规模的减员(2018年减员2%左右,这个数字在NI 2019财年年报中应该是格外值得后续观察的)。

不过在总的财务状况中,有一个细节是值得一提的。虽然近4-5年,NI的年度收益都在上涨(从NI截至今年9月的季报来看,排除汇率影响,预期2019财年NI营收会和2018年基本持平),但这家公司的净利润曾在2015-2017期间发生过一次滑坡,尤其以GAAP标准来看,如上图所示。到2018年,毛利率正在进一步回升。

Alex Davern在致投资者信中提到:“我2017年1月接任CEO,设定了两个目标:创造营收记录,以及在2019年达到营业利润目标。”总营收目标实际是不出意外的,而在利润方面,“我们2018年达到了non-GAAP营业利润18%的目标,提前一年达标,而净利润自2016年以来则增长了将近90%。”

很可惜NI从未在财报中按照产品类别来披露营收,所以我们不清楚造成这种回升的原因具体在哪里。不过Davern在信中还提到:“我非常自豪地看到我们软件平台的成功,我们在LabVIEW NXG方面的投资,有了客户的正面回馈。2018年的软件营收非常出色,同比有两位数的成长。”这句话大概可以解读为“软件定义自动化测试测量”策略实施的某种产出。

除此之外,在媒体沟通会以及NI 2017、2018年报中也不难发现,这家公司的结算业务分类发生了变化。2017财年以前,NI将自家的服务领域划分成:先进研究(advanced research)、自动化测试设备、汽车、商业航天(commercial aerospace)、计算机与电子(computer and electronics)、消费电子、连续工艺制造(continuous process manufacturing)、教育、政府/国防、医疗研究/制药、能源/电力、半导体、通讯与其他。

不过在NIDays Asia活动的主题演讲中,就不难发现当前NI的业务领域精简成了半导体、汽车(transportation)、航空航天/国防军工(Aerospace, Defense, and Government),以及电子/能源/机械/学术(Electronics, Energy, Machinery & Academia)。而且产品类别,就财报来看实际也做了精简。

由于2018财报中有特别提到企业重构,以及2%减员造成的开销。所以我们大胆猜测,当前NI的利润增长,很大程度是源自NI内部重组;而确定“做‘软件定义的自动化测试测量领域’的领导者”作为新的核心战略,很大程度也能够进一步提升产品毛利率。如前文所述,“软件定义”本来就是减少成本,以及提升灵活性的重要方案。


数据转换器ADC/DAC测试方案,覆盖18bit ADC/DAC静态测试(INL, DNL)及Delta-sigma ADC/DAC动态测试(SNR, THD等),支持基于SerDes的高速ADC/DAC测试。其中PXIe-4463和PXIe-5433(右下图的右边两个板卡)为ADC提供信号源,分别是24bit与16bit,如果测试14bit的ADC则选择5433,测试18bit ADC则选用4463;信号源发送波形到ADC芯片上,转化后的数字信号发送到PXIe-6570(右下图中间的板卡)做分析,6570也会控制对应芯片的一些功能,实现测试。“PXIe的总线同步性能强,ADC测试需要保证信号源和采集板卡之间始终边缘对齐,保证采集准确性。其同步精度可以达到几百皮秒,用定时板卡6674T甚至可以达到几十皮秒。”

对客户的价值在哪里?

NI大中华区市场经理刘旭阳表示:“新的技术趋势,不仅在推动整个产业的升级和变革,实际上也在推动底层技术的变迁。”……“这些趋势对于测试,或者对于我们的基础行业而言意味着什么?我觉得意味着三点:

1. 极大增加的复杂性;
2. 测试时间;
3. Small team。”

这里的复杂性很容易理解,测试时间则是指缩短研发周期,或者说缩短测试时间,占据市场优势地位——尤其对消费电子市场而言。最后的“Small team”指的是“用更小的团队做更多的事情”,“我们现在所有单位企业都强调聚焦核心业务,换句话说,我们要把我们的核心业务做深,做扎实。但是对于一些外围业务可能通过外包的形式、更经济的方式进行。”

“比如飞机、航天,我们的测试业务会越来越精小,精小并不是越做越少,而是越做越难,依靠的团队越来越少。”“以往更多利用人工的方式、计算机的方式,现在要看一看能否在全生命周期将其贯穿在一起,将研发、设计、小批量生产、大批量生产每个环节都贯通起来,将测试程序、测试任务、测试资源做复用。”


