NI Days 2026：解码AI浪潮下测试测量的范式变革

测试测量行业正在经历一种结构性的调整。
 
过去，测试的复杂性主要来自测得更准——更高的带宽、更低的噪声、更多的通道。工程师的应对方式也相对直接：上一台更好的仪器，或者把几台仪器堆叠起来。
 
但今天，复杂性的来源变了：AI服务器单机功耗从传统的数百瓦攀升至10kW甚至更高，GPU的动态负载在微秒级制造出剧烈的电流瞬变；具身智能的控制器要在原型阶段就面对高温、强辐射、故障注入等极端工况，而整机和真实场景远未就绪。
 
当AI从数字世界深度融入物理产业，半导体精密制造、具身智能、新一代无线通信、AI算力硬件等前沿领域的创新节奏持续加快，产品复杂度呈指数级攀升。
 
这些场景共享同一个特征：测试对象不再是静态的、单一的、边界清晰的器件/软件，而是动态的、多维的、边界持续漂移可扩展、原生适配AI能力的系统级平台。
 

10月28日，在上海举行的NI Days 2026 China，恰逢NI成立50周年与LabVIEW发布40周年，整场活动给出的核心命题正是对这一特征与趋势的回应。
 
复杂性不再是一个可以“单点解决”的问题 

Emerson T&M亚太区销售副总裁苏利发在开场中把逻辑说得很直接。他指出，技术演进加速、产品由软件定义且高度互联，复杂度的提升带来了全新的验证与可靠性挑战，“越是复杂，测试就越重要；工程师需要的不再是单点工具，而是一套能承接持续变化的平台”。
 
Emerson T&M亚太区销售副总裁苏利发
 
这句话背后的产业现实是：AI正在同时从两个方向挤压测试的边界。一个方向是加速现有工作流，让今天的测试任务做得更快更好；另一个方向是AI 与实体行业融合，催生全新的测试对象——具身智能是最典型的样本。前者要求工具链的智能化，后者要求测试架构本身具备面向未知场景的可扩展性。两者叠加，单点工具的边际效用正在快速衰减。
 
在主题分享中，苏利发回顾了NI的平台化选择：以模块化硬件连接物理世界，以开放软件组织测试流程，以数据沉淀工程上下文，以生态持续拓展平台能力。这套架构的要点不在于某一项技术指标的领先，而在于当新技术出现时，工程师不需要推倒重来，不需要从零开始。在一个标准迭代以月为单位、产品形态尚未收敛的产业阶段，这种不推倒重来的能力，本身就是竞争力。
 
时至今日，作为NI一年一度的行业盛会，NI Days早已不只是产品发布会，更是本土工程创新的交流平台。本届大会规模进一步扩大，覆盖半导体、汽车电子、新能源、具身智能、商业航天等多个核心赛道，也直观印证了中国市场的增长活力——过去两年NI在中国业务实现持续增长，本土创新的技术需求正在成为驱动全球测试测量行业演进的核心力量。
 
苏利发强调，测试测量从来不是独角戏。NI成立50年来，始终坚持开放平台的理念；1998年在上海设立首个研发中心至今，见证了中国工程能力的持续跃升。未来，NI将持续加大对中国市场的投入，以上海、北京为核心辐射全国，一方面把全球技术引入本土，另一方面推动中国本土的创新方案走向亚洲、辐射全球。
 
双标杆案例：从存量提效到增量创新的平台价值 

产业真实场景的验证，是平台价值最好的注脚。
 
在本届大会上，两位来自不同赛道的客户嘉宾，分享了NI平台支撑企业增长的实践：一个是成熟芯片企业的效率跃迁，一个是前沿具身智能赛道的商业化破局，恰好对应了AI时代测试价值的两面。
 
- 纳芯微：五年出货26倍增长，构建“AI就绪”的验证体系 

纳芯微面对的是规模复杂性。
 
作为国内隔离芯片领域的领军企业，纳芯微近五年实现了爆发式增长：隔离芯片累计出货27亿颗，年出货量从2020年的0.36亿颗增长至2025年的9.38亿颗，五年增长26倍，产品广泛覆盖汽车电子、新能源、AI服务器等高可靠场景。
 

业务高速扩张的背后，是验证团队的直接压力。纳芯微产品验证经理崔崇伦的描述很具象：以前看测试计划是“这周测什么”，现在更像一张“芯片验证课表”，高温、低温、高压、长时运行，一个都不能少。挑战不在于多测几项，而在于验证规模、产品组合与数据管理模式必须同步升级。过去依赖人工推动和分散记录的方式，在产品矩阵与测试组合激增之后已经难以为继。
 
