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”的观点，表明“软件便是仪器”。其本色在于借由模块化硬件，以及灵巧的软件来跨领域，以相对通用的办法进行测试丈量、自动化运用。以是新策略的“软件定义”彷佛在NI内部是始终为之的。那么这个策略的本色是什么？它对NIDays自己以及客户而言，代价在哪里？我们从前不久的NIDays Asia大概能够创造些蛛丝马迹。
软件定义测试丈量的例子
首先我们来看一个“软件定义的自动化测试丈量”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。工程师见告我们：
“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（环球导航卫星系统，这里的该当紧张是北斗与GPS）。”工程师说，“由于我们的全体平台是软件定义的，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，我们这套系统能够仿照地面站。通过上行指令，下行吸收卫星反馈的状态信息。在全体过程中完成卫星的测距、跟踪。现在能够支持卫星系统编制中的USB（Unified S Band），以及DSSS（Direct Sequence Spread Spectrum，直接序列扩频）两种系统编制；第二个功能是HDR高速数传，也便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——我们这套仪器便是充当地面站吸收机的浸染，对高速射频旗子暗记进行解调和解码。第三便是GNSS仿真器，导航旗子暗记的仿真。”
上面这个场景中，旁边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”，“由于在仿照高速数传的时候，实际测试场景中须要一个被测卫星，发送高速数传旗子暗记给地面站。演示的这个场景中没有卫星，以是多加一个卡来仿照卫星功能。”
这便是NI软件定义的自动化测试丈量（加模块化硬件）很范例的例子，我们接下来从理论层面大略谈一谈NI这样一类软件定义自动化测试丈量系统究竟是什么。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的产品动手，来理解NI究竟在做什么。
其一是软件。NI范例的软件产品是LabVIEW——这是针对丈量、自动化以及掌握的系统设计软件。借助LabVIEW这个工具，用户能够以图形化的办法设计定制的“虚拟仪器（virtual instruments）”，在软件中连接一些图形元素就能构建逻辑事理图（block diagrams）。比如说通过按钮、旋钮、拨盘等各种元向来仿真自定义仪器前面板，虚拟化地呈现流程掌握与操作。
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丈量的软件版本，客户还可以转往某种开拓方法，来定制测试与丈量系统。其余还有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。个中LabWindows/CVI是个ANSI C集成开拓环境，内置丈量、剖析和工程UI设计各种库的工程工具集；Measurement Studio则是针对Visual Studio工程运用设计的一整套.NET工具，用于获取、剖析、显示丈量数据。软件这个大分类中，还有“运用软件产品”，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干系驱动软件）。这里的模块化硬件也是所谓“软件定义自动化测试丈量”的关键。NI是这么阐明此类产品的：“采取前沿的商业技能，如最新的处理器、ADC、FPGA以及PC总线，我们的硬件针对各种运用，供应模块化和易于利用的办理方案，从自动化测试、数据记录，到工业掌握以及嵌入式设计。”
这种模块化的仪器，可为客户供应的能力，紧张是构建客户自己独特的“可编程、灵巧、低本钱的（测试丈量）办理方案”。通过模块化和软件定义，也就能够快速对模块进行互换、大略地变换利用方法，知足测试需求。对NI而言，其上风就在于“在自动化验证与自动化产品测试市场上，增加发卖”，实现更广的测试覆盖——这一点我们将在后文做阐述，而且本钱更低——这里的本钱更低不止是对客户，对NI而言本钱会更低。如果说详细的产品，紧张是两个系列，分别是PXI与NI C系列，两者都采取模块化I/O的办法，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“做事”类产品，软扩软件掩护做事、培训认证等。
针对新能源汽车蓄电池的办理方案，充放电测试。“利用我们一个协议的仿照数据，通过SMU（源丈量单元）高精度模块再天生数据，再通过4310模块（正中间位置）采集仿照天生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，理解电池充放电性能；其余进行电池温度等数据采集；RM-12999（第三层）可丈量高达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革。
而且我们未能从近年的财报中创造，上述“软件定义的自动化测试丈量”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大中华区发卖总监乔巍表示：“去年我们重新定义了新的计策愿景，便是我们要做‘软件定义的自动化测试丈量领域’的领导者。环绕这一计策愿景，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、商业理解，都是深入行业的。”
由于在我们的印象中，NI始终都在软件定义自动化测试丈量领域都有着不错的成绩，这个“新的计策愿景”彷佛显得十分理所应该。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年报中有所表示的，大概紧张在产品分类和业务种别中。企业内部组织架构变革，我们无法获知更详细的信息——而且近2-3年内，NI环球员工总人数始终保持在7300人高下，也没有发生过大规模的减员（2018年减员2%旁边，这个数字在NI 2019财年年报中该当长短分分外值得后续不雅观察的）。
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，打消汇率影响，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年达到业务利润目标。”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业务利润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种别来表露营收，以是我们不清楚造成这种回升的缘故原由详细在哪里。不过Davern在信中还提到：“我非常自满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，同比有两位数的发展。”这句话大概可以解读为“软件定义自动化测试丈量”策略履行的某种产出。
