人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，而這需要大量的數據以及對決策環(huán)境的深刻理解。那么，現在的情況如何？

是德科技憑借 80 年的經驗積累幫助工程師開發(fā)先進技術，擁有獨特的技術開發(fā)視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產品的集成化和小型化。產品更小巧、功耗更低、單位面積內的功能顯著增加，這些都是技術進步的標志。

德科技全球企業(yè)和產品營銷副總裁 Jeff Harris

應用軟件在過去這幾十年也發(fā)生了巨大的變化，最值得一提的當屬軟件的應用大幅提速。也不過是二十年前，用戶還在將應用軟件視為有趣的新奇事物；如今，他們的思想飛速轉變，認為軟件的應用給工作和生活帶來了便利。不僅如此，他們還期望應用軟件的運行從始至終能夠非常完美。在每個采用階段，用戶的期望都會增加，這意味著產品必須以非常快的速度更新迭代并且成熟。

硬件和軟件結合的趨勢讓產品的開發(fā)需求以一種有趣的方式融合到了一起。新的“滿足關鍵需求”的應用必須囊括更強的實時處理能力、及時決策和很高的可用性，且要求平臺始終能夠生成正確的決策。這種結合形成了對 ML 和 AI 的初始需求，進而支持實現預期的大規(guī)模采用和增長。

雖然大部分人認為 AI 主要是一種終端用戶需求，但 AI 業(yè)已成為實現更快產品設計和開發(fā)的必要條件。從最早的芯片組設計、電路版圖一直到最終產品驗證，仿真軟件成為了仿真復雜接口和環(huán)境不可或缺的工具。這些仿真器被稱為數字孿生，它們是能夠以虛擬形式充當“已知良好信號”的過程、環(huán)境條件或協(xié)議。在測試領域，數字孿生可能是一個簡單的信號發(fā)生器，一個完整的協(xié)議發(fā)生器，或者是一個完整的環(huán)境模擬器。數字孿生讓開發(fā)人員能夠快速創(chuàng)建更豐富的測試條件，從而在發(fā)貨之前完成產品驗證。高性能數字孿生通常包含它們自己的 AI 引擎，這使得它們能夠自動進行故障診斷，并對新產品設計展開回歸測試。

由于新產品中會有大量功能和自主決策，因此轉向人工智能驅動的開發(fā)就變得很有必要，這種開發(fā)模式會采用自動化測試功能和數字孿生。在基本的設計原則下，會指明產品的特性和功能，然后設置單獨的測試進行驗證。接口標準不僅數量多還相當復雜，因此手工構建幾乎行不通。使用數字孿生的話，開發(fā)人員能夠在更短的時間內編寫更多的功能測試集。然后，AI 功能會根據發(fā)現的內容自動執(zhí)行測試，并基于當前狀態(tài)預測可能需要的操作。要想更好地理解這一點，您需要了解是什么讓人工智能成為可能。

我們可以這樣理解——軟件決策從算法開始?；A算法運行一組計算，如果知道哪些結果可以接受，哪些不可以接受，您可以用決策樹結果創(chuàng)建一個有限狀態(tài)機。這很難被認為是一種智能的方式。然而，通過添加狀態(tài)符號并插入反饋，您的基礎算法現在可以根據當前條件與當前狀態(tài)的對比做出結果決策。將這些結合起來，同時將決策樹演變?yōu)樾袨闃洌蜆嫵闪俗畛醯?AI。

我們還處于 AI 和數字孿生的早期階段，這意味著很多產品會提出很多要求。無論您在考察的 AI 是位于研發(fā)實驗室，還是在您使用的云應用軟件，或者是您自己的自動駕駛汽車中，它的存在都有原因。了解它應該實現哪些功能可以幫助您評估它的重要性。數字孿生也是如此。一旦您把打算復制的預期信號、條件或決策結果分別進行考慮，評估它們的作用就會非常簡單。

對人工智能和數字孿生的需求真實存在。如果質疑其中的真實性，您可以追溯它的起源。關鍵的決策和快速的擴展不會始終都要有人類的參與。