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AI + 虚拟仪器课程全面升级,引领测试测量步入新纪元!
11.12 2025

人工智能的快速迭代正颠覆性重构企业技术人才需求——当AI能高效生成文本代码、自动输出基础方案,甚至通过算法优化流程时,仅拥有相对单一工具或垂直技能的毕业生,其失业风险飙升。这场变革的本质是能力需求升级:行业对于人才的需求从"执行效率"转向"复杂问题解决能力"。


AI正在重写测试测量行业人才规则


AI背景下人才真正的核心竞争力,在于跨领域知识的复合优势——既掌握技术工具底层逻辑(如软件算法与硬件协同、跨行平台适配),又了解不同行业应用的差异化需求。这种"技术+行业应用"的知识网络能突破单一领域局限,快速整合资源构建复杂系统方案。凭借这一能力,真正被市场需要的人才既能驾驭AI提效,更能定义AI无法替代的"人"的价值(如软硬协同的复杂行业应用系统设计等)。

在AI深度渗透的产业环境中,这一能力已从"加分项"升级为"生存刚需"——既是抗替代的护城河,更是未来创新的核心资本。

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NI作为测试测量行业的领导者,基于长期积累的先进行业实践经验,联合本土合作伙伴曾益慧创推出了AI+虚拟仪器课程升级方案:

一、AI+真实工业场景的深度提炼

课程紧扣测试测量产业真实需求设计,将AI 时代下一些工业领域的典型场景(如智能制造、自动驾驶、手机震动测试等)转化为课程案例与实践任务,避免传统教学中和产业应用脱节的情况,让学生从课程入门即接触真实工作问题,实现学习的知识与真实工作中使用场景的无缝衔接。

二、AI场景下,不同工具融合的最佳实践

课程升级包基于对测试测量工业场景的深度理解为基底,避免工具堆砌,而是按“场景-工具-能力”逻辑进行课程以及实验设计:LabVIEW发挥软硬协同的数据采集与UI快速构建优势,以及能够针对特定的工业场景“快速搭建复杂系统”的能力;Python依托复杂数据处理能力,聚焦特征提取至算法训练的全链路;大语言模型结合自然语言处理则非常适用于工业场景中的预测性分析和报告生成等环节。整套设计将真实工业场景中不同工具链组合的最佳实践转化为可学内容,实现“学工具即学工业经验”。

三、AI助手赋能:RAG技术深度支撑产业案例与技术答疑
课程配套基于RAG技术的AI助手1,深度融合行业用户案例库与技术知识库,在学习中提供AI专家级指导——实时解析产业典型测试案例,快速解答信号干扰排查、仪器协同配置等技术难点,实现“学案例即学实战,问问题即得专业解”。

注:该AI助手由本土合作伙伴曾益慧创提供。

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