在物理 AI 加速走进机器人、自动驾驶、半导体、新能源等实体产品的背景下，NI（美国国家仪器，现隶属 Emerson 测试测量业务）给出的应对思路不是单点 AI 工具，而是一套 AI 就绪的平台化测试体系：用模块化 PXI、DAQ、SDR 硬件连接物理世界，用 LabVIEW、TestStand、FlexLogger、SystemLink 等开放软件编排测试流程，用 Nigel™ AI 嵌入开发、执行、数据分析全链路，让测试开发更高效，同时保证现场结果可追溯、可复用、可校验。2026 年 NI Days 中国站公布的进展显示，Nigel AI 已在 LabVIEW 2026 Q3 中具备代码生成能力，并完成 TestStand、FlexLogger、SystemLink 等软件适配；客户实践中，纳芯微依托 NI PXI 平台把某款隔离芯片验证周期从约 1 个月压缩到 1 周左右，润科具能则用 NI HIL 平台在实验室阶段完成特种具身智能控制器的极端工况与故障注入验证。物理 AI 产品的行为不再完全由预设代码决定，失效后果不可逆，测试的核心价值从 “把产品测出来” 转向沉淀可分析、可追溯、可复用的数据资产。
一、物理 AI 时代测试面临的新挑战
1. 系统复杂度从线性增长变为跃迁式上升
传统产品从机械化到电子化、智能化演进，复杂度增长大体可预期；当 AI 参与感知、决策、控制并能生成自主行为后，同一套硬件在不同数据、不同环境下的表现可能出现明显差异，输入与输出之间的因果关系不再完全可追溯。
- 软件定义、高度互联的产品，叠加自主决策能力后，测试维度、工况组合和回归验证范围持续扩大。
- 上游产品迭代速度加快，测试团队需要承接更多项目、更复杂的需求和更短的交付周期。
2. 物理世界试错成本不可逆
软件里的 Bug 可以通过热更新修复，但物理现场中的控制器失效、机器人误动作、隔离器件击穿，往往带来设备损坏、人员安全风险等不可逆后果。
- 测试不只是验证产品能不能工作，还要证明系统在极端工况、故障注入和长期一致性下依然可靠。
- 每一次测试都需要形成完整数字线程：测试条件、仪器配置、代码版本、操作记录、结果数据全部可回溯。
3. 传统单点工具难以承接持续变化
过去测试团队可以靠专用设备加人工经验完成验证，产品组合快速扩容后，分散脚本、分散文件、依赖个人经验的模式会出现执行偏差和数据断层；工程师需要的不是一次性交付的工具，而是可以在原有底座上持续扩展、复用工程 IP 的平台。
二、NI 的 AI 就绪平台架构：四个前置条件
NI 提出，AI 要真正落地测试现场，需要同时满足可靠硬件、开放软件、可信数据、生态伙伴能力四个前提，平台架构对应这四层支撑。
| 层级 | NI 对应能力 | 作用 |
|---|---|---|
| 可靠硬件 | PXI 模块化仪器、DAQ 数据采集模块、USRP 软件无线电、嵌入式控制器 | 提供高吞吐、纳秒级同步、实时信号采集与激励，承接物理世界信号 |
| 开放软件 | LabVIEW、TestStand、FlexLogger、InstrumentStudio、SystemLink | 编排测试流程、管理序列、采集记录、集中管理测试数据与资产 |
| 可信数据 | 完整波形、测量元数据、DUT 上下文、站状态、操作员与代码版本记录 | 为异常检测、根因分析和 AI 洞察提供带上下文的数据集 |
| 生态能力 | 第三方仪器、合作伙伴方案、开源与商用工具集成 | 接入现有实验室资产，按任务混合选择工具，避免平台封闭锁死 |
硬件新品更新（NI Days 2026 公布）
| 产品线 | 本次新增 / 更新 | 覆盖方向 |
|---|---|---|
| 数据采集 DAQ | 19 款新品，覆盖 mioDAQ、FieldDAQ、C 系列模块、高通道密度 PCIe | 按通道数、采样率、精度、同步和部署环境选型 |
| PXI 中国特别版 | 年初已推出 PXIe-8842/8862 嵌入式控制器、PXIe-1081 机箱、PXIe-5108 示波器、PXIe-6381/6383 多功能 I/O、PXIe-5841 矢量信号收发仪；现场新增高带宽示波器 PXIe-5160/5162、入门级高精度 DMM PXIe-4086 | 在性能与预算之间提供更灵活的测试系统配置 |
