谈到物理 AI（Physical AI），人们往往首先想到机器人、自动驾驶、世界模型，以及能够感知环境、规划行动的智能系统。
当这些技术从演示走向批量交付，一个更基础的问题也随之凸显：支撑智能的每一块电路板，能否稳定、可靠地工作？
电源异常可能导致计算模块重启，连接缺陷可能造成传感数据间歇中断，驱动电路的问题则可能影响执行机构的动作。即使算法足够先进，底层硬件的不稳定也会传递到整个系统。
2026 年 11 月 9 日，自动测试设备厂商 Teradyne（泰瑞达）发布 Omnyx Edge，将板级制造测试扩展到物理 AI 和边缘 AI 设备。这款产品所关注的，正是智能设备从样机走向量产时必须面对的硬件质量问题。
一、物理 AI 的硬件，远不止一颗 AI 芯片
一台能够感知、判断和行动的设备，需要多种电子板卡共同工作。
Omnyx Edge 将测试对象划分为三个层次：
| 层次 | 典型板卡 | 在系统中的作用 |
|---|---|---|
| 计算与决策 | AI 计算模块、机器人控制器、汽车域控制器 | 处理数据、运行算法、作出控制决策 |
| 感知 | 摄像头、雷达、激光雷达、传感器融合板 | 获取和处理环境信息 |
| 运动与供电 | 电源转换、电机控制、关节驱动、执行器板 | 提供电能，并将指令转化为动作 |
这说明，物理 AI 的可靠性建立在一整条硬件链路之上。
其中，一些板卡并不运行 AI 模型，却直接影响 AI 系统能否正常工作。例如，计算模块需要稳定供电，传感器需要可靠连接，执行机构需要准确接收和落实控制指令。
AI 产品的质量控制，因此会从计算核心扩展到感知、供电和运动控制等更多环节。
二、把检测放进产线，在装入整机前发现问题
Omnyx Edge 的定位是“产线内联板级测试平台”。
它检测的是 PCBA，也就是已经焊装芯片、电阻、电容、连接器等元件的电路板组件。可以把它理解为电子制造产线中的一个自动检测工位：电路板进入工位，完成定位、装夹和测试，再进入后续工序。
这里的 Inline，强调测试设备嵌入生产线，与产品投入使用后的远程在线监测属于不同环节。
Omnyx Edge 的一个特点，是将 ICT、边界扫描和夹具内的功能检查安排在同一次自动装夹中完成。
ICT 是 In-Circuit Test 的缩写，通常译为“在线测试”或“电路内测试”，用于检查板上的电气连接和元件参数。功能检查则进一步观察电路在指定条件下是否按照预期工作。
这些方法分别观察不同问题。将它们组合起来，有机会减少重复上下板、连接和搬运，也让更多缺陷能够在整机装配之前被发现。
对于量产而言，检测能力与生产流程如何配合，和检测项目本身同样重要。
三、几个技术看点：让电路板更容易被“看清楚”
1．边界扫描：借用芯片内部的测试结构
电路板越密集，外部探针越难接触到所有需要检查的位置。例如，BGA 封装的焊接连接位于芯片底部，无法像普通测试点那样直接接触。
边界扫描提供了一种补充手段。
在支持相关功能的芯片中，可以通过 JTAG 接口控制和读取部分引脚状态，帮助检查板上的连接。通俗地说，就是借用芯片内部预留的测试结构，观察外部探针不容易接触的位置。
不过，它的覆盖范围取决于器件支持情况、板卡设计和测试程序。数字连接检查，也不能直接替代模拟参数测量或高速运行性能验证。
因此，边界扫描与 ICT 的价值在于相互补充。
2．PowerSense：观察电源和功率级的开关活动
PowerSense 是公告中的另一个重点。Teradyne 将其描述为非接触 PWM 感测，用于检查相关 DC-DC 转换器和功率级。
PWM，即脉冲宽度调制，广泛用于开关电源和电机控制。它通过调节开关脉冲的时间比例来控制能量传递。
根据公布的用途，可以理解为：PowerSense 为这些电路增加了观察开关活动的手段，并与其他电气检查配合使用。
需要注意，这里的“非接触”指特定感测环节，整个平台仍使用测试夹具和测试针。公开资料也尚未给出完整的测量范围和故障覆盖清单，不能将其等同于对电源效率、纹波、动态响应和热性能的全面验证。
3．LEDSense：补上实际发光状态的检查
LEDSense 用于在夹具内对板载 LED 进行光学检测。
这项功能看似简单，却体现了测试方法互补的必要性：电路的电气状态符合要求，与 LED 是否实际发光，是两个不同的观察角度。
它的公开定位是板载 LED 检测。摄像头、激光雷达等产品的成像质量、测距精度和完整标定，仍需要相应的测试方案。
