随着信息技术的快速发展和互联网的快速普及，迎来了第三次高速成长。据中国电子学会公开数据显示，2017年全球核心产业规模已经超过了370亿美元。早期是一个，基于大数据和终端，终端是把接到的大数据进行运算，我们看到的智能电视、智能汽车等等都是。

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现在智能化程度更高，随着数据量增大，人工智能的算法加入到人工智能芯片里，有效的扩展了产业规模，具体体现在大数据、生物识别、安防行业等等。测试服务本身也可以和人工智能结合。人工智能是通过算法，利用大数据逼近真实数据的一个过程。测试测量也是同样的思路，例如测试了一大批材料，材料本身的物理特性是不变的，通过测试数据与人工智能，可以更好地了解材料性能。

人工智能芯片的特点是在传统芯片cpu的模式上再加上可重构计算和深度学习的功能。现在对智能芯片的要求为可编程，计算效率高，功耗要低，体积小等等，这些实际上是对算法和硬件提出了综合要求。人工智能本身是算法加芯片，再加上应用以后就提出了一系列要求。目前针对人工智能的测试，分为传统测试，软件和软件测量，应用和应用测量等，这些测试涉及面广，操作复杂，需要形成一个标准，目前我们国家人工智能测试标准正在形成中。

人工智能芯片提供的厂家可以分为训练，推理，云端大数据，终端等，这些厂家分别都会研发这些人工智能芯片。

把这些人工智能芯片应用到各个行业之后，各种应用会带来集成度高的现状，这涉及到一个问题，测试就变的非常复杂，测量参数也非常多。一个小小体积的芯片集合了多种功能，这就给测试提出了更高的要求，从测试角度来讲，要求一次连接，多个参数全部测完。

例如对于ic测试，这台仪器接上去以后测一组数据，换一个参数需用另外一个设备，需要把芯片抬起来再扎下去，容易损坏器件。最好是连接一次，所有参数全测完，这样才能保护芯片本身，提高效率。

另外人工智能的数据运算量大，运行的速度高，带宽宽，容易形成各种互相的干扰，包括电磁兼容等等，在电路设计过程中就要考虑怎么能不互相干扰，另外还要考虑低功耗，数据传输的复杂性，还有人工智能装到机器人上面，接口多，有pcie 3.0/4.0、sata、ddr3/4、10g以太网、100g光模块、400g以太网/pam4，这些都是高速传输常用的数据接口。每个数据接口，都要求符合标准，才能到市场销售。这个标准怎么定义的?专门有一个软件，数据测试一致性软件。

我们对传输网络需要涉及到的概念包括数据高速等等，主要是发射与接收，图上左侧是发射模块原理图，右侧是接收模块原理图，收和发之间用无线传输，或者用光纤传输。还有一类是高速数据传输。收和发的质量是如何保证呢?要求信号不失真，信号完整等等，发射和接收每一个模块最终会影响到信号，非常复杂。

集成电路开发过程中，需要在集成电路实验室测量，如射频集成电路，芯片集成电路等。我们国内拥有大量的射频集成电路测试设备，可以为社会提供测试服务。

人工智能研发的测试，需要从材料开始。半导体材料本身就涉及到材料测试，传输线测试，信号质量测试，从材料、传输到信号质量，每一步都要进行质量把关。比如人工智能硬件的应用，有了一个芯片以后，要做很多的外围电路，这个外围电路是怎么做的?涉及到选什么材料，传输线是怎么设计的，外围电路就是信号传输电路。这里面涉及到一系列的测量技术和方法。

人工智能产品上市之前还有一关要过——电磁兼容标准测试。电磁兼容测试有三种典型的实验室。一种是标准的实验室，被测物和设备距离必须是3米，这是有规定的。3米距离下测试叫3米法。如果测试距离是10米，就称为10米法，例如汽车测试，将车放在转台上，测试设备在另外一端，中间距离是十米。另外如果车需要旋转测试各个角度，实验室需要再地上建设一个大转台，这样可以测试360度。这样的测试要求实验室外墙的距离是更远，这个投资是多少呢?一般会在几千万数量级别，国内也没几家。

电磁兼容以前是在外面测量的，是因为电磁波非常复杂，室外找不到一个电磁波环境比较纯的地方，所以转到室内。例如中科国技实验室用混响式测试，仿真一个大环境，测试电磁波。

人工智能产品规范是怎么测试的?pci-e3.0接收端容限测试这个设备非常昂贵，ddr协议测试设备也非常昂贵，这两个加在一起投资几千万。

在人工智能测试方面需要提供全套的全参数的测试方法，这个测试方法包含了数据采集、总线测量、电压测量等等。人工智能的测试是十分复杂，投入巨大的，例如：对智能汽车全套测试，把里面所有的参数都测一遍，把这个设备建起来得好几十亿。

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