AI内生网络时代，测试测量厂商如何蜕变？
在通信技术向“AI内生网络”与“全域智能融合”跃迁的过程中，测试测量领域正面临一场根本性的范式变革。测试对象从过去确定性的协议与硬件转变为不确定、自适应的智能系统行为，迫使测试工具的价值定位从传统的“验证合规性”升维至“保障智能系统性能与可靠性”。面对这一颠覆性挑战，测试厂商如何重塑自身能力？近日，与非网特邀MVG研发部门副总裁Lars Jacob Foged做客《年度回顾展望》专题访谈，就智能时代下的测试新挑战、新方法及产业角色演变展开深度对话。 Lars Jacob Foged指出，传统测试用例仍为基础验证不可或缺的一部分，但其局限在于无法全面覆盖智能系统的动态演化及潜在“涌现行为”所带来的复杂性。为此，MVG正构建一种持续、闭环的动态验证环境，使得被测设备不仅能被动响应外部刺激，还能主动影响测试场景。同时，数字孪生技术成为关键使能，通过对无线传播环境与典型使用场景进行高保真建模，MVG能够生成多样化、可适配且可重复的测试条件，从而对智能行为的效率、公平性、稳定性和鲁棒性进行全面评估。 为了在单次测试中同步、精确地量化通信、感知、计算与决策等多个维度性能的耦合关系，MVG正在开发更灵活、可重构的新型测试设备，并利用软件定义仪器与硬件资源虚拟化，实现测试资源在不同频段、协议与场景间的动态重构与共享，最大化提升了硬件利用率，减少了冗余设备，并能快速适配客户的个性化配置。 在6G时代，测试厂商的角色正在发生深刻转变，从“设备供应商”转向“联合定义测试标准与方法的战略伙伴”，MVG与客户共同定义测试概念、确定关键性能指标，并将科研需求转化为可实施、可扩展的测试解决方案，建立可复现的方法体系，降低研发风险，加速技术成熟。 测试智能系统产生的海量行为数据将成为优化系统性能的宝贵“燃料”，通过良好的结构化处理、关联与分析，这些数据可用于性能调优、鲁棒性评估和设计取舍分析，其价值远超传统的通过/失败判定。MVG坚守严格的数据原则，提供数据的可访问格式和专业分析工具，帮助客户从测试数据中提取可执行的洞察，将测试环节从单纯的成本中心转变为研发与验证流程中的价值创造节点。
芯耀
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