4．AI 辅助维护：保障测试设备持续运行
Omnyx Edge 还提供 AI 辅助预防性维护，厂商将其目标概括为保障运行时间和设备综合效率。
这里，AI 关注的是测试设备及产线自身的运行保障。具体采用什么模型、能够提前多久预警、实际减少多少停机，公告尚未给出量化说明。
四、从数据中心到边缘，测试平台也在扩展
Omnyx Edge 延续了 Teradyne 既有的板级测试技术积累。
2026 年 3 月发布的 Omnyx，主要面向 AI 和数据中心硬件，强调将结构、参数、高速互连和运行状态测试整合到同一平台，在最终装配之前识别更多缺陷。
Omnyx Edge 则进一步面向机器人、汽车和工业边缘设备，提供不同测试针容量以及单站、多站配置，并兼容部分既有测试夹具。
同时，Teradyne 原有的 TestStation 系列已经能够组合 ICT、边界扫描、器件烧录和功能预筛查。因此，理解此次发布，需要关注它如何围绕新的板卡类型和制造需求组织这些能力。
这是一种面向物理 AI 量产场景的产品化扩展：让测试覆盖、自动化和运行保障共同适应新的硬件组合。
五、测试前移，为什么有价值？
设想一台工业视觉设备偶尔丢帧。
工程师可能先检查驱动、通信和计算负载，但问题也可能来自供电波动或连接质量。硬件异常有时会以类似软件问题的方式表现出来，增加排查难度。
如果能够在制造阶段识别其中一部分缺陷，后续的系统调试就能建立在更可靠的硬件基础上。
另一方面，电路板一旦装入整机，排查和返修涉及的环节就会增加。拆装可能影响线束、散热结构或机械固定，更换部件后，还可能需要重新测试与校准。
因此，较早发现板级缺陷，有机会减少后续的重复排查、拆机返修和交付延误。
但测试前移也需要考虑生产节拍。将更多项目集中到一个工位，可能减少工序，也可能延长该工位的测试时间。
真正有意义的评价，应同时观察：
- 新增了哪些故障覆盖；
- 漏检和误判是否减少；
- 单板测试时间能否匹配产线；
- 夹具、程序开发和换型需要多少投入。
目前的公开资料已经说明产品定位和基础配置，但还没有提供足以量化这些收益的客户量产数据。
六、对工业边缘 AI 产品开发，有什么启示？
对于开发工业 AIoT 和 Edge AI 产品的团队，这条新闻提供了三个值得提前考虑的方向。
首先，把可测试性纳入设计。
测试点、JTAG 链路、烧录入口、诊断模式和关键电源观测点，应当与硬件方案一起规划。等到电路板定型后再补测试条件，往往会增加改板和夹具设计的工作量。
其次，让出厂检测留下可追溯的数据。
除了“通过”或“失败”，还可以根据产品需要保存关键测量值，并关联设备序列号、板卡版本、固件版本和生产批次。这些信息能够为后续质量分析提供依据。
进一步，把制造数据与现场运行数据衔接起来。
当某批设备在现场出现类似异常时，如果可以回查出厂测量值、硬件版本和生产批次，就更容易判断问题与制造差异、使用条件还是长期退化有关。
这些属于产品工程和数据体系的建设方向，不能仅依赖某一台测试设备完成。
物理 AI 从演示走向规模化应用，需要把算法能力落实到持续、稳定的产品交付中。Omnyx Edge 的发布，让电路板测试这一基础环节获得了更多关注。
模型决定设备能够完成什么任务；硬件设计、制造测试和质量追溯，则共同影响这些能力能否可靠地出现在每一台交付产品上。
参考资料
1）Teradyne Introduces Omnyx Edge, Inline Board Test for Physical and Edge AI
2）Omnyx Edge — Inline Board Test for Physical and Edge AI
https://www.teradyne.com/products/omnyx-edge
3）Teradyne Introduces Omnyx: Redefining Board Test for the AI Era
4）TestStation Product Family
https://www.teradyne.com/teststation-product-family
5）In-Circuit Testing
https://www.teradyne.com/applications/in-circuit-testing
6）XJTAG — FAQ: JTAG & Boundary Scan Basics