即日起，Moku新增支持AI定制生成仪器，工程师只需描述测试需求，即可自动生成、验证并部署到Moku设备运行，构建专属测试测量平台。
全新发布｜Moku AI仪器生成器：让每一位工程师按需生成专属测试仪器
现代工程系统日益趋向专业化与定制化，然而系统中使用的大部分测试测量设备在本质上仍属于通用型设备。传统测试测量仪器如示波器、频谱分析仪和波形发生器等，历经数十年发展，已具备了丰富的设置选项和标准测量功能；但这些功能完全由设备厂商掌控和定义，用户几乎无法根据自身需求定制。软件方面，MATLAB 和 Python 等软件环境虽然在离线数据后处理与分析方面提供了极大的灵活性，却无法满足许多原型设计及测试任务对硬件速度和确定性的要求。
标准化的测试测量解决方案越来越无法满足一些专业需求，例如：
用于通信实验的定制解调方案
用于实验室装置的专用反馈控制器
用于传感器特性表征的独特信号处理链路
需要跨多台仪器协同执行各项功能的测量任务
当工程师需要市面上通用仪器无法提供的功能时，往往面临着两难的选择：要么妥协接受标准化的仪器，要么投入较高成本定制开发。如果选择定制开发的方式，一般会采用这几种方案：开发基于 FPGA 的解决方案、构建定制硬件、修改开源平台，或是对现有仪器进行改造，使其尽可能贴合应用需求。无论选择哪种方案，都需要投入大量的时间、精力和费用。
Liquid Instruments发挥软件定义+硬件平台实时可重构优势，将具有自主能力的智能代理AI（Agentic AI）与可重构硬件能力相结合，行业率先在Moku测试测量设备集成生成式仪器技术Generative Instrumentation，实现硬件级仪器功能自动生成。
工程师无需在固定功能的仪器中进行选择或投入大量时间编写 FPGA 代码，而是可以直接使用自然语言描述所需的功能，测试测量平台据此构建专用于该测试任务的专用仪器。
什么是AI仪器生成技术(Generative instrumentation)？
“AI 仪器生成技术”（Generative Instrumentation）是一种利用生成式人工智能依据工程需求构建非标准化仪器的技术。工程师无需选择预定义的仪器架构，只需通过自然语言描述所需的测试项目或仪器功能，平台便会自主生成、验证并在硬件上部署专为该任务定制的仪器。
Moku AI仪器生成技术可以做什么？
借助AI仪器生成技术，工程师可以从想要完成的任务入手——无论是提取信号、稳定系统、表征器件，还是实现定制的处理链路。
由此构建的仪器是专为特定应用定制的。很多时候，这意味着需要开发通用仪器所不具备的功能。这种定制化不仅是仿真和软件层面，而是可直接部署至硬件，并随时准备连接至待测设备或实验装置。它既能与其他标准仪器集成，也能根据需求变化进行快速重构。
工程师无需针对每种应用都购买新仪器，而是可以构建出完全契合当前任务需求的仪器。
Moku AI仪器生成技术擅长哪些应用？
当测量、控制系统或信号处理工作流需要确定性行为、实时处理能力，或超出标准仪器所能提供的功能时，Moku AI仪器生成技术（Generative Instrumentation）便能发挥大的价值。
以往，要解决这些问题，往往需要进行定制化的 FPGA 开发、具备专门的硬件专业知识，或是构建复杂的多仪器系统。Moku AI仪器生成技术让此类特定应用系统的构建变得更加便捷，使工程师能够围绕具体任务需求来生成相应的仪器系统。典型的应用包括 ：
定制化信号处理
定制化解调算法
间歇性事件检测
信号调理与预处理
定制控制系统与反馈回路
具有特定参数的专用控制系统
快速原型验证实验控制系统
激光稳定与锁定系统
特定应用测量系统
射频特性分析与通信系统
传感器评估与测试
量子科学与原子物理研究
实时重构和动态适配
型系统可重构测量硬件优势之一，在于既能够针对特定任务构建仪器，也能迅速将同一硬件平台重新配置以执行另一项测试。
例如今天，它可以作为： 一台定制解调仪；明天，它又可以成为： 一套闭环控制系统；随后，还可以作为另一个项目的专用测量仪器，无需更换硬件，只需软件实时动态配置，即可生成新的仪器测试系统。
如何使用AI仪器生成器？
GenInst Studio 是Liquid Instruments 专用Moku设备打造的首款AI仪器构建平台。
工程师只需在GenInst Studio 平台上用自然语言描述他们希望实现的功能。GenInst Studio 通过引导式需求定义流程，制定实现方案、验证策略和测试平台，编写精确匹配Moku 硬件性能配置的自定义仪器工作表。
一旦用户审核好仪器生成计划并确认执行，GenInst Studio 便会负责该仪器的设计、测试、迭代与构建。工程师可以随时根据需求实时调整设计，过程高度可控。zui后，用户只需将生成仪器部署到任意 Moku 设备上，即可在Moku硬件平台执行测试。
Moku：让仪器按需生成
测试测量的发展经历了从模拟仪器、数字仪器，到软件定义仪器的演进。Moku 从诞生之初便采用软件定义架构，将高速采集、实时数字信号处理、FPGA 可重构能力以及统一的软件接口整合在同一平台。这意味着，它并非一台功能固定的仪器，而是一个能够持续演进的测试平台。
如今，通过结合生成式智能体（agentic AI）与可重构硬件的结合，“AI仪器生成技术”（Generative Instrumentation）已经开启仪器发展下一阶段，它让工程师能够在工程挑战需要时，不再受限于当前现有仪器，而是可以面向真正测试需求即时生成具备测试能力的专用测试平台。未来，我们希望测试系统真正做到按需定义、持续演进，工程师能够日益灵活使用工具，专注于创新与研发。
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