是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營(yíng)銷副總裁Jeff Harris

人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、數(shù)字孿生——我們?cè)絹?lái)越頻繁地聽(tīng)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(jiǎn)單：當(dāng)事情太過(guò)復(fù)雜以至于人類無(wú)法輕松處理，或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時(shí)間太少時(shí)，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來(lái)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠復(fù)制人類可能經(jīng)歷的思維過(guò)程，而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對(duì)決策環(huán)境的深刻理解。那么，現(xiàn)在的情況如何？

是德科技憑借 80 年的經(jīng)驗(yàn)積累幫助工程師開(kāi)發(fā)先進(jìn)技術(shù)，擁有獨(dú)特的技術(shù)開(kāi)發(fā)視角。過(guò)去幾十年來(lái)，我們看到的巨大進(jìn)步主要來(lái)自于電子產(chǎn)品的集成化和小型化。產(chǎn)品更小巧、功耗更低、單位面積內(nèi)的功能顯著增加，這些都是技術(shù)進(jìn)步的標(biāo)志。

應(yīng)用軟件在過(guò)去這幾十年也發(fā)生了巨大的變化，最值得一提的當(dāng)屬軟件的應(yīng)用大幅提速。也不過(guò)是二十年前，用戶還在將應(yīng)用軟件視為有趣的新奇事物；如今，他們的思想飛速轉(zhuǎn)變，認(rèn)為軟件的應(yīng)用給工作和生活帶來(lái)了便利。不僅如此，他們還期望應(yīng)用軟件的運(yùn)行從始至終能夠非常完美。在每個(gè)采用階段，用戶的期望都會(huì)增加，這意味著產(chǎn)品必須以非?？斓乃俣雀碌⑶页墒臁?

硬件和軟件結(jié)合的趨勢(shì)讓產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)需求以一種有趣的方式融合到了一起。新的“滿足關(guān)鍵需求”的應(yīng)用必須囊括更強(qiáng)的實(shí)時(shí)處理能力、及時(shí)決策和很高的可用性，且要求平臺(tái)始終能夠生成正確的決策。這種結(jié)合形成了對(duì) ML 和 AI 的初始需求，進(jìn)而支持實(shí)現(xiàn)預(yù)期的大規(guī)模采用和增長(zhǎng)。

雖然大部分人認(rèn)為 AI 主要是一種終端用戶需求，但 AI 業(yè)已成為實(shí)現(xiàn)更快產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的必要條件。從最早的芯片組設(shè)計(jì)、電路版圖一直到最終產(chǎn)品驗(yàn)證，仿真軟件成為了仿真復(fù)雜接口和環(huán)境不可或缺的工具。這些仿真器被稱為數(shù)字孿生，它們是能夠以虛擬形式充當(dāng)“已知良好信號(hào)”的過(guò)程、環(huán)境條件或協(xié)議。在測(cè)試領(lǐng)域，數(shù)字孿生可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的信號(hào)發(fā)生器，一個(gè)完整的協(xié)議發(fā)生器，或者是一個(gè)完整的環(huán)境模擬器。數(shù)字孿生讓開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng)建更豐富的測(cè)試條件，從而在發(fā)貨之前完成產(chǎn)品驗(yàn)證。高性能數(shù)字孿生通常包含它們自己的 AI 引擎，這使得它們能夠自動(dòng)進(jìn)行故障診斷，并對(duì)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)展開(kāi)回歸測(cè)試。

由于新產(chǎn)品中會(huì)有大量功能和自主決策，因此轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)就變得很有必要，這種開(kāi)發(fā)模式會(huì)采用自動(dòng)化測(cè)試功能和數(shù)字孿生。在基本的設(shè)計(jì)原則下，會(huì)指明產(chǎn)品的特性和功能，然后設(shè)置單獨(dú)的測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證。接口標(biāo)準(zhǔn)不僅數(shù)量多還相當(dāng)復(fù)雜，因此手工構(gòu)建幾乎行不通。使用數(shù)字孿生的話，開(kāi)發(fā)人員能夠在更短的時(shí)間內(nèi)編寫(xiě)更多的功能測(cè)試集。然后，AI 功能會(huì)根據(jù)發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容自動(dòng)執(zhí)行測(cè)試，并基于當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測(cè)可能需要的操作。要想更好地理解這一點(diǎn)，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(kāi)始?；A(chǔ)算法運(yùn)行一組計(jì)算，如果知道哪些結(jié)果可以接受，哪些不可以接受，您可以用決策樹(shù)結(jié)果創(chuàng)建一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)。這很難被認(rèn)為是一種智能的方式。然而，通過(guò)添加狀態(tài)符號(hào)并插入反饋，您的基礎(chǔ)算法現(xiàn)在可以根據(jù)當(dāng)前條件與當(dāng)前狀態(tài)的對(duì)比做出結(jié)果決策。將這些結(jié)合起來(lái)，同時(shí)將決策樹(shù)演變?yōu)樾袨闃?shù)，就構(gòu)成了最初的 AI。

我們還處于 AI 和數(shù)字孿生的早期階段，這意味著很多產(chǎn)品會(huì)提出很多要求。無(wú)論您在考察的 AI 是位于研發(fā)實(shí)驗(yàn)室，還是在您使用的云應(yīng)用軟件，或者是您自己的自動(dòng)駕駛汽車中，它的存在都有原因。了解它應(yīng)該實(shí)現(xiàn)哪些功能可以幫助您評(píng)估它的重要性。數(shù)字孿生也是如此。一旦您把打算復(fù)制的預(yù)期信號(hào)、條件或決策結(jié)果分別進(jìn)行考慮，評(píng)估它們的作用就會(huì)非常簡(jiǎn)單。

對(duì)人工智能和數(shù)字孿生的需求真實(shí)存在。如果質(zhì)疑其中的真實(shí)性，您可以追溯它的起源。關(guān)鍵的決策和快速的擴(kuò)展不會(huì)始終都需要人類的參與。