纳芯微产品验证经理崔崇伦（左）
 
随着产品矩阵持续扩大、封装型号不断增加，验证覆盖范围与测试组合同步激增，过去依赖人工推进、分散记录的模式难以为继。纳芯微的解法，是基于NI PXI平台搭建标准化、可扩展的自动化验证体系，逐步向“AI就绪实验室”演进。
 
在崔崇伦看来，真正的AI就绪，不是简单添置几台自动化设备，而是整个工作流的数字化改造：测试需求可拆解、测试步骤可复用、测试数据可统一记录、结果可追溯、工程经验可沉淀。只有流程与数据先标准化、资产化，未来的AI才能理解完整的测试上下文，而不是面对一堆零散的数据。
 

这套体系带来的改变直观可感：以某款隔离芯片的全项验证为例，原本人工模式下需要约1个月的周期，现在可压缩至约1周。但纳芯微更看重的，是这套方法论的可复制性——面对后续更多新品与更复杂的测试场景，团队不必靠堆叠人力应对，而是基于统一平台底座持续内生扩展。“硬件可扩展、数据可打通、软件可开放集成，这三点是实验室走向AI就绪的基础。”崔崇伦表示。
 
- 润科具能：跨越商业化鸿沟，具身智能的测试解法 

如果说纳芯微代表了AI对成熟产业的效率赋能，润科具能则代表了AI催生的全新赛道对测试能力的需求。
 
上海润科具能CEO周斌选择了一条与主流人形机器人不同的路线：以特种场景为商业化“登陆点”——矿山、消防应急、油田、核工业，那些人不易去、不想去、不能去的地方。他的判断框架来自技术采用生命周期中的“鸿沟”：主流市场的决策者要求真实痛点被解决、产品开箱即用且稳定、ROI算得过来，同时满足三条才会真正接受一项颠覆性技术。
 
上海润科具能CEO周斌（左）
 
基于这一判断，润科具能没有走拟人化人形机器人的路线，而是推出了“半人马”形态的特种机器人：下半身四轮足结构保障全地形通过能力，上半身人形双臂实现精细操作，整机最大载重210公斤，可灵活搭载不同任务模块。
 
“不是先有人形再找场景，而是先通过人形架构训练具身智能的‘大脑’，再根据不同场景衍化出最优形态。”周斌认为，具身智能的“寒武纪物种大爆发”很快就会到来。
 
润科具能真正与NI平台深度咬合的，是具身智能控制器在原型阶段的验证难题。控制器需要满足三防、防爆等资质，适配不同形态机器人的空间限制，更关键的是要在原型开发早期就导入故障注入、高温、强辐射等极端工况。NI的测试与原型验证平台帮助润科具能搭建了硬件在环（HIL）环境：将仿真工作站与被测控制器连接，不必等整机和真实场景全部就绪，就能在实验室复现复杂工况，在可控、可重复、可量化的条件下完成验证。
 

周斌表示，这套方案既保护了昂贵的样机，降低了真实测试的风险与成本，又能随机器人形态、控制策略的变化灵活扩展，帮助团队尽早发现问题、快速迭代，加速了具身智能控制器从原型到可靠落地的进程。
 
这两个案例指向同一个结论：平台的价值不在今天能测什么，而在当测试对象变得不可预测时，平台本身还能不能承接。
 
“AI带来两个明确的产业趋势：一是加速现有工作流，让今天的事做得更快更好；二是与实体产业融合，催生出具身智能这样的全新产品形态，带来前所未有的测试需求。”Emerson T&M中国区总经理乔巍表示，NI既要用AI优化当下的测试工作，也要前瞻布局新场景的底层测试能力。
 

能看到，AI正在深刻影响各行各业，也在重塑测试测量市场本身，这一变化已经发生并在持续加速。乔巍指出，AI对测试行业的改造正沿着清晰的路径分阶段落地：
 
· 第一阶段是单点任务处理：AI以知识助手形态存在，帮助工程师快速查询资料、理解方法；
· 第二阶段是单工作流跑通：AI可以调用工具、连续执行多步操作，比如自动分析测试数据、生成标准化报告；
· 第三阶段是多维工作流协同的智能体阶段：围绕一个测试目标，打通验证规划、执行、管控、分析全流程，闭环完成完整任务。 


