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）便能发挥最大的价值。

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

可重构测量硬件最大优势之一，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：AI生成仪器的平台。此次同步发布的GenInst Studio，是Liquid Instruments面向Moku平台推出的AI仪器构建环境。

工程师只需使用自然语言描述实验目标，GenInst Studio便能够自动完成需求分析、方案设计、验证测试以及仪器生成，并最终部署到Moku设备运行。

整个过程支持持续修改与优化，工程师可以根据实验需要不断调整仪器设计，而无需重新开发底层FPGA代码。

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。最后，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。

欢迎联系我们，共同探索AI时代测试测量的新方式。