十年前，當簡儀科技成立時，國內測試測量市場仍以國際品牌為主導。在模塊儀器和數據采集領域，本土企業既缺少成熟的軟件生態，也缺少能夠支撐長期發展的平臺化能力。

在簡儀科技創始人兼總經理陳大龐博士看來，中國作為制造業大國，應該建立屬于自己的測試測量體系。正是基于這一判斷，簡儀從成立之初便選擇了一條并不輕松的發展路徑：優先建設軟件體系，再逐步完善硬件能力，并堅持掌握軟件主導權。

十年后的今天，簡儀不僅完成了從創業公司到模塊儀器代表性廠商的成長，也逐步建立起覆蓋軟件、硬件和開源生態的完整體系。與此同時，人工智能的快速發展又為這家長期押注軟件能力的企業帶來了新的機遇。

簡儀科技十周年大會上，陳大龐用一個有趣的說法概括這一變化：過去簡儀所說的AI是Analog Input（模擬輸入），如今則增加了Artificial Intelligence（人工智能）的含義。AI+AI的結合，正在成為簡儀下一階段發展的重要方向。

軟件定義儀器的十年深耕

長期以來，測試測量行業習慣用采樣率、分辨率、帶寬等參數衡量產品能力。但對用戶而言，購買硬件并非最終目的，真正關心的是如何更快完成測試任務、縮短開發周期并降低維護成本。而這些問題的解決，很大程度上依賴于軟件平臺和開發體系的完善程度。

基于這一思路，簡儀十年來先后建立了開源銳視測控平臺?，提出并持續完善MISD（模塊儀器軟件詞典）規范，推動測試測量軟件接口標準化。簡儀從一開始便采用面向對象的方式設計驅動架構，所有板卡功能均按照屬性和方法進行定義，不同產品遵循統一的軟件邏輯。對于工程師而言，掌握少量產品的使用方法后，便能夠較快遷移到其他產品，這也是平臺化能力的重要體現。

對于一家創業企業而言，這樣的投入并不輕松。軟件體系建設周期長、見效慢，卻需要持續投入，而這恰恰也是模塊儀器廠商形成長期競爭優勢的重要來源。某種程度上，這種對軟件能力的持續投入，也反映了簡儀對測試測量本質的理解。

隨后的2019年，簡儀提出“回歸精度”的理念。相比單純強調16位、24位等分辨率指標，簡儀主張測試測量應以明確的精度指標和PPM (Parts Per Million) 標注為核心。近年來越來越多國際廠商開始采用類似方式描述產品性能，這也反映出行業競爭正在從參數競爭逐步轉向實際測量能力競爭。

回顧過去十年的發展，陳大龐將簡儀的成長歸結為三個重要機遇。

第一，開源時代的普及。開發軟件耗資巨大且短期難見回報，簡儀在2016年便敏銳意識到開源是重要依托，并借此以四兩撥千斤的效率推出開源銳視測控平臺?。

第二，國際形勢變化，國內用戶開始將自主可控納入產業系統的核心考量。

第三，AI時代的到來。簡儀的平臺與AI天然對接，使其能以極高效率在短時間內豐富并完善開源銳視測控平臺?的生態圈。

相比軟件建設，硬件能力的形成則顯得更加漫長。從2016年到2025年，簡儀用了近九年時間逐步完成250 MS/s以下通用測試測量硬件平臺的覆蓋。在陳大龐看來，真正耗時的并非單個硬件產品開發，而是軟硬件協同、驅動適配以及大量應用場景驗證。直到2025年，這套長期投入的軟件與硬件體系才開始產生明顯的商業回報。

與此同時，國產化與跨平臺布局也是簡儀近年來的重點方向。據現場介紹，簡儀已從PXIe控制器、機箱到各類模塊完成軟硬件全棧適配，搭載國產CPU的控制器方案已支持銀河麒麟等國產操作系統。在軟件層面，其自主研發的跨平臺面向對象驅動架構FirmDrive?統一支持C#、C++、Python等多種開發語言，并通過MISD規范保證了不同編程語言下接口的一致性，有效降低了用戶的開發和遷移成本。針對高端工業測控和精密測試場景中的實時性需求，簡儀還完成了銀河麒麟+Preempt RT實時系統方案適配，并通過長時間穩定性測試驗證了系統的低延遲與高可靠性。在自主可控需求不斷提升的背景下，這些能力展現了簡儀從硬件、驅動到應用軟件的完整支撐能力。

在產品質量保障方面，簡儀自主研發的自動化測試框架TestFlow也發揮了關鍵作用。該框架將傳統繁瑣、易錯的手動測試轉化為標準化、自動化的測試體系，目前已覆蓋簡儀228種產品型號，累計執行超過78萬項測試記錄，為產品質量分析、工藝優化和持續改進提供了堅實的數據基礎。