简而言之，AI在实际工程场景的演进路径就是从单点任务，到单条工作流，再到多维工作流协同，而这些能力正在逐步落地到真实的行业场景中。
 
- 全栈技术进化：硬件底座扩容，AI原生融入软件体系 

客户实践的背后，是NI平台持续的技术迭代。
 
Emerson T&M中国创新发展中心负责人张琛
 
本届大会上，Emerson T&M中国创新发展中心负责人张琛从硬件、软件两个维度，发布了过去一年的平台升级成果，核心方向非常明确：让硬件覆盖更全场景，让AI深度融入工作流。
 
硬件矩阵扩容：兼顾性能、成本与场景覆盖 

据介绍，在通用数据采集（DAQ）领域，继2025年推出29款新品后，今年又有19款新品陆续上市，覆盖不同通道数、采样率、精度与部署环境，工程师可以按需灵活选型。
 

在高性能PXI平台方面，今年年初推出的5款“中国特别系列”产品获得了市场的广泛认可；本届大会再添两款新品：高带宽示波器模块与入门级高精度万用表模块，进一步丰富了本土用户的性能与预算选择空间。2027年将迎来PXI标准发布30周年，近30年间全球累计推出约1500款PXI产品，其中超过600款来自NI，平台的长期兼容性与可靠性已经过二十余年的产业验证。
 

在软件无线电（SDR）赛道，NI带来两款重磅新品：

首款PCIe形态的USRP B310：可直接插入计算机与GPU协同处理，为复杂射频算法提供更高效率的数据通路，支持多台同步扩展至多通道系统；

首款八通道USRP X440：高通道密度与大带宽兼备，可支撑多通道相控阵、宽带频谱监测、雷达等高性能应用。 


 
- Nigel AI进化：从问答助手到可控制硬件的开发助手 

如果说硬件是平台的骨架，软件与AI就是平台的大脑。去年NI Days上，Nigel AI还只是测试测量专家顾问，负责解答专业问题；一年后的今天，它已经正式进化为“AI开发助手”，在最新的LabVIEW 2026 Q3版本中具备了完整的代码生成能力，新增对数据采集和模块化仪器的支持，可生成测试代码并自动完成检查与验证。
 
在活动现场，NI工程师高儒灏和周晓霜进行现场演示：工程师仅输入一句自然语言需求——“控制灵巧手从5数到1，间隔1秒，循环两遍，最后比出OK手势”，Nigel AI便自主检索本地第三方设备的驱动API、规划代码逻辑、同步完成可行性校验，最终生成完整可运行的LabVIEW程序，并成功驱动灵巧手完成了全部动作。
 
NI工程师高儒灏和周晓霜
 
整个过程无需人工查阅手册与接口说明，代码生成与验证同步完成，实现了“从自然语言需求—可运行代码—真实硬件动作”的完整闭环。除了直观的灵巧手演示，Nigel AI还可完成多设备主从同步配置、第三方仪器自动化控制、生产者消费者架构程序设计等更复杂的开发任务，且生成的代码可持续修改扩展，成为工程师的可复用工程资产。
 

不止于开发环节，Nigel AI已经全面融入NI软件矩阵。在测试管理平台SystemLink中，工程师可以直接通过对话调用Nigel AI分析测试数据：快速定位电机NVH波形中的异常特征、对比样本差异、评估设备校准对排期的影响，甚至自动生成标准化测试报告并同步通知对应负责人。数据不再是沉睡的文件，而是通过AI快速转化为可执行的工程洞察。
 
“去年Nigel AI是智能顾问，今年是开发助手，下一步它将走向测试智能体。”张琛表示，面向2027年，NI将推动Nigel AI具备专业工作流编排能力，围绕测试目标自动组织工具、数据与流程，把复杂的执行细节交给平台，让工程师专注于最核心的工程判断。
 
- 生态共创，NI覆盖全产业创新场景 

平台的价值，不只在于NI自身的技术能力，更在于开放生态的繁荣。本届大会现场的50余台实体展示，既有NI自研的核心方案，更有大量生态伙伴基于NI平台打造的垂直行业应用，生动呈现了“通用测试底座+行业Know-how”的生态共创模式。
 
DEMO展示区
 
在前沿通信与半导体精密制造展区，基于第三代矢量信号收发仪PXIe-5842 VST3的UWB下一代无线测试方案引人注目：单台设备集成信号生成、分析与矢量网络分析三大功能，覆盖30MHz~26.5GHz全频段，支持IEEE 802.15.4ab及FiRa 4.0最新标准，完美适配短距高速连接与高精度测距场景；生态伙伴东方中科则带来了半导体精密零部件综合测试系统，基于NI高精度数据采集架构，实现纳米级位移、微牛级力等多物理量同步采集，替代人工判读，填补了半导体微精密部件测试的市场空白。
 