除此之外，在媒体沟通会以及NI 2017、2018年报中也不难创造，这家公司的结算业务分类发生了变革。2017财年以前，NI将自家的做事领域划分成：前辈研究（advanced research）、自动化测试设备、汽车、商业航天（commercial aerospace）、打算机与电子（computer and electronics）、消费电子、连续工艺制造（continuous process manufacturing）、教诲、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，就不难创造当前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/机器/学术（Electronics, Energy, Machinery & Academia）。而且产品种别，就财报来看实际也做了精简。
由于2018财报中有特殊提到企业重构，以及2%减员造成的开销。以是我们大胆预测，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丈量领域’的领导者”作为新的核心计策，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”本来便是减少本钱，以及提升灵巧性的主要方案。
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。个中PXIe-4463和PXIe-5433（右下图的右边两个板卡）为ADC供应旗子暗记源，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；旗子暗记源发送波形到ADC芯片上，转化后的数字旗子暗记发送到PXIe-6570（右下图中间的板卡）做剖析，6570也会掌握对应芯片的一些功能，实现测试。“PXIe的总线同步性能强，ADC测试须要担保旗子暗记源和采集板卡之间始终边缘对齐，担保采集准确性。其同步精度可以达到几百皮秒，用定时板卡6674T乃至可以达到几十皮秒。”
对客户的代价在哪里？
NI大中华区市场经理刘旭阳表示：“新的技能趋势，不仅在推动全体家当的升级和变革，实际上也在推动底层技能的变迁。”……“这些趋势对付测试，或者对付我们的根本行业而言意味着什么？我以为意味着三点：
1. 极大增加的繁芜性；2. 测试韶光；3. Small team。”
这里的繁芜性很随意马虎理解，测试韶光则是指缩短研发周期，或者说缩短测试韶光，霸占市场上风地位——尤其对消费电子市场而言。末了的“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，做踏实。但是对付一些外围业务可能通过外包的形式、更经济的办法进行。”
“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，依赖的团队越来越少。”“以往更多利用人工的办法、打算机的办法，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半导体测试市场开拓总监章晨、NI环球汽车市场计策总监Jamie Smith、NI亚太区汽车市场计策经理贾青超
这席话表征的，后两点便是测试更“灵巧”的追求——这实在便是NI善于的，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，来席卷不同行业的专家支持，以及不同行业的第三方运用软件和硬件。”刘旭阳说。
NI亚太区汽车市场计策经理贾青超表示：“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，他们更方向于利用什么样的平台？紧张便是两种平台的比拟，一个是开放的平台，一个是封闭的平台。我们创造大部分客户会选择比较开放的平台，这也是在效率和灵巧性之间的平衡。”
不过另一方面，“在这些根本平台之上，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拓了一些运用系统，这些运用系统就即是是一个办理方案。我们在开放平台的根本上，根据客户需求来开拓定制系统。”
NI亚太区市场总监傅诺揭橥主题演讲
与此同时，针对刘旭阳提到的第一点，测试丈量“极大增加的繁芜性”，开放及跨领域的平台可以积累来自不同领域的履历。“我们通过不同的平台来覆盖不同行业。对付测试资源本身，我们可以有效利用在不同行业做的测试任务。这是NI非常大的上风，由于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“技能领悟”，比如NI在5G射频方面有相对长期的积累，这种技能可以很好地运用在汽车V2X方面；而国防军工领域雷达的技能，也能运用到汽车雷达。”贾青超说。这种基于平台化的办法，借鉴平台上不同领域的技能履历，便可更灵巧和迅速的进行测试的开拓支配。与此同时进一步加强平台履历积累。
NI半导体测试市场开拓总监章晨提到：“我们在主题演讲的时候说，把整体测试韶光减少15倍（5G NR干系），这是基于我们的技能积累。NI和其他业界测试丈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，同时还做一些运动掌握、机器掌握。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这一端我们会创造两者会做一个有机的结合。通过一个平台把所有的技能，可能是在其他行业运用很成熟的技能领悟到新的行业里面来，形成交叉和领悟。”
这是软件定义自动化测试丈量以及开放平台，给NI客户带来的代价。NI彷佛正对以往软件定义测试丈量技能本身做强化，并如前文所述通过企业内部构造、产品组成的进一步优化，试图进一步扩大利润。这个策略的实行是否持续生效，还要看今明两年NI的古迹变革状况。
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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（测试时会颠倒，与机台下下方的handler对接），当芯片与机台打仗后，旗子暗记即可传至被测芯片；“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，个中集成电池和蓝牙5.0发射模块，可监测硬件设备的振动情形。“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——如发动机振动常日是相对固定的，当设备运转不正常时，振动数据就会有偏差，通过数据剖析可及时创造问题；它紧张针对非主要性资产（辅机设备）；适用于电厂、石油化工长等；其上风在于不须要供电及大量数据连线，支配大略，本钱更低
