摘要：说白了，这东西就是把一个会说话的AI直接塞进测试测量工具里，让工程师在原地就能问、能让它看代码、能让它跑测试，别再来回跳软件。背后原因很简单：测试行业这几年就是在拼效率，通用的AI回答面面俱到但不够“接地气”，NI把自己几十年的行业经验跟大语言模型绑在一起，目

Nigel已经进了LabVIEW和TestStand的工作流里，

说白了，这东西就是把一个会说话的AI直接塞进测试测量工具里，让工程师在原地就能问、能让它看代码、能让它跑测试，别再来回跳软件。背后原因很简单：测试行业这几年就是在拼效率，通用的AI回答面面俱到但不够“接地气”，NI把自己几十年的行业经验跟大语言模型绑在一起，目标是让AI给的建议更贴合实际工作场景，不光是泛泛而谈。

技术上，Nigel不是独立安装的程序，而是内嵌到两个主力产品：LabVIEW和TestStand。好处显而易见——你在写VI或调试序列的时候，顺手就能叫它帮忙。比方说在LabVIEW里点开“Discuss with Nigel”，把一个VI丢给它，它能把这个VI的控件、指示器、实现逻辑一条条说清楚。对新来接手项目的人特别友好：不用翻注释、不用追调用栈，省下大量摸索时间。还有个实用场景，团队里有Python工程师想找LabVIEW里的等价结构，Nigel会建议用Cluster、给出示例，还会解释为什么这么映射，鼠标悬停还能看到适配逻辑，能有效避免走弯路。

硬件选型方面，Nigel也能直接干活。想比两块采集卡的差别，不用自己开资料页逐项对照，它会把关键指标按项目列出来，给出对比表和选型建议，还会附上官方资料链接。更复杂的系统方案也能做：有人在对话里写了“我要一个支持11路GMSL2摄像头、8路CAN/CANFD、6路车载以太网的ADAS数据回灌系统，给我基于NI产品的系统方案和配置”，Nigel能输出系统框图、模块说明、典型配置样例、每种方案的优劣势和参考资料。官方还有演示视频，想看它“动手”可以直接去看。

在TestStand里，Nigel的重点偏流程自动化和配置管理。你可以用自然语言问它关于TestStand引擎、运行环境的事，让它帮你找到关键设置，而不是在菜单里一层层点。更进一步，你可以下达执行命令：让它检查序列运行情况、切换运行模型，甚至真正去执行测试。它会先做二次确认，确认测试环境没问题才启动，减少人为误操作。要改测试参数也一样：一句话让它把测试次数、条件调整好，然后重新跑一遍，整个过程比手动点菜单快得多。

再说测试文件解读，这在现场非常顶用。工程师打开一个测试脚本，不想逐行看时，问它“这个测试是干啥的”，它会列出测试目的和具体项目清单，比如“开机ROM测试、RAM读写、IO压力”等，能让接手的人一分钟了解工站在干嘛。

安全和隐私方面，NI也做了说明。Nigel基于艾默生的云运营平台，托管在Microsoft Azure上，但默认情况下用户的提示数据只存在本地设备，除非你主动共享，厂商拿不到对话内容。对企业用户来说，这一点很关键——很多团队不愿把敏感设计数据随便丢到外面去，NI把数据存放和访问控制写清楚，能让大家更放心地把真实项目丢进系统里试试水。

拿到方式也挺直接：Nigel会随LabVIEW和TestStand在2025年第三季度的版本里发布，属于LabVIEW+ Suite和LabVIEW专业版订阅的一部分。如果你有有效订阅或者相关服务协议，基本上就是开箱即用；没有订阅的团队，需要考虑要不要通过订阅把这项功能拿到手。官方还准备了示范材料和培训视频，方便团队内部快速落地。

从工作节奏看，这玩意儿就是把一堆重复、容易出错的操作往机器身上推。代码理解、硬件选型、测试执行、参数修改这些都是日常里又重复又耗时间的活儿，把它们内嵌到开发测试环境里，能减少中断、降低沟通成本，让工程师把精力放在判断和优化上。短期能省很多时间，长远看可能会把测试流程往更自动化、标准化的方向拉。别以为是瞬间革命，更像是把车加了自动挡，开起来稳、少点累。

现场有个小例子挺能说明问题：有工程师接手老项目，原本得翻来覆去看别人留下的VI和注释，试了一下“Discuss with Nigel”，半小时把关键VI的作用、必要的改动点都搞清楚了，节省下来的一上午去调了硬件接口。你能想象那画面：有人在键盘前问一句，去煮杯咖啡，回来的时候测试已经跑完并生成了对比报告。

来源：山谷觅清泉