从左到右依次是,NI大中华区市场经理刘旭阳、NI半导体测试市场开发总监章晨、NI全球汽车市场战略总监Jamie Smith、NI亚太区汽车市场战略经理贾青超

这席话表征的,后两点就是测试更“灵活”的追求——这其实就是NI擅长的,尤其在模块化硬件和“软件定义”的加持下。用NI自己的话来说,“我们做设备、仪器系统,并不在测试设备本身,而是希望把它变成开放的生态系统,来囊括不同行业的专家支持,以及不同行业的第三方应用软件和硬件。”刘旭阳说。

NI亚太区汽车市场战略经理贾青超表示:“我们之前做过一个调研,从客户的角度尤其是看到未来的趋势,在测试的趋势,在设计的趋势,他们更倾向于使用什么样的平台?主要就是两种平台的对比,一个是开放的平台,一个是封闭的平台。我们发现大部分客户会选择比较开放的平台,这也是在效率和灵活性之间的平衡。”

不过另一方面,“在这些基础平台之上,我们针对汽车这个特定的行业,行业用户,以及他们特定的需求开发了一些应用系统,这些应用系统就等于是一个解决方案。我们在开放平台的基础上,根据客户需求来开发定制系统。”


NI亚太区市场总监傅诺发表主题演讲

与此同时,针对刘旭阳提到的第一点,测试测量“极大增加的复杂性”,开放及跨领域的平台可以积累来自不同领域的经验。“我们通过不同的平台来覆盖不同行业。对于测试资源本身,我们可以有效利用在不同行业做的测试任务。这是NI非常大的优势,因为NI既做通信,又做半导体,还做航空航天……很多交叉领域正在发生,很多交叉测试也在发生。”

“而且很多测试领域正在进行“技术融合”,比如NI在5G射频方面有相对长期的积累,这种技术可以很好地应用在汽车V2X方面;而国防军工领域雷达的技术,也能应用到汽车雷达。”贾青超说。这种基于平台化的方式,借鉴平台上不同领域的技术经验,便可更灵活和迅速的进行测试的开发部署。与此同时进一步加强平台经验积累。

NI半导体测试市场开发总监章晨提到:“我们在主题演讲的时候说,把整体测试时间减少15倍(5G NR相关),这是基于我们的技术积累。NI和其他业界测试测量公司不一样的地方就在于,NI的平台在汽车、电子、芯片、国防航空航天等方面都有深入投入,它们彼此之间能够产生共通。”

刘旭阳则说:“NI不仅做5G,同时还做一些运动控制、机械控制。但实际上这些积累是我们以前在汽车、其他行业积累出来的,刚好在OTA这一端我们会发现两者会做一个有机的结合。通过一个平台把所有的技术,可能是在其他行业应用很成熟的技术融合到新的行业里面来,形成交叉和融合。”

这是软件定义自动化测试测量以及开放平台,给NI客户带来的价值。NI似乎正对以往软件定义测试测量技术本身做强化,并如前文所述通过企业内部结构、产品组成的进一步优化,试图进一步扩大利润。这个策略的执行是否持续生效,还要看今明两年NI的业绩变化状况。

更多图集:


车载传感器融合仿真方案


自动驾驶仿真模型,上面分别是摄像头、激光雷达、毫米波雷达与陀螺仪,“整个模型的数据速率可以达到15Gb/s,存储量也很大;模型的同步性能好,精度可以达到毫秒级别;可以按照需求添加其他传感器,如力学传感器等


半导体测试平台,可以测试晶圆也可以测试切好的die,上图主体部分是机台(测试时会倒置,与机台下下方的handler对接),当芯片与机台接触后,信号即可传至被测芯片;“从实验室到量产,都能基于同样几个平台,硬件资源和软件代码可实现很高程度的复用;它还是个模块化平台,可按照客户需求配置——选择不同的测试资源就能够测试不同的芯片;软件环境兼容性佳”


这是一枚振动传感器,其中集成电池和蓝牙5.0发射模块,可监测硬件设备的振动情况。“分为螺栓端口与磁力端口,如磁力端口贴在设备上就能用,通过振动数据来监测资产状况——如发动机振动通常是相对固定的,当设备运转不正常时,振动数据就会有偏差,通过数据分析可及时发现问题;它主要针对非重要性资产(辅机设备);适用于电厂、石油化工长等;其优势在于不需要供电及大量数据连线,部署简单,成本更低

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