今年的 NI Connect 活动展示了 NI 如何有效地将其测试和测量业务融入到整个技术领域的一些最重要的趋势。软件定义电池实验室和 SystemLink Enterprise 这两大新产品的发布提高了公司为先进电池市场提供服务的能力，并帮助他们智能管理测试和测量操作，从而形成战略优势，NI 还看好通过将人工智能集成到其产品中来释放新功能。

所有这一切都在几个月前艾默生宣布收购 NI 之后发生。 我认为，作为一家隶属于艾默生工业保护伞的独立公司，NI 如今的前景一片光明。 让我们深入研究一些细节，看看 NI 是否全力以赴。

(资料图片仅供参考)

为什么软件定义电池实验室不仅仅涉及电动汽车

当我在 NI Connect 期间聆听不同的演示并与公司领导进行私下会谈时，我对 NI 对用户需求的深入思考感到震惊。 该公司已有 40 多年的历史，通过与客户保持密切联系，在 PC 时代、互联网时代和现在的人工智能时代都取得了成功。 每次我听到 NI 人员谈论他们的业务，都证明 NI 对工业实验室、工厂和洁净室中发生的事情有一定程度的了解。

我与首席执行官Eric Starkloff关于新的软件定义电池实验室的对话就是一个很好的例子。Starkloff花了很多时间与经营电池业务的客户打交道，这些客户的电池业务规模如此之大，以至于他们必须与当地电力公司协调。新产品正在用于电动汽车电池的验证实验室中部署，这当然代表了一个主要的增长领域。

软件定义电池实验室借鉴了特斯拉等软件定义汽车的概念并非偶然。正如 Starkloff 在 NI Connect 的开场白中指出的那样，他认为软件定义的方法使每辆特斯拉汽车都比内燃机竞争对手好一点，但完全是不同类别的产品。

就电池实验室而言，NI 旨在通过显着缩短上市时间和生产成本，同时提高电池的整体性能，来改变电动汽车制造商及其电池供应商的游戏规则。 它的软件定义方面意味着电池制造商可以收集大量数据（稍后会详细介绍）来优化设计和生产。 这延伸到了再制造，我认为随着可持续发展问题的加剧以及道路上的电动汽车越来越多的老化，再制造只会变得更加重要。

Starkloff表示，电池已经成为电动汽车最关键的组成部分，因为“电池决定了[汽车]的性能和续航里程以及成本——汽车最大的成本组成部分。” 这推动了许多消费者决定购买哪种电动汽车，从而推动了许多有关如何提高电池质量的工程决策。 NI 的产品还有助于对电池进行延长生命周期测试，以降低未来召回的可能性。 该公司还继续进军价值链的相邻领域，帮助客户在电池组和模块层面进行电池测试和测量。

虽然电池在汽车领域的应用量很大，但 NI 还在充电基础设施、电网存储和超级工厂等领域寻求其他应用。 在所有这些情况下，软件定义电池实验室都在NI 测试平台的基础上工作，不仅改进了特定的技术测量，还改进了整个生产工作流程。

SystemLink Enterprise 管理整个实验室基础设施

这种整体工作流程视图更适用于 SystemLink Enterprise，它是 NI 多年投资的产物。 工业和技术客户传统上是逐个系统管理他们的实验室和生产环境的。 Starkloff告诉我，这些客户的现状是依靠“他们自己的知识、直觉、简单的调度工具以及类似的东西来思考整个实验室”。

问题是我们正在讨论运行数百个不同系统的环境，通常跨数千个测试节点。 处理起来非常复杂，Starkloff描述的直观方法在效率、有效性和计划能力方面还有很多不足之处。

这就是 SystemLink 的用武之地。NI 长期以来一直是世界上收集和管理数据（影响客户产品和实验室实际性能的硬数据）方面最好的公司之一。 该公司多年来所做的真正明智的事情是继续提升其对这些数据的处理能力。 准确测试是一回事； 利用测试数据并以帮助您监控和管理整个过程甚至整个实验室又是另一回事。

