AI加速光学实验创新：从固定仪器到按需生成的测试平台

现代工程系统日益趋向专业化与定制化，但绝大多数测试测量设备仍然停留在通用仪器的设计模式。传统测试测量仪器如示波器、频谱分析仪和波形发生器等，始终围绕固定功能设计，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级实时性、确定性以及高速处理能力的要求。

当工程师需要实现专用解调算法、实验反馈控制、复杂信号处理链路或跨多台仪器协同测试时，通常只能依赖 FPGA 开发、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。开发周期长、调试复杂，也需要投入大量专业开发资源，成为先进光学实验平台快速迭代的重要瓶颈。

如果测试仪器也能够像 AI 一样交互，根据需求自动生成所需功能，会怎样？

Liquid Instruments发挥软件定义+硬件平台实时可重构优势，将Agentic AI（智能代理 AI）能力与可重构硬件能力相结合，行业率先在测试测量仪器集成生成式仪器技术Generative Instrumentation，实现硬件级仪器功能自动生成。工程师只需描述测试目标需求，Moku AI 自动完成专用仪器的设计、验证并部署到Moku硬件运行指定测试仪器功能。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，进一步提升了Moku硬件平台的高效性和灵活性。

面向光场调控、超快与非线性光学、集成光子学、光学测量、量子光学及 AI 与光子学等前沿方向，现代实验对多通道同步测量、实时反馈控制、高速数字信号处理、自动化流程和AI辅助优化提出了更高要求。过去，搭建这类系统通常意味着大量开发编程、复杂集成与高昂成本。而借助 Generative Instrumentation AI 生成式仪器，工程师可以根据实验需求快速生成专用测试能力，并部署到硬件平台，使复杂光学实验系统能够更快部署、动态重构并持续迭代优化。

Moku 基于高精度硬件平台与软件定义仪器架构支持从信号采集、实时处理到系统验证的完整工作流程，成为面向复杂实验与工程应用的一体化理想的测试测量解决方案，在光学、光电子及相关前沿研究领域得到广泛应用。其可重构硬件能力使仪器功能随不同实验需求灵活配置，从而提升系统集成度、测量一致性与测试方案可复用性。Moku平台始终围绕可重构硬件、统一软件架构和持续演进的平台理念构建产品。这种底层架构，使 AI 不仅能够理解工程需求，更能够直接生成、验证并部署专用测试能力。使测试系统从传统的固定功能设备，逐步演进为具备自主生成、实时重构和动态适配能力的前沿测试测量平台。

Moku 平台引入生成式AI技术，具备了自然语言语义理解能力、自动编译能力、硬件部署能力，这使得开发自定义仪器的工作转向轻量化，复杂实验系统的搭建将更快速，典型的应用例如：

例如在常见的光学实验平台中：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。

过往设计使用一款自定义仪器通常需要经历 Verilog 编写、调试、综合和生成 bitstream 等多个步骤，需要花费半天甚至更长时间。此外，还需部署、调试硬件，与测试测量仪器平台同步。如今，Moku平台上用户只需描述测试需求，GenInst Studio 便会负责该仪器的设计、测试、迭代与构建。随后，用户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。以Moku GenInst Studio生成邻近信道功率分析仪（Adjacent Channel Power Analyzer）为例，流程上分为三步：需求交互-设计编译-部署运行。

工程师基于设计需求和所需功能，使用自然语言向 GenInst Studio 描述自定义仪器功能；GenInst Studio 基于对话内容，自主收集、整理并提出建议，用于编写精确匹配 Moku 硬件性能配置的自定义仪器工作表。

工程师在交互过程中审核整个自定义仪器工作表，确认后由 GenInst Studio 编写仪器概述、结构、寄存器和测试计划等； 随后，进一步获得工程师确认进入仪器生成步骤，包含代码编写和测试步骤，工程师可以随时根据需求实时调整设计，过程高度可控。

直至全部测试流程结束并成功生成自定义仪器 bitstream，工程师可以通过 Moku 硬件采用多种灵活方式调用并加载；在多仪器并行模式下，结合预置的仪器功能组建测试链路，在单台 Moku 设备上即可实时验证自定义仪器功能。

从提出需求到硬件部署，整个过程仅需数十分钟，显著减少了 FPGA 开发时间和调试成本，让工程师能够更加专注于实验本身。

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。未来测试测量平台将能够根据不同实验和应用需求不断生成新的测试能力，让测试系统真正做到按需定义、持续演进，帮助工程师将更多精力投入科学探索与工程创新。

本文为品牌合作推广内容