所有工程師、科學家與廠商皆應擁抱新的方法，才能推動足以因應浩大工程挑戰的創新…

我已經在國家儀器（NI）服務四十年，不久后將從執行長的職務退休。這些年來測試與量測產業有了重大的進步與創新，我們曾經歷真空管技術引領業界的通用無線電時代、惠普仰賴晶體管打下江山的時期，一直到軟件成為儀器的現代，而NI皆參與了其中的種種轉變。

「摩爾定律」（Moore‘s Law）帶我們度過了這個進步神速、突飛猛進的年代。或許您以為摩爾定律已過時，然而流程創新卻也延伸觸角到全新的領域，并進一步提升了效能。正如晶體管技術，NI起步時規模雖小，卻不斷透過客戶與平臺技術持續開發杰出的產品，并提供改變世界的創新。請讓我在即將進入全新職涯階段之際，與您分享我過去四十年的所學與對未來市場的看法。

當Jeff Kodosky、Bill Nowlin與我在1976年創立NI的時候，我們認為工程師在測試與量測系統的互動與建置上，仍有許多創新空間。我們之所以成立這間公司，就是認為一定還有更好的解決方案，讓我們這些科學家與工程師在無法購買現成設備的情況下，不須從頭來過也能滿足測試與量測需求。

總線（GPIB、IEEE 488）一般做為網關使用。我們的愿景自1983年以來，便是要「在測試與量測產業，提供有如財務分析報表（Spreadsheet）般的有利工具」。今日再度重申這句話時，力道似乎就弱了一點。不過想想1980年代的早期，當時手頭上如果沒有龐大的預算，便難以取得用于財務分析的昂貴工具。早期最具代表性的報表扭轉了當時困窘的局勢，而扭轉局勢正是我們想要達成的目標。我們認為達成這項目標之后，任何科學家與工程師便能像業界領先的科技公司一般，擁有相同的工具或平臺。這在當時可說是顛覆性的想法；即便到了今日，這樣的想法從很多層面來看仍相當有突破性。

「在測試與量測產業，提供有如財務分析報表般的有利工具」

軟件即是儀器

其他人可能會從硬件的角度思索GPIB，不過我們卻單就軟件的角度來探究GPIB的功能。隨著計算機產業不斷演進（我們也支持具備圖形用戶界面的Apple Mac），GPIB連接線也讓您能夠針對自身需求，以客制化的方式輕松分析與呈現數據。擷取數據時不須在儀器的前面板隨時待命，也不再需要以紙筆記錄。創新的舞臺已逐漸轉移到軟件的世界，此時程序語言必須仰賴儀器驅動程序，才能互連箱型儀器。針對這些驅動程序，我們的撰寫與支持策略提供了重要的服務；這些服務不曾中斷，及至今日，我們在儀器驅動程序數據庫（IDNet）已累計支持超過10，000種驅動程序。

不過，科學家與工程師現在還是必須透過專為計算機科學設計的工具執行工程作業、測試與量測工作。為此，我們提供了兩種解決方案：一種是LabWindowsTM/CVI，具備了ANSI C程序設計的工程專用工具；另一種圖形化程序的典范LabVIEW，能把我們解決問題的思考過程 （流程圖與圖像等） 編譯為程序代碼。這些方案相當簡單，其實就是擷取、分析與呈現。在實作時，這些軟件工具容易學習、功能極佳，而且是專為您的使用案例而設計；這也是我們所謂的「軟件即是儀器」，可讓科學家與工程師花費更少時間、更快取得成果，也讓我們透過實際的市場經驗來證明了我們的理念。

與摩爾定律一同演進

一般人在談論摩爾定律時總是環繞著硬件，不過硬件還是為了執行軟件（或者還有韌體）而生。當我們將測試與量測的重心放在軟件上時，也順勢將Intel、Xilinx等市值超過10億元的公司延攬至我們的研發團隊中。正當許多客戶與伙伴使用我們的軟件工具增進專業技能時，我們只須追隨芯片發展的動向，便能提升測試與嵌入性系統的價值。這項目標現在已在多核心處理器與 FPGA 兩種工具的協助下完成。

LabVIEW具有圖像化特性（因此不一定是序列性的），可說是專為平行處理作業打造。LabVIEW使用者是最早能將單核心處理器移植至多線程與多核心的工程師，而他們也看到了立即性的改善。機器或匯編語言也能寫出高效能程序代碼，因此您也能透過其他語言有效運用這些趨勢。不過我們何必多此一舉？就現代電子技術的改變步調而言，能用工具輕松完成的事，就不應浪費時間親手進行，而這也是我們從LabVIEW使用者那里經常獲得的回饋。

