2017年10月26日上午9点

或者更早

相信你的朋友圈已经被

一年一度的测控界“春晚”

——nidays 2017霸屏了!

说是测控界“春晚”

就必须具备3个要素：

高颜值技术咖云集

“国民”客户全力助阵

趋势干货爆棚

1、高颜值技术大咖齐上阵，keynote秒变发布会!

ni副总裁chandran nair和ni全球市场高级副总裁ajit gokhale先后开场，nidays 2017序幕拉开!ajit gokhale更特别强调中国市场实为快速增长的标杆，表示ni将持续为中国创新提供支持~

ni副总裁chandran nair

ni全球市场高级副总裁ajit gokhale

ni技术市场工程师屠方泽上线聚焦全球最热话题之一——5g!更多的无线技术，更多的无线协议约等于更多的测试挑战!而在5g这个时间节点，无论是芯片厂商、运营商还是终端厂商都希望快速进入这个市场，5g竞争需要创新，而ni一直走在通信创新的前沿。

ni技术市场工程师屠方泽

不论是ni创立的5g射频领先用户计划，还是持续不断为前沿研究提供最佳软硬件解决方案，例如最新的5g毫米波系统，ni始终致力于通过灵活的平台，让用户可以最大程度分享在算法、设计和量产中的代码，最大程度的减少从实验室验证到量产测试之间的数据关联性的时间，从而更快地帮助客户的产品进行上市。

万物互联的iot带来千遍万化。ni技术市场工程师马力斯认为在整个测试测量的行业，必须以全新的态度和方法审视这样的变化。在物联网激烈竞争的情况下，我们需要思考的是一个更加开放，更加面向未来的智能测试平台，来打破传统厂商这种固有的局限，而博达微科技的客户案例正好也验证了ni解决方案的优越性。

ni技术市场工程师马力斯

博达微科技ceo李严峰畅谈如何应用ni平台实现机器学习

无人驾驶到底有多火，看adas的关注热度就知道了。ni技术市场工程师杨千惠用tier 1厂商valeo的实际案例强调为了更好的帮助汽车工程师提供更加快速的解决方案，ni推出了统一的软硬件平台，不仅能够连接多种多样的传感器，同时还能够实现多种传感器之间的紧密同步，从而实现更加高效的测试。

ni技术市场工程师杨千惠

中国汽车技术研究中心 汽车工程研究院 汽车电子与新能源 开发部副主任 ee架构主管唐风闽现场分享“国民”adas之路

iiot困局怎么破?ni技术市场工程师易曦露代表ni有话说。她认为，基于ni的平台我们为客户提供了一个端到端的工业物联网架构，这个架构可以为所有的工业设备运行资产以及测试设备提供有效实时在线状态监测，同时这个框架可以通过有效的数据分析为企业提供更加有效的商业决策。

ni技术市场工程师易曦露

中国中车青岛四方机车车辆股份有限公司 国家工程实验室试验部主任 张志强以及北京天泽智云cto刘宗长在现场先后分享了中国“超级高铁”的诞生记以及ni与天泽智云在phm(故障预测与健康管理)领域的合作。

中国中车青岛四方机车车辆股份有限公司 国家工程实验室试验部主任 张志强

北京天泽智云cto刘宗长

labview到底有多革新?ni技术市场工程师唐晓城为labview nxg发声。他提到，labview革命性的全新版本——labview nxg将正式在中国大陆首发。除了传统的编程界面、图形化编程界面以及非常酷炫的基于配置的使用环境以外，随着labview nxg的不断成熟，这款软件将会极大拓展未来测量与控制领域的应用范围以及想象空间。

ni技术市场工程师唐晓城

2、trend watch 2018引领全球话题热点，来势汹汹

让梦想照进现实的iiot

据埃森哲2017年3月的《connected business transformation》报告指出：“95%的商业领袖期望他们的公司在未来三年内使用iiot。”

系列案例

用了ni的状态监测解决方案后，杜克能源在美国asme电力会议上做了个分享……

预测性维护如何实现? 中国中车为工业大数据价值挖掘树立标杆

杜克能源、flowserve及空中客车等案例领衔说明工业物联网模拟与云端之间的桥梁

工业大数据实时采集、存储及机器学习技术飞速发展，谁才是幕后的重要推手?

we all know：

1. 成功的远程系统管理解决方案需要能够解决准备、配置、诊断和边缘设备管理等方面的挑战;

2. 而如果没有有效的软件管理策略，就会导致系统运行的软件过时，从而影响资产性能、安全性和可靠性;

3. 同时，iiot系统会生成大量数据，数量级数在tb级，甚至是艾字节级别。高效的数据管理解决方案必须能够整合来自多个分散源的数据，并提供不同级别的洞察力，以便让正确的人员获得正确的信息，并将原始数据转化为有据可依的决策。

通往5g之路，唯有颠覆!