| 软件无线电 SDR | 首款 PCIe 形态 USRP B310（支持 GPU 协同处理、多设备同步）；首款八通道 USRP X440（8 发 8 收、800MHz 瞬时带宽） | 宽频 RF、通信原型验证与实时信号处理测试 |
三、Nigel™ AI：嵌入测试工作流的专用 AI
1. 产品定位
Nigel AI 是 NI 专为测试与测量领域打造的 AI 解决方案，基于商用大模型构建，融入 NI 50 余年测试测量专业知识、仪器驱动、可重用测试 IP 和工程实践，原生集成在 NI 软件环境中，减少在通用工具链之间反复切换。
2. AI 能力演进三阶段
| 阶段 | 定位 | 典型工作内容 |
|---|---|---|
| 阶段一：单点任务 | 知识助手 | 查阅仪器规格、理解测试方法、定位代码库功能或错误源、查找连线与规范 |
| 阶段二：完整工作流 | 工具调用执行者 | 在环境条件明确时连续执行多步操作，分析测试数据、自动生成报告、生成测试代码与序列 |
| 阶段三：多维协同 | 测试智能体 | 围绕单一测试目标，串联规划、执行、分析、决策全链路，统一调度工具、数据与流程 |
3. 三种工程师使用模式
- 即时建议：AI 检索结构化数据表、产品文档和已连接的软硬件环境，给出针对性答案，减少通用模型凭空编造理论方案的概率。
- 代码生成与 AI 创作：基于现有 LabVIEW、TestStand 序列、驱动和可重用 IP 生成测试代码，输出需保持可读、可调试、可验证；工程师仍对程序正确性负责。
- 结果驱动自动化：工程师描述预期结果而非逐条指令，由具备测试领域上下文的代理 AI 调用硬件、工具和数据，完成测试执行与结果判断；该模式对领域知识、结果验收能力和安全护栏要求更高。
4. 软件生态适配进展
| NI 软件 | Nigel AI 适配能力 |
|---|---|
| LabVIEW 2026 Q3 | 新增代码生成（Code Generation）能力，可检索本地驱动 API、规划逻辑结构并生成代码 |
| TestStand | 支持测试序列生成，复用已有序列引擎和成熟测试流程 |
| FlexLogger | AI 辅助数据采集配置与工程流程 |
| InstrumentStudio | 完成 AI 集成，辅助仪器界面与测量配置 |
| SystemLink | 集中式测试管理与数据平台，可直接对话 AI 分析测试数据、识别异常波形、定位尖峰与振幅问题、生成校准排期与报告 |
5. 现场演示能力边界
- 灵巧手控制演示：工程师输入自然语言需求 “控制灵巧手从 5 数到 1，最后比一个 OK 手势”，Nigel 自主检索本地驱动 API、规划逻辑、生成代码并自动验证，驱动真实硬件完成动作。
- 主从双设备同步采集、第三方仪器接入自动化测试。
- SystemLink 电机 NVH 数据分析：直接提问异常波形，AI 加载对应技能与工具，识别异常曲线并完成差异判定。
- 面向 2027 年，Nigel AI 将进一步向智能体方向演进，把复杂工作流编排交给平台承载，工程师聚焦核心工程问题。
四、测试优化 AI 与通用 AI 工具的差异
| 比较点 | 通用 AI 工具 | NI 测试优化 AI 工作流 |
|---|---|---|
| 硬件集成 | 靠驱动和 API 连接，硬件配置、定时、同步和错误处理需工程师自行补齐 | 具备硬件感知上下文，内置 NI 软硬件与第三方仪器驱动配置、定时同步和工作站信息 |
| 实时 / 并行 / 同步执行 | 可生成相关代码，但定时模型、部署终端和硬件编排需工程师验证 | 基于成熟的 NI 序列、定时、同步、实时部署与硬件编排能力，减少自定义集成 |
| 测试规划 | 能总结需求、给通用建议，但缺少可用 IP、站约束和标准方法知识 | 结合需求、硬件环境、现有设备和测试方法推理，输出更贴近落地的测试策略 |
| 代码生成 | 生成常规 Python/C/C++/JS 代码，测试上下文和编码标准需人工校验 | 基于 LabVIEW、TestStand、驱动、可重用 IP 和验证实践生成测试代码，便于审查维护 |
| 数据分析 | 数据结构正确时分析能力强，但价值依赖元数据质量 | 同时结合测量数据、站元数据、DUT 上下文、测试极限和操作历史做分析 |
