我已經在國家儀器(NI)服務四十年,不久後將從執行長的職務退休。這些年來測試與量測產業有了重大的進步與創新,我們曾經歷真空管技術引領業界的通用無線電時代、惠普仰賴電晶體打下江山的時期,一直到軟體成為儀器的現代,而NI皆參與了其中的種種轉變。

「摩爾定律」(Moore's Law)帶我們度過了這個進步神速、突飛猛進的年代。或許您以為摩爾定律已過時,然而流程創新卻也延伸觸角到全新的領域,並進一步提升了效能。正如電晶體技術,NI起步時規模雖小,卻不斷透過客戶與平台技術持續開發傑出的產品,並提供改變世界的創新。請讓我在即將進入全新職涯階段之際,與您分享我過去四十年的所學與對未來市場的看法。

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當Jeff Kodosky、Bill Nowlin與我在1976年創立NI的時候,我們認為工程師在測試與量測系統的互動與建置上,仍有許多創新空間。我們之所以成立這間公司,就是認為一定還有更好的解決方案,讓我們這些科學家與工程師在無法購買現成設備的情況下,不須從頭來過也能滿足測試與量測需求。

匯流排(GPIB、IEEE 488)一般做為閘道使用。我們的願景自1983年以來,便是要「在測試與量測產業,提供有如財務分析報表(Spreadsheet)般的有利工具」。今日再度重申這句話時,力道似乎就弱了一點。不過想想1980年代的早期,當時手頭上如果沒有龐大的預算,便難以取得用於財務分析的昂貴工具。早期最具代表性的報表扭轉了當時困窘的局勢,而扭轉局勢正是我們想要達成的目標。我們認為達成這項目標之後,任何科學家與工程師便能像業界領先的科技公司一般,擁有相同的工具或平台。這在當時可說是顛覆性的想法;即便到了今日,這樣的想法從很多層面來看仍相當有突破性。

「在測試與量測產業,提供有如財務分析報表般的有利工具」

軟體即是儀器

其他人可能會從硬體的角度思索GPIB,不過我們卻單就軟體的角度來探究GPIB的功能。隨著電腦產業不斷演進(我們也支援具備圖形化使用者介面的Apple Mac),GPIB連接線也讓您能夠針對自身需求,以客制化的方式輕鬆分析與呈現資料。擷取資料時不須在儀器的前面板隨時待命,也不再需要以紙筆記錄。創新的舞台已逐漸轉移到軟體的世界,此時程式語言必須仰賴儀器驅動程式,才能互連箱型儀器。針對這些驅動程式,我們的撰寫與支援策略提供了重要的服務;這些服務不曾中斷,及至今日,我們在儀器驅動程式資料庫(IDNet)已累計支援超過10,000種驅動程式。

不過,科學家與工程師現在還是必須透過專為電腦科學設計的工具執行工程作業、測試與量測工作。為此,我們提供了兩種解決方案:一種是LabWindowsTM/CVI,具備了ANSI C程式設計的工程專用工具;另一種圖形化程式的典範LabVIEW,能把我們解決問題的思考過程 (流程圖與圖像等) 編譯為程式碼。這些方案相當簡單,其實就是擷取、分析與呈現。在實作時,這些軟體工具容易學習、功能極佳,而且是專為您的使用案例而設計;這也是我們所謂的「軟體即是儀器」,可讓科學家與工程師花費更少時間、更快取得成果,也讓我們透過實際的市場經驗來證明了我們的理念。

與摩爾定律一同演進

一般人在談論摩爾定律時總是環繞著硬體,不過硬體還是為了執行軟體(或者還有韌體)而生。當我們將測試與量測的重心放在軟體上時,也順勢將Intel、Xilinx等市值超過10億元的公司延攬至我們的研發團隊中。正當許多客戶與夥伴使用我們的軟體工具增進專業技能時,我們只須追隨晶片發展的動向,便能提升測試與嵌入性系統的價值。這項目標現在已在多核心處理器與 FPGA 兩種工具的協助下完成。

LabVIEW具有圖像化特性(因此不一定是序列性的),可說是專為平行處理作業打造。LabVIEW使用者是最早能將單核心處理器移植至多執行緒與多核心的工程師,而他們也看到了立即性的改善。機器或組合語言也能寫出高效能程式碼,因此您也能透過其他語言有效運用這些趨勢。不過我們何必多此一舉?就現代電子技術的改變步調而言,能用工具輕鬆完成的事,就不應浪費時間親手進行,而這也是我們從LabVIEW使用者那裡經常獲得的回饋。