在考慮FPGA時，顧慮層面便截然不同。有些問題較適合透過高度平行、精確的芯片解決，但是這些工具鏈與程序設計建構，對于擅于自身領域（即非數字設計領域）的量測作業與問題排解的機械工程師與醫療研究人員卻相當不易取得。1990年代晚期，我們透過LabVIEW的圖像化范例發現到這樣的現象，自此之后，讓LabVIEW工程師能充分發揮FPGA的強大威力便成為我們的目標，而我們也順利達成目標了。看看我們的工程影響獎便能了解科技的力量——從X至Y至Z應用。

軟件為主的硬件設計方法

當您和我們一樣以獨特的觀點思考軟件時，便自然會以不同于他人的思維看待硬件。此時，模塊化計算機架構的插入式適配卡便會應運而生。盡可能讓硬件更輕巧、更符合成本效益 （即不需專屬屏幕、電源供應器、固定式按鈕/旋鈕等等），并專注于ADC、DAC、訊號處理與數據移動。根據我的觀察，就特定工作與產能提升而言，至今還沒有任何測試與量測廠商比客戶更會設計用戶接口。即使是在箱型儀器上最佳的前面板上，也不難發現平常不會用到的按鈕或選單架構。我們多數的硬件產品皆因I/O鏈接器而有尺寸上的限制，但還有什么能達成比這項做法更佳的效能呢？

事實上，這項策略不但有效還很正確。比方說，全新的向量訊號收發器（VST）便于雙槽式PXI模塊中結合了RF訊號分析器、RF訊號產生器、平行與序列數字適配卡與高效能的訊號處理。此產品能夠提供領先業界的帶寬（1GHz）、卓越的RF效能，以及可按MIMO應用擴充的軟件。我們在開發FPGA時也盡可能考慮了多種技術問題，而摩爾定律（與 Xilinx）則提供了我們能夠執行運算作業的工具。

最后我們再將這項工具交給我們的客戶，以便他們在客制化FPGA時，能與客制化LabVIEW一樣。從5G行動網絡技術的開發、汽車雷達與駕駛輔助算法，一直到降低IoT裝置的成本，VST與LabVIEW皆能幫助客戶完成傳統儀器所無法達成的工作。

未來展望

不論我們望向何方，總能看見未來。造訪現代工廠時，不難發現所謂的「訊息物理系統」。這套系統結合了軟件為主的技術、機電整合系統與操作人員，能夠增進安全、效率與成本架構。擷取、分析與呈現的概念依然存在，不過我們在物聯網（IoT）裝置的平行流程中，還新增了「感測、運算、連接」這三項作業。我們不斷強調無線技術相當普及，也就是說，現在還不是RF工程師的您，未來勢必會跟上這股潮流。越是將事物加以連結，便越想要善用從數十億個傳感器節點所收集到的資料。對我們而言，這龐大的模擬數據便是全球最豐富的數據組合，而NI的客戶所擷取的數據每天更可達上千TB。

我們所解決的問題種類越多，便越能提升自己的能力、操作平常所用的工具。正如移植至組合、面向對象的機械語言，其他范例（包含圖形化數據流式設計）對于提供適量抽象化也相當重要。LabVIEW CommunicaTIons System Design Suite中的多速率圖表便是一個絕佳的例子：直到我們在能夠直接布署至硬件的單一數據流中，大膽使用多個運算模塊之前，還沒有任何一項軟件工具能夠提供執行5G算法原型制作所需的產能。所有工程師、科學家與廠商皆應擁抱新的方法，才能推動足以因應浩大工程挑戰的創新。

偉大的創新皆非獨立完成。我們今天所用的平臺之所以不凡，是因為他們形成了一套生態系統。NI 以軟件為主的方法所建構的伙伴網絡，聚集了超過1，000家公司與300，000名LabVIEW活躍用戶。若未建立以開發者友好平臺為架構的健全生態系統，行動裝置與應用程序便難以普及。團隊開發、共享程序代碼與社群支持不久就會成為必須，而非全新或最佳的支持項目。

結論

了解到過去四十年我在業界所觀察到的現象后，對于上述所有技術與趨勢將帶領我們走向何方，勢必會感到好奇、興奮。我對未來工程師的意見相當簡單，為自己建構未來的愿景，并竭力追逐。最后，也別忘了放膽享樂。