在AI算力爆發(fā)與后摩爾時(shí)代疊加的背景下，半導(dǎo)體系統(tǒng)的復(fù)雜度正被不斷推高，更高帶寬的光互連、更高頻率的信號(hào)鏈路，以及多芯片異構(gòu)集成的系統(tǒng)級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)，持續(xù)抬升著測(cè)試與測(cè)量的門檻。與之形成反差的是，傳統(tǒng)以單一功能儀器為核心的實(shí)驗(yàn)室架構(gòu)卻日益顯露疲態(tài)，效率受限、擴(kuò)展困難，也愈發(fā)難以支撐復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證的需求。

這種技術(shù)需求與測(cè)試工具的錯(cuò)位，在2026年3月的上海慕尼黑光博會(huì)上體現(xiàn)得尤為直觀。展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，圍繞光通信、硅光技術(shù)、先進(jìn)封裝等產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵方向，各企業(yè)紛紛亮出下一代技術(shù)路徑與創(chuàng)新成果；而這些更復(fù)雜、更精密的系統(tǒng)，也在反向倒逼測(cè)試測(cè)量工具突破能力邊界，尋求更高效、更靈活的解決方案。

在本屆光博會(huì)上，精密軟件定義儀器公司Liquid Instruments為行業(yè)帶來(lái)了最新一代硬件平臺(tái)Moku:Delta，其將示波器、鎖相放大器、頻譜分析儀等多種常用儀器整合進(jìn)單一平臺(tái)，并依托FPGA與軟件定義架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)按需生成儀器的核心能力，從底層重構(gòu)了測(cè)試系統(tǒng)的使用方式。

展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，半導(dǎo)體行業(yè)觀察與Liquid Instruments CEO Daniel Shaddock展開了深度交流，圍繞測(cè)試測(cè)量設(shè)備的演進(jìn)路徑，以及其如何更好適配半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)前沿需求進(jìn)行了深入探討。

從太空實(shí)驗(yàn)室到測(cè)試測(cè)量行業(yè)

和不少知名企業(yè)一樣，Liquid Instruments 的誕生，也源于對(duì)一項(xiàng)技術(shù)的深耕。Daniel Shaddock表示：“這家公司脫胎于我在NASA與澳大利亞國(guó)立大學(xué)帶領(lǐng)的科研團(tuán)隊(duì)，我們當(dāng)時(shí)主攻全球頂尖的高精密探測(cè)技術(shù)——引力波探測(cè)。”

引力波是愛因斯坦在上世紀(jì)初預(yù)言的時(shí)空漣漪，由黑洞合并等極端天體事件引發(fā)。探測(cè)它意味著測(cè)量極其微小的距離變化——強(qiáng)引力波經(jīng)過(guò)地球時(shí)，對(duì)地日距離造成的形變甚至不及一個(gè)氫原子直徑。

Shaddock在NASA噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室任職期間，參與了LISA（激光干涉儀空間天線）任務(wù)的干涉儀研發(fā)，以及GRACE Follow-On衛(wèi)星項(xiàng)目，將這些太空任務(wù)與商業(yè)儀器連接起來(lái)的，是一塊FPGA芯片。為滿足LISA探測(cè)器的性能指標(biāo)，團(tuán)隊(duì)選擇了基于FPGA的相位計(jì)架構(gòu)——這是當(dāng)時(shí)唯一可行的技術(shù)路徑。但在實(shí)際使用中他們發(fā)現(xiàn)，同一塊芯片通過(guò)重新配置，可以在示波器、頻譜分析儀等不同儀器功能之間自由切換。

“我們意識(shí)到，手里的這項(xiàng)技術(shù)，其實(shí)比實(shí)驗(yàn)室里任何一臺(tái)單獨(dú)的儀器都要強(qiáng)大得多，”Shaddock說(shuō)道，“在科研中，我們已經(jīng)驗(yàn)證這類能力是可以實(shí)現(xiàn)的，但為什么在工程領(lǐng)域卻幾乎沒(méi)有人嘗試這樣去做呢？”

這個(gè)問(wèn)題，最終催生了Liquid Instruments。Shaddock將這套源自引力波探測(cè)的精密測(cè)量技術(shù)體系帶出了太空實(shí)驗(yàn)室，轉(zhuǎn)向一個(gè)同樣亟需變革的領(lǐng)域：覆蓋電子與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的測(cè)試測(cè)量領(lǐng)域。

和許多工程師想象的不一樣，測(cè)試實(shí)驗(yàn)臺(tái)上往往堆滿了來(lái)自不同廠商的專用儀器，示波器、鎖相放大器、PID控制器、頻譜分析儀各自為政，通過(guò)繁瑣的線纜連接，彼此之間存在時(shí)序誤差與信號(hào)干擾。一旦測(cè)試需求改變，就意味著重新采購(gòu)、重新布線、重新配置，時(shí)間與金錢空耗在這種碎片化環(huán)境中。