3gpp标准机构正在马不停蹄地定义5g，但真正的工作才刚刚开始。

十年后，我们回头看时，肯定会说5g是迄今为止最重要的技术之一。 它实现了当今正在兴起的一切，包括可以相互通信的自主驾驶汽车，以及最快速的视频体验。—patrick moorhead，moor insights & strategy总裁兼首席分析师

诺基亚推出了首个73ghz的毫米波5g原型，并使用毫米波频谱打破了移动接入数据速率的纪录。 隆德大学开发了第一个大规模mimo原型，布里斯托大学和facebook的研究人员扩展了其大规模mimo原型，创造了前所未有的频谱效率里程碑，而这些只是ni 5g战略的“冰山一角”，听ni高层畅谈5g研发新进展，落地中国只需“3步走”战略

5g创新不止于设计：

测试系统必须扩展到物理层之外，才能使用可控/可转向的波束来快速且经济高效地测试这些新的多天线技术。 此外，这些系统必须解决具有极宽带宽的新毫米波设备。 这些测试解决方案不仅需要能够测试设备的重要参数，而且还要具有成本效益，不仅能充分发挥5g的潜力，而且可使之得到广泛应用。

定律就是用来被打破，摩尔亦不例外

摩尔定律——这种“无限制”的体积缩小(scaling)可允许复用类似的架构设计，为半导体技术的发展提供更低的成本、更低的功耗以及更快的处理速度。 而这种“无限制”的体积缩小的终结是否意味着计算技术的进步即将走到尽头?

“摩尔定律的终结可能是一个转折点。”microsoft research企业副总裁peter lee博士在《经济学人》2016年3月的季度技术报告中表示，“这将充满挑战 - 但同时也是一个机会，可以探索不同的方向，并真正打破这一定律。”

随着越来越多的系统开始从第三维度考虑体积缩小，调试和测试挑战将变得更加明显，更多的芯片空间将被用于提供集成的调试和测试功能，除此之外，还有通过改进架构来更好地利用硅技术……

汽车行业变革形成“三国”格局，电气化打头阵

在全球范围内，政府正在推行新的指令，这些指令将导致内燃机逐渐消失。沃尔沃可能是汽车制造商中立场最坚定的，该公司承诺到2019年仅生产混合动力汽车或全电动汽车，并承诺到2025年将销售超过100万辆电动汽车。 “这个法令标志着内燃机汽车的结束。” 沃尔沃总裁兼ceo håkan samuelsson在2017年7月的一次声明中表示。

近年来，电气化、自动驾驶、联日渐构成汽车行业变革的“三国”格局，当然，除了电气化外，在以adas为首的自动驾驶中，ni解决方案仍旧大显身手：

从这套adas测试解决全案来看，实现自动驾驶确实只是时间问题

来~聊聊“全球首款”奥迪新a8的幕后英雄案例

案例驱动：是你(ni)!更快的测试速度，让斯巴鲁有了全球首款跨界混动车型!政府法规驱动的电动汽车趋势直接导致车辆复杂性的增长，并间接导致对增加基础设施的迫切需求。 汽车行业的未来将推动电网的未来，这将需要更智能的控制系统。 将其变为现实需要建立安全可靠的控制系统，这是一个真正跨领域的挑战。

machine learning领衔，让学习“自动化”

alpha go带火了ai的同时，也让机器学习(machine learning)进入了更多人的视野。机器学习已经在模式识别(pattern recognition)相关的领域取得了显着的成果，但是该技术正在对企业产生更大、更长远的影响，需要相关行业提出更广泛的见解以及提高效率。

有很多选择可以帮助大部分公司提取其分散的商业信息系统中隐藏的有用信息。机器学习平台可以将这些数据与新采集的iot传感器数据整合在一起。让平台完成非增值任务，使企业可以专注于获取有效的信息。

—andy timm, cto, ptc

需要注意的一个关键因素是将机器学习纳入技术平台，将有助于开发人员专注于新问题，快速将相邻的技术整合在一起，避免中间件丢失，使工程师可以专注于新的挑战。

让学习成为自主习惯。

（转载）

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