芝能智芯出品

汽车行业加速迈向智能化与电动化，车载半导体系统日益复杂，带来了对芯片质量、可靠性与测试方法的全新挑战。

尤其是在先进制程节点的应用背景下，零缺陷率（DPPM）成为不可动摇的质量目标，而如何在确保质量的同时控制测试成本，成为芯片设计与制造企业亟需应对的难题。

辅助驾驶系统发展、虚拟测试兴起、系统内自测试技术（BiST）的应用以及更先进故障模型的引入，在全新工艺节点背景下，汽车芯片测试领域所面临的多维困境与解决路径。

Part 1

  先进节点加速应用

带来的质量与成本双重压力

汽车电子架构正经历着深刻变革。曾经依赖成熟制程和较长开发周期（5至7年）的车用芯片，如今被迫迅速适应来自高级驾驶辅助系统（辅助驾驶）、中央计算单元以及软件定义汽车（SDV）等需求的变化。

5纳米甚至更先进的制程节点已进入汽车领域，不仅提升了计算性能与功耗效率，还让电子控制系统具备了处理更海量传感器数据的能力。

然而，正是这一工艺的跃迁，使芯片测试设计、故障模型更新、现场自检机制等环节面临前所未有的挑战。

传统内燃机汽车所用半导体组件不过数百个，而电动与智能化车型这一数字已提升至5000个以上。

芯片数量的增加叠加先进工艺带来的变异性和缺陷敏感性，使得单颗芯片的质量门槛不得不随之抬高。零DPPM成为业界普遍追求的目标，哪怕单颗芯片缺陷都可能威胁整车安全，甚至人身生命。

为此，设计团队不得不在更严格的失效覆盖率、更复杂的测试方法、更苛刻的三温测试（-40℃、105℃、175℃）和更长生命周期（15年/10万小时）等要求下寻找平衡。

生产环节则必须在测试覆盖率与成本控制间权衡。来自辅助驾驶与SDV的需求，驱动芯片朝着更小、更先进节点迈进，却也意味着测试时间增长、复杂度增加、成本水涨船高。

在利润压力不减背景下，这种矛盾愈加尖锐。尤其对采用多芯片封装（MCM）的SoC产品而言，每颗小芯片都需独立进行高覆盖率的测试，导致生产良率、工艺控制能力、测试方法革新成为厂商生存的关键。

芯片供应商与测试厂商正尝试将先进测试架构、内建自测试（BiST）、基于机器学习的异常检测等技术融入流程，以期在不增加成本的前提下提升测试深度与覆盖率。

此外，随着车载系统从L2/L3 辅助驾驶过渡到L4甚至L5级别自动驾驶，其功能复杂性成倍增长，如何保证控制单元在极端工况下长时间稳定运行，亦成为工程领域难以回避的问题。

Part 2

  虚拟测试与自适应技术

  成为新兴解决路径

面对硬件复杂度提升与实际路测可行性下降的双重限制，虚拟测试技术日益成为芯片验证环节不可或缺的一环。

通过“数字孪生”手段，工程师得以在物理芯片完成前，提前构建完整的功能验证环境，并开展软件与硬件协同开发。

这种方法不仅缩短了上市时间，更通过早期发现设计缺陷，提升了产品整体可靠性。

虚拟测试的广泛应用并非易事。模型构建需要耗费大量人力与时间，且必须在覆盖典型工作场景基础上不断细化，才能捕捉潜在的边缘失效模式。

尽管如此，虚拟平台依然具备无法替代的优势——在L4及以上自动驾驶芯片验证阶段，物理实车测试难度激增，虚拟测试成为不可或缺的补充手段，甚至有望取代部分传统环境测试。

系统内自测试（BiST）技术也在持续演进。现今主流方案已可实现晶圆级、封装级及整车级联测试，从设计初期起便植入性能敏感区域，确保在实际道路使用中实时自检、诊断、修复，极大提升产品长期可靠性。

此外，自适应测试机制亦被引入，基于内置传感器、监测模块实时调整测试参数，针对个别芯片的特定工艺偏差（process variation）动态优化测试策略，进一步压缩DPPM值。

新一代故障模型的应用则为车用芯片测试带来精度上的革命。

西门子、Synopsys等厂商正在推动超越传统静态故障、过渡故障模型的路径，研究如邻近单元耦合故障、应力诱发缺陷等复杂失效机制，以更真实地模拟先进节点下硅片的潜在缺陷。

这种趋势使得测试策略必须从“单纯覆盖”向“精准识别”转型，强调对早期潜伏缺陷的提前发现，而非事后救济。这些技术进步并非无代价。

更复杂的测试设计、更多的芯片级监测逻辑（DFT）、更细致的环境模拟，均会带来芯片面积、功耗、开发周期的增长，如何控制这种额外开销，避免拖累产品商业化节奏，是工程实践中的关键难题。

  小结

汽车芯片测试工作，正从以往的工艺节点适应、温度压力验证，演变为涵盖全生命周期、全场景、全系统的复杂工程，芯片厂商、设备商、车企间前所未有的协作，以及对先进节点工艺内在失效机理的深度理解。

芯片测试环节正逐步融入人工智能、机器学习、数字孪生等现代IT技术手段，传统以物理手段为主的测试范式正在瓦解。

       原文标题 : 7纳米以下汽车芯片测试的新挑战！