這種困境在英特爾實(shí)驗(yàn)室硅光研究中也有體現(xiàn)：為硅基光電異質(zhì)集成芯片上的多個(gè)相位調(diào)制器尋找最優(yōu)偏置條件，需要多維掃描與復(fù)雜測(cè)試流程。研究人員Guan-lin Su博士描述過(guò)這種無(wú)奈：傳統(tǒng)方案依賴多臺(tái)臺(tái)式儀器堆疊，布線復(fù)雜、占用空間巨大，“通常需要數(shù)百個(gè)步驟來(lái)進(jìn)行收斂”——而整個(gè)過(guò)程缺少直觀的可視化界面，協(xié)作效率極低。

事實(shí)上，測(cè)試測(cè)量這個(gè)行業(yè)最早可以追溯到1930年代惠普開始生產(chǎn)振蕩器，但其在過(guò)去數(shù)十年里幾乎沒(méi)有發(fā)生真正意義上的創(chuàng)新，一個(gè)在1970年代使用過(guò)示波器的工程師，走進(jìn)今天的實(shí)驗(yàn)室，會(huì)發(fā)現(xiàn)這些設(shè)備依然如此熟悉。這與其他高科技行業(yè)的飛速演進(jìn)形成了鮮明反差。

用軟件定義一切

Liquid Instruments給出的解法，來(lái)自于引力波探測(cè)中磨礪出的技術(shù)直覺(jué)。

“所有傳統(tǒng)儀器歸根結(jié)底都依賴電壓輸入與電壓輸出這一底層共性，既然如此，為什么不用一塊高性能FPGA取代那一張張布滿分立器件的專用電路板？”Shaddock在交流中一針見血地指出。

這正是Moku平臺(tái)“可重構(gòu)硬件 + 軟件定義儀器”架構(gòu)的本質(zhì)。FPGA的實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理能力，使同一套硬件能夠在數(shù)毫秒內(nèi)切換運(yùn)行模式；而軟件層則將復(fù)雜的儀器配置抽象為可視化操作，大幅降低使用門檻。

最新一代旗艦Moku:Delta將這一理念推向新高度：搭載Xilinx UltraScale+ RFSoC FPGA，提供2GHz瞬時(shí)帶寬與5GSa/s采樣速率，配備8通道模擬輸入輸出與32路數(shù)字DIO通道，本底噪聲低于10 nV/√Hz。單臺(tái)設(shè)備支持15種以上儀器功能同時(shí)運(yùn)行多達(dá)8種，儀器組合可能性超過(guò)20億種——而這一切被壓縮在一個(gè)不到2U高度的機(jī)箱中。

平臺(tái)內(nèi)部，一條高達(dá)160 Gb/s的數(shù)字總線讓信號(hào)在不同儀器槽位間無(wú)縫流轉(zhuǎn)，徹底消除了外部物理線纜引入的相位偏移與寄生效應(yīng)。這不只是參數(shù)層面的提升，而是一種測(cè)試架構(gòu)思路的根本轉(zhuǎn)變——從“多設(shè)備拼接”走向“單平臺(tái)內(nèi)生”。

這種架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)逐步被復(fù)雜的半導(dǎo)體制造與檢測(cè)環(huán)節(jié)中采用。在英特爾實(shí)驗(yàn)室的硅光研究中，借助Moku的多儀器并行模式，研究團(tuán)隊(duì)在同一硬件上同時(shí)運(yùn)行兩個(gè)鎖相放大器與兩個(gè)PID控制器，配合內(nèi)部無(wú)損數(shù)字互連，“在幾次迭代中就能完成傳統(tǒng)方案需要數(shù)百步才能收斂的工作”。

而在AMD晶圓缺陷檢測(cè)的實(shí)踐中，可重構(gòu)性的意義更為深刻。面對(duì)如何在復(fù)雜背景噪聲下提取極微弱故障信號(hào)這一挑戰(zhàn)，AMD團(tuán)隊(duì)充分利用了Moku平臺(tái)既作測(cè)試儀器、又作可編程信號(hào)處理架構(gòu)的雙重身份：在頻域映射條件下使用鎖相放大器進(jìn)行快速掃描，而遇到復(fù)雜信號(hào)背景時(shí)則切換至雙Boxcar平均器提取時(shí)域分量。團(tuán)隊(duì)在FPGA內(nèi)部署的實(shí)時(shí)移動(dòng)平均濾波器在312.5 MHz時(shí)鐘下運(yùn)行，延遲僅224納秒，將信噪比提升了約16倍。

更進(jìn)一步，他們還將預(yù)訓(xùn)練的四層自編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接部署到FPGA信號(hào)鏈路中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)信號(hào)的實(shí)時(shí)特征恢復(fù)與深度降噪——這已不是傳統(tǒng)意義上的測(cè)試儀器，而是一個(gè)具備在線AI推理能力的智能測(cè)量節(jié)點(diǎn)。

一款按需生成的儀器

如果說(shuō)可重構(gòu)硬件解決了靈活性問(wèn)題，那么Liquid Instruments在本屆光博會(huì)上發(fā)布的“生成式儀器”（Generative Instrumentation），則直指測(cè)試領(lǐng)域一個(gè)更根本的痛點(diǎn)——定制化儀器的開發(fā)周期。

