汽车是近两年被高频提及的产业，2022年至2029年，预计电动汽车（EV）占比将增长近一倍，同时L2级别及以上的自动驾驶汽车占比也在逐渐增加。中国则处于“弯道超车”的市场地位，到去年为止，电动汽车占比已经超过了一半。
对汽车来说，电动汽车的功率转换需要大功率分立半导体，电池管理IC负责电池平衡和监控，ADAS（以及最终的无人驾驶）需要RF、激光雷达、超声波和图像传感器以及高端处理能力，MCU/SoC则负责控制车内功能，在车辆安全方面发挥着关键作用。
这将不断驱动半导体在汽车中的数量和金额占比增加。据测算，2023年芯片在整车中的占比在800～1000美元，5年后可能会达到1500美元。反观过去一年半导体产业发展，消费类产品相对疲软，且到现在仍未有明显复苏迹象，因此汽车会是过去一年芯片产业最大驱动力之一。
增长之下，满是挑战。汽车产品的质量与人的生命财产安全有着直接的关系，一旦出现问题，可能会带来毁灭性的打击。因此，车规级产品对整体质量的把控相对更为严格，加之ADAS级别提升，芯片测试的复杂程度也呈指数级增长。
此外，对汽车芯片来说，越早能够发现问题，就越能将成本前移，从而获得更好的市场竞争力。泰瑞达（Teradyne）作为自动测试设备行业（ATE）关键领导者，最近分享了先进节点下，汽车芯片所面临的挑战与良策，同时分享了如何助力国产芯片解决测试难题。
策略、流程、工具，实现零质量缺陷的三大要点
“无论是AEC-Q100还是ISO26262，其本质目标都是零质量缺陷（0 DPPM，即每百万分之零的缺陷），要完成零缺陷，任何一个环节都不能掉链子，因为环节太多，哪怕任一环节出现千分之一、万分之一的问题，叠加起来都会是非常大的质量缺陷。”泰瑞达中国区总经理Felix Huang这样解释道。
对泰瑞达来说，零缺陷是永远的目标，目前国内顶尖的ADAS公司已在泰瑞达平台上做到10 DPPM，但同时也付出了很高的成本。正常来说，一颗芯片测试成本占芯片售价5%～10%，最多不超过15%，而该公司的产品则接近30%，超过大芯片封装的成本。
因此，想要更好地实现零质量缺陷的目标，有三个关键点。一是策略，关键点是在设计阶段就考虑到如何做好测试；二是流程，关键点做好协作和自动化；三是工具，关键点是实时、预测和智能。
1. 策略：用灵活的测试方案实现成本优化
首先，在测试策略方面，在芯片设计开始时，就要考虑到如何达到零质量缺陷的效果，这需要在初期考虑测试方案的设计和策略，以平衡成本。
虽然用在汽车中的芯片都叫车规芯片，但其实每种芯片要求标准和成本不同。实际上，质量与成本相关联，质量等级越高，失效成本就会降低，但相应的就要做一些预防性的提前检测，从而拉高前期成本。此外，因质量问题而带来的客退、测试成本等显性成本之外，库存成本、运输成本、人员变动成本等隐性成本的影响要比显性成本大得多。
最终，整体成本会呈现“浴盆曲线”，其最低点就是两种成本的交界点，不同芯片的权衡都有所不同。比如说，自动驾驶芯片与汽车行驶直接相关，一旦出问题，就是人员安全问题，所以要求质量等级更高。再比如，座舱芯片可以通过后装市场来增级，质量要求也没有那么高。
芯片测试主要分为Wafer Sort（WS，晶圆测试）、Partial Assembly（PA，部分封装）、Final Test（FT，成品测试）、System Level Test（SLT，系统级测试）四个阶段，当然晶圆测试、成品测试完成后并不代表结束，测试是贯穿汽车电子全产业链的重要环节。
对芯片来说，如果很多问题在晶圆测试阶段就能检测出来，到了成品测试时就不需要再去检测，这种测试前移和后移就指的就是“FLEX Test”。
对汽车芯片来说，一颗芯片售价中，测试成本始终与封装、工艺成本相比占比较小，发现问题越早，就能把测试项从最终测试前置，省掉封装成本。“因此，从成本角度来说，能不能前移多一点，这就要求机台本身有非常好的稳定性和可重复性，同时测试能力和覆盖率能够达到这样的要求，才有可能实现FLEX Test。”Felix Huang如是说。
当然，测试本身也没有那么简单，整个流程需要不断测量和分析数据才能知道哪些项目能够前移，FLEX Test背后拥有不同的逻辑，从来没有固定的答案，必须考虑哪个阶段测量什么测试项才能形成最优解，针对不同公司、不同芯片做不同分析。
但实际，多数情况IC设计人员与ATE测试人员隔行如隔山，沟通过程或许存在不可避免的代沟。泰瑞达的专用软件工具PortBridge就是解决这种问题，为双方搭建起沟通桥梁，一面是测试机，另一面是EDA工具；IC设计人员操作EDA工具，即可直接控制测试机进行晶圆测试或者成品测试，根据结果实时在线调优，同时也可以藉由PortBridge工具通过ATE直接访问每个IP并进行调试，加速IP与整个芯片融合。
2. 流程：用自动化、智能化的工具减少人为问题
从1995年到2020年，芯片功能愈加复杂，测试程序复杂度随之增大，早期一颗SoC芯片可能拥有200个测试项，代码量约一两千行，一个或几个测试工程师就能完成测试工作。而现在则至少拥有2万行代码，代码量达到几个到几十个Giga的水平，开发测试程序基本都是由团队协作开发，最后整合调试。
因此，在这样的进化过程中，为了减少开开发周期，加速产品上市，就需要整个流程拥有自动化、智能化的工具，减少因为人为因素带来的问题。