| 可重用 IP | 倾向新建代码，复用现有序列和模块需要额外提示与检查 | 基于现有 LabVIEW、TestStand、SystemLink 资产构建，提升可重复性并降低 Token 成本 |
| 安全合规 | 安全与合规风险由客户端自行承担 | 基于可信软件堆栈构建，配套测试场景安全文档，限制不合规 IP 引入风险 |
五、现场可靠性落地实践
1. 纳芯微：AI 就绪实验室，验证周期 1 个月压缩至 1 周
纳芯微为国内隔离芯片厂商，隔离芯片累计出货约 27 亿颗，五年增长 26 倍，产品覆盖汽车电子、新能源、光伏储能、数据中心、AI 服务器等高可靠场景。业务扩张后，验证规模、产品组合和数据管理同步承压。
改造路径：
- 流程标准化：固化测试步骤、仪器控制、数据采集和结果记录，消除不同工程师操作习惯带来的偏差，保障跨产品、跨批次、跨人员执行一致性。
- 数据资产化：测试数据自动采集、统一归档、可追溯管理，摆脱分散文件和人工经验依赖。
- 平台可扩展：在同一平台逻辑下管理不同测试项目、仪器链路和测试数据，新需求出现时不必从零搭建整套系统。
成效：以某款隔离芯片为例，原约 1 个月的验证工作缩短至 1 周左右；团队更看重方法论可复制，后续新品和新项目在已有平台底座上持续扩展，而不是单纯堆叠人力。
2. 润科具能：HIL 平台支撑特种具身智能控制器验证
润科具能面向矿山、消防应急、油田、核工业等人员不易进入的特种场景，发布半人马机器人：下半身四轮足保障全地形通行，上半身双臂完成精细操作，最大载重 210 公斤，可搭载电池、探测传感器和协作臂，运动控制基于强化学习统一运控。
验证挑战与 NI 支撑：
- 挑战一：特种场景对三防、防爆、空间适配有定制化资质要求。
- 挑战二：机器人整机和真实场景完全就绪后再测试，样机成本高、风险大。
- 挑战三：极端工况和故障场景难以在真实环境中反复复现。
方案：将仿真工作站与被测控制器对接，搭建完整 HIL（硬件在环）测试环境，在实验室阶段复现复杂工况与极端故障，前置引入通讯线物理断开等故障注入，在可控、可复现、可量化条件下验证控制器鲁棒性与工程可靠性；平台可随机器人形态、控制策略和测试需求灵活扩展，保护昂贵样机，缩短控制器从原型走向可靠产品的路径。
六、面向物理 AI 测试的落地步骤
1. 评估现有测试体系是否 AI 就绪
- 梳理现有测试项目、仪器资产、脚本序列和数据存储方式。
- 检查测试数据是否保留完整波形、环境条件、设备状态、代码版本、操作员和 DUT 上下文。
- 识别跨产品可复用的测试 IP、驱动模块和标准序列。
- 明确哪些环节重复劳动最多、哪些异常依赖人工经验判断。
2. 分层搭建平台
- 硬件层：按通道数、采样率、带宽、同步精度和部署环境选择 PXI、DAQ 或 SDR 模块，优先保留高带宽完整波形采集能力。
- 软件层：在 LabVIEW、TestStand、FlexLogger、SystemLink 中标准化流程和数据记录，避免脚本散落。
- AI 层：先用 Nigel AI 做即时建议和代码生成，验证生成代码可审查、可调试后，再逐步推进数据分析辅助和结果驱动自动化。
- 生态层：把现有第三方仪器和开源工具通过开放接口接入主测试平台，保留混合工具能力。
3. 建立质量与追溯闭环
- AI 生成代码必须经过人工评审、测试验证和版本归档。
- 测试结果、极限判定、异常波形和根因分析统一进入 SystemLink 类数据平台。
- 对实时控制、机器人、汽车电子等高风险场景，优先用 HIL 环境完成故障注入和极端工况回归，再进入实机现场测试。
- 定期复盘 AI 辅助流程中的失败案例，补充测试方法和可重用 IP。
七、后续观察方向
- Nigel AI 向智能体演进的实际落地效果：能否自主串联规划、执行、分析和决策全链路，以及工程师验收边界如何定义。
- 物理 AI 新场景测试标准：具身智能、机器人控制器、传感器融合、AI 服务器电源与隔离器件的验证规范逐步完善。
- 平台开放集成能力：第三方仪器、仿真工具、数据科学工具与 NI 测试平台的互通程度。
- 中国本土生态：NI“在中国，为中国” 战略下，本土研发投入、联合创新案例和行业定制方案落地节奏。
总结