在傳統(tǒng)路徑下，工程師需要編寫硬件描述語(yǔ)言（HDL）代碼才能在FPGA上實(shí)現(xiàn)自定義算法，這一門檻將絕大多數(shù)終端用戶拒之門外。一個(gè)專用測(cè)試儀器的開發(fā)，往往以月為單位。即便是基于現(xiàn)成平臺(tái)的二次開發(fā)，從需求描述到驗(yàn)證部署，也需要數(shù)周時(shí)間。

生成式儀器的做法是：用自然語(yǔ)言代替HDL。用戶只需描述測(cè)量需求，AI系統(tǒng)便能自動(dòng)完成架構(gòu)設(shè)計(jì)、HDL代碼生成、功能驗(yàn)證，直至將定制化儀器部署到硬件中。以卡爾曼濾波器開發(fā)為例，這一流程在分鐘級(jí)內(nèi)即可完成，涵蓋完整的架構(gòu)設(shè)計(jì)與20項(xiàng)功能測(cè)試。

值得關(guān)注的是，傳統(tǒng)儀器的軟件僅停留在表層，不過(guò)是依附于固有硬件架構(gòu)的簡(jiǎn)易操作界面，無(wú)法觸及核心底層。而Moku平臺(tái)從設(shè)計(jì)之初就打通了全鏈路：軟件能夠深度嵌入設(shè)備核心，從根源實(shí)現(xiàn)硬件架構(gòu)的重構(gòu)與配置。這正是Liquid Instruments能夠?qū)崿F(xiàn)生成式儀器的關(guān)鍵前提——當(dāng)軟件與硬件之間沒(méi)有不可逾越的壁壘，AI才能真正改變儀器本身，而不只是改變一個(gè)對(duì)話框。

這與當(dāng)前市面上大多數(shù)儀器AI助手有著本質(zhì)區(qū)別。后者更像是一個(gè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)，幫助用戶查詢操作手冊(cè)；而生成式儀器直接輸出可運(yùn)行的硬件配置，將工程師從代碼編寫中解放出來(lái)，讓他們的精力集中在真正需要人類判斷的問(wèn)題上。

談到AI與精密測(cè)量的結(jié)合，Shaddock表現(xiàn)得頗為克制：“我們讓AI參與儀器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程，由它生成和驗(yàn)證代碼，降低編程門檻，承擔(dān)大量復(fù)雜且重復(fù)的工作，而工程師則專注于測(cè)試目標(biāo)的定義，兩者協(xié)同配合，在保證測(cè)量可信度的同時(shí)，也顯著提升了整體測(cè)試效率。”這種分工邏輯，與他在引力波研究中對(duì)測(cè)量可信度的執(zhí)念一脈相承。

參數(shù)之外，體驗(yàn)本身就是競(jìng)爭(zhēng)力

在測(cè)試測(cè)量行業(yè)，討論儀器往往從規(guī)格表開始：帶寬、采樣率、動(dòng)態(tài)范圍……這些數(shù)字固然重要，但Liquid Instruments越來(lái)越清晰地認(rèn)識(shí)到，性能參數(shù)只是起點(diǎn)，最終落地的價(jià)值是工程師的效率。

Shaddock在交流中說(shuō)得非常直接：“我們真正的用戶不是公司，是工程師。他們每天在解決真實(shí)的技術(shù)難題，我們的工作是不讓儀器本身成為額外的障礙?！?/p>

這種視角決定了Moku平臺(tái)的產(chǎn)品邏輯：保存/加載配置功能讓團(tuán)隊(duì)間共享測(cè)試方案成為一鍵操作；多儀器并行模式消除了設(shè)備間的時(shí)序誤差；可編程信號(hào)處理架構(gòu)讓復(fù)雜算法的迭代從重新采購(gòu)硬件變?yōu)楦萝浖?/p>

從宏觀上看，這場(chǎng)變革的意義不止于某一家公司。測(cè)試測(cè)量是一個(gè)運(yùn)行超過(guò)50年的成熟硬件市場(chǎng)，但軟件定義與可重構(gòu)架構(gòu)正在重塑它的底層邏輯，就像傳統(tǒng)汽車企業(yè)在向電動(dòng)化轉(zhuǎn)型時(shí)所遭遇的挑戰(zhàn)一樣，那些深度綁定于固有硬件架構(gòu)的巨頭，將很難以同樣的敏捷度完成這種范式遷移。

而對(duì)于工程師個(gè)體而言，這場(chǎng)遷移帶來(lái)的是更直接的解放。生成式儀器將定制測(cè)量系統(tǒng)的開發(fā)周期從數(shù)月壓縮至數(shù)分鐘量級(jí)，讓即便沒(méi)有HDL背景的工程師也能按需構(gòu)建專屬儀器。這不是一個(gè)可選項(xiàng)，而是面對(duì)CPO、先進(jìn)封裝、量子計(jì)算等新興前沿領(lǐng)域日益碎片化測(cè)試需求時(shí)的必然應(yīng)答。

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