從晶片、互連、網路到系統層級 現場展示超過20項測試解決方案與合作夥伴技術
文、圖／是德科技
隨著AI應用在各產業快速擴張，測試與驗證已成為推動創新技術從研發走向實際應用的重要基礎。根據Gartner預測，全球AI支出將於2026年達2.6兆美元，年增47%，並於2027年增至近3.5兆美元。AI持續推動高效能運算與通訊網路等領域創新，也進一步促使AI基礎設施朝向更大規模發展；同時，能源管理與自主系統等技術也持續演進，帶動從晶片、高速互連與網路，到電力及終端應用的測試驗證需求提升。
是德科技（Keysight Technologies）23日舉辦是德科技電子量測論壇，邀集國內外產業領袖與技術專家，深入探討AI基礎設施、6G與未來通訊，以及智慧能源與自主系統的最新發展與驗證挑戰。現場並規劃四大展示專區，呈現超過20項測試解決方案、服務與合作夥伴技術，展現從晶片到系統、從雲端到邊緣的完整測試驗證布局。
是德科技網路應用與資安事業群副總裁暨總經理Ram Periakaruppan表示：「AI系統的驗證挑戰在於系統中的元件由不同廠商分別開發，需要共通的系統模型才能協同進行。是德科技能為客戶模擬出AI系統中尚未完成或不在其掌握範圍內的其他部分，使單一元件在開發初期即可在接近真實的系統情境下接受驗證。透過設計到部署連續體，從前矽（Pre-silicon）到後矽（Post-silicon）階段，協助客戶在維持品質一致的同時縮短開發時間與上市時程。」
從設計到部署，強化AI基礎設施驗證能力
隨著AI運算由單一晶片擴展至超大規模資料中心叢集，驗證範圍也延伸至伺服器、機櫃及資料中心，使高速互連、記憶體與光通訊的效能、互通性及可靠性驗證更加重要。有別於過去以容錯與備援為主的擴展方式，AI叢集高度同步，單一節點的異常便可能影響整體運算效率，使驗證必須涵蓋節點之間的協同運作，而非僅止於單一元件。Ram Periakaruppan指出，AI基礎設施的開發長期以階段為單位切分，各階段由不同團隊分別進行，系統層級的整合測試往往被留到設計後段才處理。
是德科技提出的設計到部署連續體，涵蓋從系統設計、晶片到伺服器、機櫃、資料中心與邊緣，各階段使用共通的系統模型與一致的驗證標準；客戶不必等到晶片產出，即可先在設計階段檢視元件的規格、與其他元件的搭配性及系統表現，待晶片完成後再以相同標準重新驗證。KAI DC Builder可於晶片產出前後搭配EDA tool模擬真實 AI 工作負載模型與完整系統環境，提早進行軟硬體協同開發加速驗證，結合硬體測試設備AresONE提供高密度的 AI NPU節點模擬大型語言模型（LLM）訓練等更複雜的 AI 流量模式在晶片產出後用於系統層級的壓力測試與驗證，經由數據流經計算節點、交換器（Switches）和互連網路時進行全程視覺化監控，有效率的找出瓶頸。
先進網路智慧化，加速6G與未來通訊落地
Wi-Fi 8、AI-RAN、整合感知與通訊（ISAC）、非地面網路（NTN）、B5G及6G等技術持續發展，推動網路朝向智慧化及多元連結演進。其中，NTN加速地面與非地面網路整合，AI-RAN與ISAC則進一步拓展AI驅動網路及通訊感知整合的應用。
面對更多元且動態的連網情境，驗證重點不僅在於傳輸速度，也包括網路效能、穩定性與使用者體驗。針對衛星切換、都卜勒效應、定位與傳播延遲等NTN挑戰，是德科技提供模擬與驗證能力，協助重現非地面網路通訊情境；相關測試能力亦涵蓋B5G與6G、AI-RAN、ISAC及
Wi-Fi 8，支援客戶因應持續演進的設計與驗證需求。
電氣化與自主移動重塑產業，驗證智慧能源與自主系統
在能源轉型與電氣化趨勢下，電網現代化需求持續升高。IEA報告指出，若要符合淨零排放路徑，全球年度電網投資至2030年需由約3,300億美元增至約7,500億美元，其中約75%將投入配電網的擴建、強化與數位化。隨著電動車充電與分散式能源加速接入電網，充電系統與電網整合的效能、互通性及可靠性驗證將成為關鍵。
電網現代化不僅涉及設備升級，也涵蓋電力、通訊與控制系統的整合；聯網車輛與自主系統則須在不同通訊、定位與感測情境下維持穩定運作。因應跨領域的整合挑戰，是德科技提供涵蓋電力、通訊、定位與感知的測試能力。在智慧能源方面，協助驗證電動車充電系統與智慧電網的效能及互通性；在自主移動方面，V2X SiL與Hybrid eCall測試可支援聯網車輛的通訊及緊急呼叫功能驗證，GNSS模擬可協助評估無人機與自主系統在不同定位情境下的運作表現，ADAS與車用雷達測試則聚焦於車輛感知效能。
串聯跨域驗證能力，加速創新走向實際應用
從AI基礎設施、次世代通訊到智慧能源與自主系統，是德科技以完整的模擬、測試與驗證能力，協助客戶因應橫跨晶片、互連、網路與應用層的複雜技術挑戰。是德科技電子量測論壇進一步串聯產業專業與技術洞察，推動AI驅動的運算、通訊、能源與自主移動創新從研發走向實際應用，加速開創從晶片與叢集、先進網路到智慧系統的下一波發展。