在AI算力硬件与先进制造展区，GPU动态功耗实时监测与DrMos验证平台精准命中了当前AI服务器的研发痛点：基于PXIe-4311高速同步功率测量模块，精准捕捉GPU复杂工况下的瞬态功耗变化，支持多通道扩展，覆盖从器件到整机的多层级功耗验证；面向PCBA量产测试的标准化工具包，则通过多硬件兼容、多语言支持与开箱即用的API，大幅缩短了测试系统的开发周期。
 
AI全链路落地是本届Demo展区的核心亮点。合作伙伴打造的MetaXTest工业测试全流程智能体，结合私有化部署国产大模型与NI软硬件体系，实现了从测试需求输入到代码、报告生成的全流程AI辅助；AI驱动的NVH异常检测方案，可在企业现有NI测试系统基础上无缝升级，无需推倒重来；深圳博锐创的AI声振智检系统，依托NI高精度同步采集硬件提供的高质量原始数据，在电机、泵体等产线下线质检中实现了OK直通率≥95%、NG检出率＞99%的稳定表现。
 
面向具身智能新赛道，NI推出的灵巧手及核心零部件多维测试方案，覆盖空心杯电机、微型传动、触觉传感器到整手成品的全层级测试，填补了人形机器人核心执行机构标准化测试的空白，也从测试侧支撑着具身智能的商业化落地进程。
 
综合来看，这些方案的共同结构是：NI提供可扩展的硬件底座和开放软件接口，合作伙伴叠加垂直行业的know-how与算法能力。平台不试图覆盖所有应用场景，而是让场景专家能够在平台上更快地构建解决方案。在现场展出的一系列demo展台上，同一条逻辑反复出现：复杂性越高，越没有一家公司能够单独完成全部答案。
 
正如苏利发在开场中承诺的，中国本土研发的创新方案将被推动覆盖亚洲、走向全球。这一承诺的分量，最终取决于平台能否持续让合作伙伴的行业能力以更低摩擦的方式接入——从这个意义上说，“在中国，为中国”不是一个市场口号，而是一套关于开放接口、工程协同和生态复用的技术选择。
 
除了前沿产业方案的集中展示，本届 NI Days也专门面向本土开发者与LabVIEW爱好者设置了社区交流专场。在恰逢LabVIEW发布40周年之际，大会同期举办了LabVIEW爱好者交流会，集结了来自高校、企业与个人开发群体的资深用户，围绕图形化编程项目实践、行业落地经验与技术进阶路径展开分享与自由讨论。
 
NI软件社区总监Elijah Kerry
 
NI软件社区总监Elijah Kerry来到现场，进一步把交流会的重心锚定在社区与产品团队的面对面沟通上，同时还为开发者提供一对一的问题排查与技术答疑，从入门技巧到程序性能优化，覆盖不同层级用户的需求，进一步繁荣了本土 LabVIEW 开发者生态。
 
结语 

站在NI成立50周年、LabVIEW发布40周年的时间节点上，本届NI Days 2026不仅是一次技术与产品的集中亮相，更是对“测试测量如何赋能产业创新”的一次时代作答。
 
过去，测试常被视为研发的后端环节；而在AI与物理世界深度融合的今天，测试正成为支撑创新效率、保障产品可靠性的核心基础设施。从芯片验证到具身智能研发，从精密制造到新一代通信，产业创新的每一步突破，都离不开可靠、可扩展、智能化的测试底座。
 
当复杂性成为产业的新常数，测试测量行业的竞争焦点正在从“谁有更好的仪器”转向“谁有更能承接变化的平台”。NI给出的答案清晰而坚定：以模块化硬件为坚实底座，以开放软件为连接中枢，以AI能力为效率放大器，以开放生态覆盖垂直场景，打造真正“AI就绪”的测试平台。面对持续提升的产业复杂度，工程师不必每次从零开始，而是可以在统一平台上持续积累、迭代、创新，把重复工作交给AI，把核心精力投向真正的工程创造。
 

对于中国市场而言，这套AI就绪的平台体系，既服务于成熟产业的效率升级，也支撑着前沿赛道的创新突破，正在成为本土半导体、高端制造、具身智能等领域高质量发展的底层技术支撑。