通过集中化和标准化测试系统及其数据的管理方式，SystemLink Enterprise 可以帮助公司改善系统运行状况、同时跨多个系统部署新软件、跟踪资产利用率、监控测试性能、管理基于角色的访问、在通用环境中启用数据分析、格式化和自动化报告。另外，它全部构建在 Kubernetes 架构之上，这意味着它可以与当今的混合 IT 环境无缝集成，其中包括多云部署。

这不仅仅是一系列功能：它是对测试和测量过程进行智能、全面管理的秘诀。 您可以想象，拥有这种统一的数据视图将如何改变您的执行方式，例如设备的预测性维护。 但它延伸到产品测试和生产的各个领域。 最终，这意味着各种类型的制造公司可以花更多的精力来评估数据洞察力，不仅可以改进特定的产品或流程，还可以改进整个运营方法。

正如Starkloff告诉我的那样，“我们不再出售单独的测量设备。 我们向客户出售用于其实验室的标准化自动化平台，然后在生产中也采用类似的方法。” NI 通过有机内部开发和选择性收购来扩展其技术能力。

将人工智能应用于测试和测量的早期成功

我认为随着 NI 对人工智能的拥抱，特别是生成式人工智能 (GAI)，同样的方法将继续下去。 Starkloff 指出，NI 从早期起就一直使用变革性技术（PC、互联网等）来扩展测试和测量的能力。 他认为人工智能作为提高测试自动化程度的手段也没有什么不同。 他告诉我：“我们在将生成式人工智能与我们的工具集成方面进展得非常快。”他补充说，他看到的早期结果“有点令人兴奋”。

尽管如此，该公司并没有进军 GAI，因为它恰好是本月科技界的热门话题。 正如Starkloff所说：“我们非常务实，对吧？ 我们的客户必须务实，因此，我们都认为这不仅仅是一个华而不实的演示。 它具有真正的实用性，而且实用性正在迅速开放。”

早期结果非常有希望，NI Connect 首席技术官 Thomas Benjamin 表示，NI 正在开发一款人工智能驱动的助手，可以帮助在公司的 LabView 产品中自动编写新的测试流程。

艾默生收购强化了测试和测量的重要性

至于即将进行的收购， 艾默生的领导层正在将这家大型工业公司转向测试和营销，因为他们认为这是一个具有他们正在寻找的增长趋势的行业。 再加上 NI 长期的成功记录，促使艾默生提出了一项收购要约，该收购对 NI 的估值对股东来说具有可观的溢价。

艾默生还表示，打算在测试和测量领域投入更多资金，而 NI 则充当艾默生在这一领域的“主力商店”。 事实上，艾默生相信测试和测量将成为其产品组合中增长最快的部分，并将进行更多收购。 如果您想知道，艾默生手头确实有足够的现金来实现这一目标。

NI 的成功说明了整个技术的发展

艾默生计划的收购不仅体现了测试和测量的重要性，而且还不止于此。 NI 一直在有效地利用其在测试和测量方面的核心优势以及处理这些功能生成的数据来推动客户的自动化和流程优化。 艾默生与 NI 进行了一次明智的赌注，它愿意支付的溢价显示了真正智能测试和测量的持久价值。

NI 的两项大型新产品发布证明了其执行价值的能力，我相信这两项产品都将成为增长的驱动力。 那是在我们进行人工智能增强测试之前，人工智能增强测试才刚刚开始，但它将给科技世界的每个角落带来新的价值浪潮。

当我与 Starkloff 交谈时，他根据艾默生收购回顾了自己在 NI 的历史，沉思道：“你知道，十年前，其他公司并不打算涉足测试和测量领域。” 但现在，作为一家独立公司和艾默生战略的关键部分，NI 处于持续增长和创新的最佳位置。

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