泰瑞达则有不同的软件支持，其中IG-XL软件则是ATE行业中口碑最好的开发软件之一，该软件兼具实用性、易用性和稳定性。
基于IG-XL软件，泰瑞达还拥有一款辅助工具Oasis，可以帮助检测开发代码质量，比如在Offline阶段运行Oasis工具，可以自动检测不同工程师的代码有没有写错，有没有冗余。
多人开发方面，泰瑞达内部拥有全流程管理系统DevOps（Development Operation），该系统自2020年开始引入，这是一个完全自动化的系统，比如说，工程师开始开发一个测试程序时，从Offline阶段就会自动调用Oasis中的Offline检测工具，生成报告，将问题发到相关工程师邮箱，直到把报告中问题全部修复以后，才会进入到下一个阶段。
3. 工具：实时、可预测、智能的分析
对测试整个流程来说，流动在其中的“血液”便是数据，不同工艺中，不同的控制按钮、不同的变量和不同的参数都会流向ATE测试机，除了标准数据（一般来说有两种格式STDF和TEMS），Fab可以根据实际反馈的数据，来调整工艺参数，优化工艺流程。
归根结底，零质量缺陷的支撑点就是海量数据，要想让这些数据真正产生作用，就要做到实时性、可预测性、智能性的分析。尤其对车规芯片来说，数据则更为重要。
泰瑞达的UltraEDGE便是配套的服务器，它内部既包含自建的FDE（故障检测引擎，Fault Detect Engine）工具，也可安装第三方数据分析软件，如OptimalPlus、PDF数据管理软件，在其中进行加密和机器学习，对抓到的原始数据进行分析，把潜在缺陷反馈给Foundry，最终提升良率，降低成本。
FDE是泰瑞达已经推出的一款大数据分析软件，它可以将前面测试结果进行统计分析，并比较原有测试结果。早期，它采用的是Static PAT（SPAT），现在车规更多采用的是Dynamic PAT（DPAT），即动态分析。
值得一提的是，泰瑞达在3年前就成立了专门的研究团队，研究AI怎样加速测试结果分析，同时在Ultra EDGE Server、FD Engine、Oasis辅助工具中都使用了AI技术。
解决车规芯片的测试难题
如今芯片密度在跟随摩尔定律不断膨胀，极速的制程演进也会为汽车芯片测试带来更多挑战。根据泰瑞达亚太区销售副总裁Richard Hsieh的分享，过去半导体测试设备发展，可以分为三个阶段。
1990年~2000年，是功能时代，制程工艺集中在0.8μm~0.13μm，芯片搭载功能越来越多，传统测试平台逐渐被淘汰；2000年~2015年，是效率时代，随着工艺从0.13μm发展到14nm，并行测试需求扩大，4工位、8工位测试成为标配；2015年至今，是新兴时代，制程工艺步入3nm，此时单纯的芯片测试只是基础性功能，trim（微调）等更多复杂性功能成为标配，这些功能可以有效减少设计时间、提高产品良率。
现在，行业正向1nm演进，也在探索如何在CMOS的制程里制造出数字或“数字+混合信号+RF”，相对应的，也向测试端提出更快的测试速度、更低的测试成本和更快的上市时间等要求。
“测试产业是一个重资本投资的产业，怎样在投资上获得很好的回报是关键问题。”Richard Hsieh表示，多数人在做资本采购时，都会算固定折旧，当直接成本被折旧抵消，其中大部分就是间接成本。所以对机台来说，怎样设计让它能够提高它的产品生命周期，以及利用率都是重要的课题。
泰瑞达针对汽车电子市场进行了多元化布局。公司旗下的J750、UltraFLEX、EAGLE等产品可以帮助客户降低工程成本，提升系统鲁棒性，同时用更少的测试单元提供更高产出，并加大良率把控，为客户提供质量保障和成本有优势。
泰瑞达从1990年到2025年都推出了不同的平台，令人惊喜的是，一些客户现在都还在用在90年代推出的机台，尤其1995年推出的J750，现在还有很多客户都在使用量产。
当然，这也并非说明J750一成不变，20年以来，它已经经过了三代升级，每一代板卡密度都在翻番，与此同时，电源模块也在不断跟进，随着需求不同增长，升级速度也开始逐渐缩短。为什么J750如此经久耐用，实际上，它自推出设计指标覆盖就非常广泛，稳定性指标MTBF（Mean Time Between Failure）也非常好，可以做到运行一年一块板卡也不坏。按照利用率来推算时间，可以达到8760个小时。
UltraFLEXplus平台于2019年推出，其设计生命周期是20年，中间小版本升级是5年，当然其大框架方向是不变的，泰瑞达在设计平台之初，就按照一个开放、可升级、可进化的框架进行。
对于测试来说，实质上无论车载芯片、工业芯片，对于测试机供应商的厂商来说，测试本质并没有发生变化，那么车规芯片测试究竟有有什么不同？
Felix Huang表示，对泰瑞达来说，车规芯片和工业芯片测试设备都类似，唯一不一样是后面的数据处理，比如UltraEDGE、FD Engine统计分析，芯片测试要求提高了，不只是看性能规格测试，而是要看它的统计分布、每个晶圆上的物理分布、最低良率要求、每个温度下的要求，这些都需要大数据分析进行支持。
目前为止，泰瑞达已经利用FD Engine帮助国内几家国产芯片设计公司，包括细分领域龙头，实时监控测试过程变化。泰瑞达已扎根中国20多年，未来，除了持续在国内大方向上发展，汽车也是重要方向。