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       现如今，由于iot发展迅猛，芯片量呈几何倍数增长，摩尔定律已逐渐不再适用，正如新近发布的《ni trend watch 2018》介绍，尽管摩尔定律的适用性再次受到威胁，但以机器学习、自动驾驶为首的市场需求将持续扩展处理能力和i/o带宽，为推动架构创新提供新的机遇。因此，为打破传统仪器固有的局限而生，更加面向未来的智能测试方案也成为半导体测试产业精进的当务之急，而ni正是通过自身模块化硬件的灵活性，持续助力产业进阶。ni亚太区副总裁chandran nair表示：“我们对于博达微科技利用 ni 最新 smu 开发出的智能参数测试方案 fs-pro 印象深刻，透过博达微科技与 ni 硬件所达到优异的精确性与测试速度相信非常适合应用于参数研究与量产测试上。” http://yishengwei.51dzw.com

      事实上，这已经不是ni和博达微的第一次合作，2017年初博达微就发布了基于机器学习的第一代半导体参数化测试产品fs系列，基于ni模块化的硬件，在测试精度和灵敏度上做了两个数量级的提升。博达微ceo李严峰在nidays 2017现场也直言，“从一个一年多前和测试‘绝缘’的软件和算法公司，到当前产出的市场反响度很不错的参数化测试设备，其中很多都源于ni模块化硬件平台的灵活性，方便我们快速部署算法，快速部署专家经验到测试系统中。” 博达微在半导体参数测试中用到的ni硬件平台正是其smu。

以高达10 fa的电流灵敏度执行高精度测量，在高测试速度下兼具的低噪声测量性能，以及不断突破的通道数，都是ni smu在自动化测试和实验室特性分析领域得到广泛应用的原因。此外，ni smu小巧的组成结构和模块化特性使其成为并行iv测试系统重要仪器，模块化pxi平台更能够帮助客户通过pxi背板触发smu，以同步与其他仪器的测量，包括高速数字i/o仪器、射频分析仪、发生器、高速数字化仪。

      使用机器代替人类实现认知、分析、决策等功能的ai，正在通过计算力、算法、数据量与应用场景等主要驱动动力加速爆发，而ai产业的赢家必将是那些能够快速解决实体经济问题、提升行业效率，甚至是颠覆传统商业模式的公司。

      基于以灵活著称的ni模块化硬件，博达微算法团队将自身十年来利用算法处理集成电路工艺浮动仿真难题积累的“行为预测”、“噪声去除”等一系列技术算法原型，迅速“复制”到半导体测试领域，使测量突破原有物理边界成为可能，其参数化仪器一经推出就迅速获得市场认可。而利用人工智能(ai)驱动测试的商业价值就是更快，据悉博达微已经可以达到最多至10倍的效率提升;更稳定，通过行为预知减少误操作以及不需要的信号;更智能，通过机器学习的智能部署让测试仪器具备越测越快的性能提升。“fs-pro是业界首次把iv，cv和噪声测试集成到单台设备中，无需换线客户即可完成几乎全部低频参数化表征，并将测试速度提升10倍。同时，基于ni提供的模块化架构，用户可以灵活扩展，从四通道到近百个通道，” 李严峰强调道。 http://yishengwei.51dzw.com

      从持续推出更高通道数的smu，在兼顾半导体测试性能的同时持续帮助客户降低测试成本和时间就可以看出ni在半导体测试领域的长线投入。chandran nair强调：“ni未来在技术与市场方面将会一如既往的大力支持博达微，持续为半导体领域的客户提供更快速、更稳定、更智能的参数化测试方案。”