人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，而這需要大量的數據以及對決策環境的深刻理解。那么，現在的情況如何？

是德科技憑借 80 年的經驗積累幫助工程師開發先進技術，擁有獨特的技術開發視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產品的集成化和小型化。產品更小巧、功耗更低、單位面積內的功能顯著增加，這些都是技術進步的標志。

應用軟件在過去這幾十年也發生了巨大的變化，最值得一提的當屬軟件的應用大幅提速。也不過是二十年前，用戶還在將應用軟件視為有趣的新奇事物；如今，他們的思想飛速轉變，認為軟件的應用給工作和生活帶來了便利。不僅如此，他們還期望應用軟件的運行從始至終能夠非常完美。在每個采用階段，用戶的期望都會增加，這意味著產品必須以非常快的速度更新迭代并且成熟。

硬件和軟件結合的趨勢讓產品的開發需求以一種有趣的方式融合到了一起。新的“滿足關鍵需求”的應用必須囊括更強的實時處理能力、及時決策和很高的可用性，且要求平臺始終能夠生成正確的決策。這種結合形成了對 ML 和 AI 的初始需求，進而支持實現預期的大規模采用和增長。

雖然大部分人認為 AI 主要是一種終端用戶需求，但 AI 業已成為實現更快產品設計和開發的必要條件。從最早的芯片組設計、電路版圖一直到最終產品驗證，仿真軟件成為了仿真復雜接口和環境不可或缺的工具。這些仿真器被稱為數字孿生，它們是能夠以虛擬形式充當“已知良好信號”的過程、環境條件或協議。在測試領域，數字孿生可能是一個簡單的信號發生器，一個完整的協議發生器，或者是一個完整的環境模擬器。數字孿生讓開發人員能夠快速創建更豐富的測試條件，從而在發貨之前完成產品驗證。高性能數字孿生通常包含它們自己的 AI 引擎，這使得它們能夠自動進行故障診斷，并對新產品設計展開回歸測試。

由于新產品中會有大量功能和自主決策，因此轉向人工智能驅動的開發就變得很有必要，這種開發模式會采用自動化測試功能和數字孿生。在基本的設計原則下，會指明產品的特性和功能，然后設置單獨的測試進行驗證。接口標準不僅數量多還相當復雜，因此手工構建幾乎行不通。使用數字孿生的話，開發人員能夠在更短的時間內編寫更多的功能測試集。然后，AI 功能會根據發現的內容自動執行測試，并基于當前狀態預測可能需要的操作。要想更好地理解這一點，您需要了解是什么讓人工智能成為可能。

我們可以這樣理解——軟件決策從算法開始。基礎算法運行一組計算，如果知道哪些結果可以接受，哪些不可以接受，您可以用決策樹結果創建一個有限狀態機。這很難被認為是一種智能的方式。然而，通過添加狀態符號并插入反饋，您的基礎算法現在可以根據當前條件與當前狀態的對比做出結果決策。將這些結合起來，同時將決策樹演變為行為樹，就構成了最初的 AI。

我們還處于 AI 和數字孿生的早期階段，這意味著很多產品會提出很多要求。無論您在考察的 AI 是位于研發實驗室，還是在您使用的云應用軟件，或者是您自己的自動駕駛汽車中，它的存在都有原因。了解它應該實現哪些功能可以幫助您評估它的重要性。數字孿生也是如此。一旦您把打算復制的預期信號、條件或決策結果分別進行考慮，評估它們的作用就會非常簡單。

對人工智能和數字孿生的需求真實存在。如果質疑其中的真實性，您可以追溯它的起源。關鍵的決策和快速的擴展不會始終都要有人類的參與。