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IC设计与制造
NI展望机器学习、物联网、5G及车辆电气化等主流趋势
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出自:SEMI中国

NI(National Instruments)在日前举行的NI Days上海站上发布了《2018 NI趋势展望报告》,NI企业营销副总裁Shelley Gretlein指出,更高质量的设备、更快速的测试、更可靠的网络以及近乎实时的计算帮助企业持续向前发展,NI基于以软件为中心的开放平台,正帮助客户加速自定义测试、测量和控制系统的开发。
 


NI给出的主流趋势包括

•机器学习让数据为您工作 - 智能系统会产生数据并依赖于数据,数据量的不断增加加剧了对大模拟数据(Big Analog Data™)的挑战。了解机器学习如何帮助工程师解决面前的问题,专注于探索和应对下一个重大挑战。有了数据怎么通过机器学习来改变我们的工程应用,这也会在未来一到两年甚至三年的时间里面变成一个大家竞相关注的领域。

实验中心和实验中心的数据做有效连接,同时机器学习的概念也能应用到整个工业领域。通过工业物联网产生数据,把数据导入模型中经行训练,这个阶段就是机器学习。

•5G将颠覆测试过程 – 5G创新不止于设计。 测试和测量解决方案将成为产品商业化周期中的关键环节,但是5G需要的测试方法与之前的无线技术截然不同。5G并不是说相比于4G并不只是速率的提升,而是说因为它的速率提升,因为网络容量提升,让很多的可能变成了现实。

了解哪些技术正在让5G逐步变成现实,但是未来随着5G的上线,越来越多的智能汽车是不是可以成为网络结点,成为网络当中的一环进行数字交换,车和手机可不可以进行通信,这在未来都会变成现实。这其中会用到很多天线技术、大规模MIMO以及毫米波技术,以及一些波束成形技术,意味着我们对于信号的带宽要求和我们的测试要求越来越多,这将导致我们整个测试方法和思路做改变。

•IIoT的3大准则 —— 工业物联网(IIoT)中智能设备和互联设备的数量快速增加,为提高性能和降低成本提供了巨大的机会,但一个被忽视的挑战是如何高效地管理这些分布式系统。按照管理IIoT设备的三大准则,保障大型设备的稳定和可持续,减少它的停机时间。

运维技术的挑战,是很多的运维监控的装备会部署到现场,但怎么管理现场装备就是一个问题。未来可能95%的工业企业特别是重型装备企业、高端制造企业,会将现在的产线或技术手段升级到工业物联网或者中国制造2025这样的框架体系下进行探索。

•电气化的影响 ——把车变的更有竞争力,其实是一个电气化的过程。汽车电气化趋势不只是全球从内燃机汽车和混合动力汽车向全电动汽车的转变,汽车的电气化是把新能源汽车和智能汽车合起来,不仅要用电机、电池驱动汽车,而且需要一些智能的感件和智能传导器件让汽车更加智能,同时通过电气化的方式有机连接成一个整体。

新能源汽车可能简化为只有电池、电机、驱动器,怎么对它测试,以及怎么与自动驾驶联合起来,除了车辆本身日益复杂的影响外,我们还需要考虑对支持基础设施提出的新要求。如怎么适应新能源技术对电网的要求,这是我们电网系统甚至电力设计单位要考虑的问题,这也是通过新能源汽车和电气汽车所延伸出来的另外的影响。

•打破摩尔定律—— 尽管最近关于摩尔定律消亡的言论很多,实际情况与摩尔定律也有所偏差,但数十年的创新基本上还是一直遵循着摩尔定律。 但现在,这个经过50多年验证的定律再次面临挑战。

CPU的频率可能很少再进一步提高。更多是多核的方式或者偏系统的方式,或者是专门跟一些特殊计算进行异构架构的方式。频率继续提升带来会工艺及处理器散热的问题,将来的领域要求有特殊的处理器和特殊的处理单元,我们会用异构技术,包括FPGA还有DSP的处理单元模块,把它整合到一起,形成更为专业面向应用的处理单元。如视频和对于图像的处理要求是特别高,这就不是传统提升处理器的性能就能够解决的问题,人们需要了解到这些现状如何影响半导体市场的未来发展。

NI全球市场高级副总裁Ajit Gokhale对NI的愿景描述为,希望工程师和科学家们利用NI的平台和工具不断致力于加速他们的创新和创造,开放的软件、智能的硬件及软硬件的结合、同步,是NI测试平台最鲜明的特色;NI亚太区销售和市场副总裁Chandran Nair表示,把产学研的结合做一个有力的连接,半导体是NI非常重要的方向,另外在智能汽车、智能驾驶,也都是所关注领域;NI大中华区市场经理汤敏则强调,NI一直以来都是与整个生态系统共同发展,NI在中国有四、五十家系统联盟商。
 

 

 

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文章收入时间: 2017-11-01
 
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