可以看出，這十年里，從軟件規范、驅動體系到硬件產品布局，簡儀逐步搭建起覆蓋開發、部署和應用的完整測控體系。在數據采集和模塊儀器這個細分賽道上，簡儀已經具備了與世界知名品牌掰手腕的能力。

當AI開始理解測試測量

如果說過去十年測試測量行業的重要變化是軟件定義儀器，那么過去兩年最受關注的新變量無疑是人工智能。

大模型正在快速改變代碼生成、知識檢索和文檔編寫等工作方式，但對于測試測量行業而言，一個現實問題始終存在：AI能夠編寫通用代碼，卻未必理解測試測量。采樣率如何選擇、同步機制如何配置、不同模塊之間如何匹配，這些都屬于高度專業化的工程知識。缺乏行業知識支撐，再強大的通用模型也難以直接解決實際工程問題。

這正是簡儀此次十周年大會重點展示的內容。

在現場演示中，簡儀以金剛石NV色心量子探測裝置為真實應用場景，借助自然語言和AI工具，通過PXIe-9511動態信號采集模塊、PXIe-4611射頻矢量收發模塊及銳視測控軟硬件平臺，完成了傳感采集方案選擇、范例檢索、代碼生成、程序調試和文檔完善等全流程操作。

演示過程中的核心能力，來自簡儀此次展示的JYPEDIA-AI。按照現場介紹，JYPEDIA-AI建立在簡儀十年來積累的產品資料、技術文檔、應用案例、Skill和范例基礎之上，通過結構化整理形成適合AI調用的知識體系。用現場演示者的話說，JYPEDIA是給工程師看的，而JYPEDIA-AI則是給AI看的。

在此基礎上，簡儀正式發布SeeSharp Coding銳視編程法。與傳統開發方式相比，銳視編程法更強調通過自然語言描述需求，由AI輔助完成選型、代碼生成、文檔整理等工作。需要強調的是，這并不是簡單的“AI寫代碼”，而是簡儀長期構建的標準化工具鏈與知識體系面向AI時代的系統升級。雖然最終程序仍需要工程師驗證和調試，但開發流程已經發生根本變化：過去是工程師學習軟件規則，現在則是軟件開始嘗試理解工程師的語言。

這種變化背后，反映出工業AI發展的重要趨勢。隨著基礎大模型能力逐漸趨同，真正形成差異化競爭力的往往不再是模型本身，而是行業知識。誰能夠將產品知識、工程經驗和應用案例沉淀為結構化數據，誰就更有可能讓AI真正理解自己的行業。從這個角度看，MISD規范、面向對象驅動架構FirmDrive?以及大量技術文檔積累，不僅是簡儀過去十年的軟件資產，也成為其進入AI時代的重要基礎。

在更深層的技術層面，簡儀還在持續探索硬件與算法的協同創新。其OSP（Onboard Signal Processing）技術借助數據采集模塊板載FPGA實現實時數字信號處理，在板卡端完成過采樣、數字濾波、實時頻譜、非線性校準等任務，從而實現更高吞吐、更低延遲的測量能力。該技術已應用于JY-9511動態信號采集模塊、JY-9817高速數字化儀等多款產品，體現了簡儀在硬件架構和算法積累上的持續投入。

當然，陳大龐對AI的態度并非盲目樂觀。在他看來，人工智能能夠顯著提升效率，但并不能替代工程判斷。模型給出的答案仍需要驗證，不同模型之間甚至可能出現差異。對于工程師而言，AI更像是一位能夠快速查找資料、生成方案和輔助開發的助手，而不是最終決策者。

結語

簡儀的十年，是蟄伏與探索的十年。他們守著模塊儀器必須有自己的軟件這條鐵律，也終于等來了AI與測試測量深度融合的時代。在工控網看來，簡儀十年的意義遠不止于產品與技術的突破。作為長期關注測試測量行業發展的媒體，我們見證了這家公司從初創時的孤勇，到軟件體系的搭建，再到今天AI能力落地的全過程。而陳大龐，這位自稱幸運的老法師，用十年時間證明了一件事：在中國做軟件平臺，需要足夠長的耐心和足夠精準的押注。

對于整個行業而言，此次十周年發布會釋放出的信號或許比新產品本身更值得關注。當AI開始理解儀器、理解測試流程、理解工程知識，測試測量行業的競爭維度也正在發生變化。未來決定企業差異化能力的，不僅是硬件性能和軟件平臺，還包括知識體系的積累與智能化能力的構建。