在考量FPGA時,顧慮層面便截然不同。有些問題較適合透過高度平行、精確的晶片解決,但是這些工具鏈與程式設計建構,對於擅於自身領域(即非數位設計領域)的量測作業與問題排解的機械工程師與醫療研究人員卻相當不易取得。1990年代晚期,我們透過LabVIEW的圖像化範例發現到這樣的現象,自此之後,讓LabVIEW工程師能充分發揮FPGA的強大威力便成為我們的目標,而我們也順利達成目標了。看看我們的工程影響獎便能了解科技的力量——從X至Y至Z應用。

軟體為主的硬體設計方法

當您和我們一樣以獨特的觀點思考軟體時,便自然會以不同於他人的思維看待硬體。此時,模組化電腦架構的插入式介面卡便會應運而生。盡可能讓硬體更輕巧、更符合成本效益 (即不需專屬螢幕、電源供應器、固定式按鈕/旋鈕等等),並專注於ADC、DAC、訊號處理與資料移動。根據我的觀察,就特定工作與產能提升而言,至今還沒有任何測試與量測廠商比客戶更會設計使用者介面。即使是在箱型儀器上最佳的前面板上,也不難發現平常不會用到的按鈕或選單架構。我們多數的硬體產品皆因I/O連結器而有尺寸上的限制,但還有什麼能達成比這項做法更佳的效能呢?

事實上,這項策略不但有效還很正確。比方說,全新的向量訊號收發器(VST)便於雙槽式PXI模組中結合了RF訊號分析器、RF訊號產生器、平行與序列數位介面卡與高效能的訊號處理。此產品能夠提供領先業界的頻寬(1GHz)、卓越的RF效能,以及可按MIMO應用擴充的軟體。我們在開發FPGA時也盡可能考慮了多種技術問題,而摩爾定律(與 Xilinx)則提供了我們能夠執行運算作業的工具。

最後我們再將這項工具交給我們的客戶,以便他們在客制化FPGA時,能與客制化LabVIEW一樣。從5G行動網路技術的開發、汽車雷達與駕駛輔助演算法,一直到降低IoT裝置的成本,VST與LabVIEW皆能幫助客戶完成傳統儀器所無法達成的工作。

未來展望

不論我們望向何方,總能看見未來。造訪現代工廠時,不難發現所謂的「訊息物理系統」。這套系統結合了軟體為主的技術、機電整合系統與操作人員,能夠增進安全、效率與成本架構。擷取、分析與呈現的概念依然存在,不過我們在物聯網(IoT)裝置的平行流程中,還新增了「感測、運算、連接」這三項作業。我們不斷強調無線技術相當普及,也就是說,現在還不是RF工程師的您,未來勢必會跟上這股潮流。越是將事物加以連結,便越想要善用從數十億個感測器節點所收集到的資料。對我們而言,這龐大的類比資料便是全球最豐富的資料組合,而NI的客戶所擷取的資料每天更可達上千TB。

我們所解決的問題種類越多,便越能提升自己的能力、操作平常所用的工具。正如移植至組合、物件導向的機械語言,其他範例(包含圖形化資料流程式設計)對於提供適量抽象化也相當重要。LabVIEW Communications System Design Suite中的多速率圖表便是一個絕佳的例子:直到我們在能夠直接佈署至硬體的單一資料流中,大膽使用多個運算模組之前,還沒有任何一項軟體工具能夠提供執行5G演算法原型製作所需的產能。所有工程師、科學家與廠商皆應擁抱新的方法,才能推動足以因應浩大工程挑戰的創新。

偉大的創新皆非獨立完成。我們今天所用的平台之所以不凡,是因為他們形成了一套生態系統。NI 以軟體為主的方法所建構的夥伴網路,聚集了超過1,000家公司與300,000名LabVIEW活躍用戶。若未建立以開發者友好平台為架構的健全生態系統,行動裝置與應用程式便難以普及。團隊開發、共用程式碼與社群支援不久就會成為必須,而非全新或最佳的支援項目。

結論

了解到過去四十年我在業界所觀察到的現象後,對於上述所有技術與趨勢將帶領我們走向何方,勢必會感到好奇、興奮。我對未來工程師的意見相當簡單,為自己建構未來的願景,並竭力追逐。最後,也別忘了放膽享樂。

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