小到一部手机、大到一辆汽车，地上的网络通信、天上的卫星，所有的高科技产品从设计到生产使用的每个环节，都需要进行复杂的测试与验证。因此，自动化测试测量以及对数据的分析能力和效率不仅推动着科技的革新，也具有巨大的商业化价值。这一领域也在AI技术的创新赋能之下，有了全新的发展可能。
全球自动化测试、测量及数据分析领导者NI（恩艾仪器），其产品NI LabVIEW是测试测量领域使用最为广泛的开放性软件之一。目前NI LabVIEW平台与百度飞桨产业级深度学习开源开放平台工具链合作打通，将AI技术与测试测量技术紧密结合，飞桨全面赋能NI模块化硬件测试系统，双方基于AI开展了跨领域测试测量技术的前沿探索。
2022 WAIC“AI开源开放与产业智能化高峰论坛”分享
NI全球业务和生态高级总监潘宇
NI LabVIEW是测试测量领域使用最为广泛的开放性软件之一，最早将图形化编程技术带到工业领域，应用于各行各业，助力产品加速开发。
在测试测量领域，目标检测无疑是关键技术和突破点。YOLO算法则是一阶段目标检测算法开山之作，基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。飞桨引入创新性优化策略，提出PP-YOLO系列三代模型，最新版为PP-YOLOE，不仅精度速度的平衡超越当前所有同等计算量下的YOLO模型，还能轻松适配多种硬件。
上海仪酷智能科技有限公司
便在飞桨与NI LabVIEW工具链打通的基础上，结合飞桨PP-YOLOE特色目标检测模型与NI LabVIEW的技术优势和平台特点，成功实现了在NI LabVIEW软件中可调用PP-YOLOE进行目标检测的功能，提升了精度和速度，完成图像识别领域的技术创新，开拓出NI与飞桨强强联合后在图像识别领域应用的广阔空间。
NI平台和百度飞桨
的合作，不仅是技术的创新探索，双方将结合各自在不同行业、不用应用领域多年丰富的实践经验，共同开启更多的应用创新。
在此之前，NI与飞桨在测试测量上的应用探索已经展开，使智能网联汽车、6G技术早期探索等领域测试测量系统的速度和性能实现大幅提升，为测试测量领域注入新动能。
以智能网联汽车为例，ADAS数据采集量庞大、但有价值数据比例不高的现象成为挑战。在结合NI的ADAS数据采集和控制系统中，基于飞桨深度学习框架以及工具链开发的AI算法，可探索实现场景识别和有效数据判断，实现更加高效的智能数据采集及分析。
而在通信领域的6G技术早期探索中，优化无线通信研究过程中的数据集生成和管理工作是NI的重点研发方向之一。凭借飞桨深度学习平台，NI软件无线电平台模拟的端到端实时系统和信道模拟器，可快速、灵活地完成从模型设计、优化、验证，到在无线系统原型中部署和测试的全流程，为6G技术开发提供助力。
打通NI LabVIEW与飞桨工具链，不仅拓展了双方技术能力的边界，也为基于AI的跨领域测试测量技术创新赋能。未来，NI和飞桨将持续展开更加深入的合作，领先打造AI技术与测试测量技术在更多行业场景中的融合应用，同时培养AI交叉创新型人才，不断挖掘测试测量领域的技术潜力与商业价值，助力科技革新。
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