【導讀】8月8日，普源精電宣布UVerse平臺免費公測正式開啟。AI將為測試測量帶來怎樣的變化？普源向EEWorld詳細分享這一平臺的實現和規劃。
為什么要推出UVerse？
無論測試測量技術如何變化，其核心始終圍繞三個關鍵角色展開：
第一是儀器，儀器是測試測量的基礎，也是普源長期發展的根基；
第二是工程師，工程師始終是測試測量過程中的核心主體；
第三是解決方案，無論是一段測試腳本、一套工程經驗，還是一個專業軟件，最終目的都是形成解決方案，用于解決不同行業、不同場景下的問題。
AI的加入，將改變這三個角色之間的協作方式。普源希望UVerse成為一個全新的協同空間，讓儀器、工程師、解決方案、AI四個角色在平臺中無縫連接、高效協同。
UVerse這一名稱來源于Universe（宇宙），寓意不同測試測量元素在平臺中不斷融合、匯聚，最終形成一個完整生態。UVerse的愿景是圍繞工程師，通過AI賦能儀器與解決方案，讓工程師能夠更加高效地完成每一次測試測量挑戰。
UVerse四大核心組成
UVerse平臺主要由四大核心組成：
Tron：智能測試助理
Atlas：儀器接入與控制引擎
Orbit：智能自動化測試引擎
Nexus：應用與資源中心
其中，Tron貫穿整個UVerse平臺，幫助工程師完成測試測量任務，讓AI真正進入測試現場。從現場演示來看，Tron類似于我們平時使用的AI智能體，主要對語義進行理解。
UVerse并不限于普源自身設備，只要符合標準通信協議，都可以接入平臺。此外，對于非標準設備，例如串口設備、Modbus設備、特殊機械設備，也可以通過連接器方式接入。總之，UVerse是開源、開放的。
UVerse采用“云端+本地”結合架構，AI模型服務默認部署在云端，用戶管理等基礎服務在云端完成，測試流程執行和儀器連接則在本地客戶端完成。
針對無法訪問互聯網的工業環境，UVerse也支持私有化部署。如果企業內部已有AI模型服務，也可以進行無縫接入，測試流程和數據可以完全保留在本地，不上傳云端。
那么，具體來看，Atlas、Orbit、Nexus怎么幫助Tron工作？
Atlas：讓儀器資源成為UVerse平臺基礎能力
測試測量工作的第一步，往往是儀器接入，工程師需要先確認實驗環境中有哪些儀器，然后完成連接、配置和控制。Atlas正是為了解決這一問題而設計的。
Atlas是UVerse中的儀器感知、接入和控制引擎，目標是讓每一臺儀器在平臺中都能夠被發現、被連接、被控制、被AI理解和調用。
例如，工程師有一個低通濾波器，希望測試其在5.5GHz～6.5GHz頻段內的傳輸特性。過去，工程師需要手動尋找合適的網絡分析儀，并確認設備型號、狀態以及功能是否滿足需求。在UVerse中，工程師只需要提出測試需求，Atlas即可掃描局域網內可用設備，快速識別儀器數量和型號，并進一步讀取儀器能力邊界以及控制指令信息。
因此，測試方案并不是基于預設設備生成，而是基于真實連接儀器的能力自動確定。完成儀器注冊和參數配置后，Atlas即可啟動掃頻測試。測試完成后，系統能夠自動分析結果，將通帶表現直接呈現出來，無需工程師逐點查看數據。從需求提出，到方案生成，再到儀器控制和結果分析，整個流程更加智能化。
Atlas采用抽象化儀器接入層設計，可以兼容不同品牌、不同類型的測試設備。無論是示波器、臺式萬用表、電源、網絡分析儀、頻譜分析儀，還是模塊化儀器，都可以接入UVerse平臺。支持各種常見接口，其他品牌儀器也能夠通過相應接口接入，實現統一管理。對于模塊化儀器，同樣可以通過Atlas進行控制和管理。
Orbit：從自動化腳本走向智能測試工作流
在完成儀器接入之后，測試流程自動化成為下一步關鍵環節。UVerse中的第二個核心組件是Orbit，它是智能自動化測試引擎。
傳統測試自動化通常依賴Python腳本或者專用編程環境。工程師需要編寫代碼、調試程序，并持續維護測試流程。在Orbit中，工程師只需要描述測試需求，Tron可以幫助工程師將測試意圖轉化為結構化的自動化測試流程。
例如，工程師提出需求，對32個模塊按照指定方案完成全部通過性參數掃描，并固化為一條工作流。Orbit可將整個任務拆解為多個測試節點，以可視化方式搭建測試流程。工程師不僅可以看到測試流程本身，還可以通過界面編輯器搭建測試界面。在測試運行過程中，每個模塊的數據都會實時顯示，測試進度、數據變化以及節點狀態都能夠被直觀看到。如果流程出現問題，工程師可直接詢問Tron，由AI幫助定位異常節點，并提出調整建議。
Orbit希望實現的是“測試流程搭得起來，測試過程看得明白，測試結果呈現出來”。
Orbit內部提供了豐富的節點化能力，目前平臺包含五大類、30多個內置節點。這些節點采用插件化設計，未來可以持續擴展更多業務能力。
Orbit區別于傳統自動化工具的重要能力，是可以直接調用大語言模型能力，將AI嵌入測試流程。例如，在完成某項測試后，工程師過去可能需要依靠經驗判斷波形是否異常。現在，可以將測試結果連接到AI節點，由AI結合儀器知識、測試過程以及歷史經驗，對測試數據進行分析。
Orbit不是簡單的可視化流程編輯器，更像是一個“智能體到測試工作流”的轉換引擎。傳統方式中，工程師告訴AI需求，AI生成Python代碼，雖然AI生成代碼速度非常快，但代碼出現問題仍然需要工程師大量驗證。Orbit輸出的是結構化測試工作流，測試邏輯已經被節點化、標準化，AI負責的是流程編排，而不是隨意生成代碼。因此流程更加可控，執行過程更加透明，后續維護更加簡單，其他工程師也可以直接復用。
Nexus：打造測試測量應用生態
除了儀器接入和自動化測試，UVerse還有第三個核心組件Nexus，定位為測試測量應用與資源中心。如果將UVerse比作智能手機生態，那么Nexus類似于App Store。
Nexus的目標是匯聚各種專業測試應用，讓工程師能夠快速找到適合自己的測試工具，例如協議一致性分析、功率分析、三相電分析、射頻信號分析，這些專業應用都可以在Nexus中找到。
“Nexus的價值不僅在于應用數量，更在于構建完整生態。蘋果生態成功的重要原因之一，是其背后擁有完整的軟件開發工具鏈。”
開發者無需重新搭建大模型接口，也無需重新開發智能體框架。除了專業應用之外，Nexus還提供更多資源，包括儀器資源包、Orbit插件節點、儀器智能體連接器、測試技能模塊。
這些資源不斷積累，將持續擴大UVerse的平臺能力。最終，UVerse希望形成一個不斷成長的測試測量生態。
寫在最后
隨著AI技術進入測試測量行業，過去工程師需要學習儀器、掌握編程、搭建測試流程，未來工程師更多需要定義測試目標，讓AI協助完成復雜執行。
正如現場人員向EEWorld介紹的，UVerse希望通過Atlas連接儀器，通過Orbit構建智能測試流程，通過Nexus匯聚專業應用，再由Tron作為智能測試助手貫穿其中，最終形成一個開放、持續成長的AI原生測試測量生態。