物理 AI 时代，测试的竞争力不再只是单台仪器指标，而是平台能否承接复杂度、能否把测试过程沉淀为可信数据资产。NI 的做法是用可靠模块化硬件、开放软件、带上下文的数据和生态能力搭起 AI 就绪底座，再通过 Nigel AI 把测试顾问、代码生成和后续智能体能力嵌入既有工程流程；效率提升来自自动化、复用和 AI 辅助，现场可靠性来自标准化流程、完整追溯、HIL 前置验证和可复现的工况覆盖。对测试团队而言，当下需要先补齐数据上下文和流程标准化，再逐步引入 AI 能力，避免脱离硬件环境和工程护栏直接使用通用 AI 工具。
【相关 FAQ】
问题 1：物理 AI 时代为什么 NI 强调测试效率和现场可靠性，传统测试方式遇到了什么问题？
回答 1：物理 AI 产品可以自主感知、决策和演化，系统复杂度呈跃迁式上升，且控制器失效、机器人误动作等物理现场后果不可逆；传统单点工具、分散脚本和人工经验模式难以覆盖多工况回归，也无法沉淀可追溯数据，NI 因此用 AI 就绪平台同时解决测试开发效率和现场结果可靠性问题。
问题 2：NI Nigel AI 在物理 AI 测试平台里承担什么角色，已经适配了哪些 NI 软件？
回答 2：Nigel AI 是 NI 专为测试测量优化的 AI，可作为测试顾问给出建议、生成 LabVIEW/TestStand 测试代码和序列，并在后续演进为结果驱动的测试智能体；目前已适配 LabVIEW 2026 Q3、TestStand、FlexLogger、InstrumentStudio 和 SystemLink，其中 SystemLink 支持对话式分析 NVH 异常波形和生成报告。
问题 3：NI 说的 AI 就绪平台包含哪几个部分，硬件上有哪些更新？
回答 3：AI 就绪平台由可靠硬件、开放软件、可信数据和生态伙伴能力四部分组成；硬件更新包括 19 款 DAQ 新品、PXIe-5160/5162 高带宽示波器、PXIe-4086 高精度 DMM、PCIe 形态 USRP B310 和八通道 USRP X440 软件无线电，配合 PXI 平台实现高吞吐与多仪器同步。
问题 4：NI 平台上的客户案例如何体现测试更高效、现场更可靠？
回答 4：纳芯微依托 NI PXI 硬件与开放软件完成流程标准化和数据资产化，某款隔离芯片验证周期从约 1 个月缩短到 1 周；润科具能用 NI HIL 平台在实验室对接仿真工作站和具身智能控制器，提前复现极端工况与通讯断开等故障注入，在样机实装前验证控制器鲁棒性，降低特种机器人现场测试风险。
问题 5：通用 AI 工具和 NI 测试优化 AI 在物理 AI 测试场景中有什么区别？
回答 5：通用 AI 工具缺少硬件配置、定时同步、可重用测试 IP 和测试序列上下文，生成代码需要工程师自行补齐环境并验证；NI 测试优化 AI 基于 LabVIEW、TestStand、驱动和现有工程流程推理，硬件感知更强，输出代码更便于审查维护，分析时能结合 DUT 上下文、测试极限和操作历史，满足测试现场对可追溯性和可靠性的要求。
【参考资料】
- [2026-11-10]（物理 AI 时代：NI 如何让测试更高效，让现场更可靠）电子发烧友网
- [2026-10-31]（NI Days 2026 中国站盛大举行：以开放平台承接复杂性，让 AI 就绪平台走进测试现场）东方网
- [2026-10-28]（适用于测试与量测工作流程的 NI Nigel AI）NI 官网
- [2026-10-28]（Emerson Presents New PXI Instruments）Production Technology Review
- [2026-10-06]（Bringing Intelligence Closer to the Data）NI 官网
- [2026-10-02]（AI 驱动测试和测量发展）NI 中国官网
- [2026-09-18]（Maximize Test Coverage with Your ADAS/AD HIL Test System）NI 官网
- [2026-08-06]（Emerson Enhances NI LabVIEW+ Suite with Advanced AI and Code Completion for Test Engineers）NI Newsroom
- [2026-05-29]（不做 “书呆子学霸”，物理 AI 要当 “实干家”）新华网
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