隨著車輛系統日益複雜，先進的測試策略已成為關鍵
當今的先進駕駛輔助系統（ADAS）需要前所未有的運算能力——其任務在於即時處理來自感測器的海量數據、在瞬間做出決策，並確保乘客的安全與舒適。這項挑戰是動態演變的，隨著車輛從一個自動駕駛等級邁向更高等級，運算需求也將呈指數級增長。
汽車產業正正面應對這些挑戰，轉向採用更精密且耗電量更高的運算架構。ADAS 設計包含 7 奈米及以下製程架構的先進節點，並整合了 3D 封裝與小晶片等技術改進。這些複雜的系統需要一套全面的品質保證與測試方案，並針對必須達成零瑕疵承諾的產業環境，量身打造以確保性能標準。 半導體測試合作夥伴必須提供一套完整的解決方案，確保汽車產業在維持嚴格品質管控的同時，能夠可靠地邁向更高層級的自動駕駛。
ADAS 的演進增加了運算需求與設計挑戰
ADAS 的等級
隨著 ADAS 技術的演進，對數位積體電路（IC）與高速介面的需求正急遽增長。邁向完全自動駕駛的過程，仰賴於部署數量日益增加的感測器，包括雷達、攝影機、光達（LiDAR）及超音波感測器。作為 ADAS 的「眼睛」與「耳朵」，這些感測器會產生海量的數據。 數據產量的激增絕非小事；這代表著車輛感知周遭環境的方式正經歷根本性的轉變，因而需要強大的數據處理與運算能力。
電力與熱能帶來新的複雜性
隨著運算工作負載的增加，進而帶來了功耗與散熱方面的挑戰。隨著車輛逐步邁向第 5 級自動駕駛，其功耗需求預計將從原本的數瓦躍升至數百瓦甚至更高。這需要創新的熱管理解決方案，以保護敏感元件，並確保車輛在整個使用壽命期間都能可靠運作。 解決方案可能涵蓋從被動式與主動式冷卻機制，到更先進的熱管理技術，這些複雜的系統元件也增加了對設計與測試專業知識的需求。
第 1 級和第 2 級系統通常僅需極低的功耗。儘管如此，相較於未配備這些系統（即第 0 級或無自動駕駛功能）的車輛，其功耗仍有所增加。隨著第 4 級 ADAS 自動化程度的提升，功耗會大幅增加；而第 5 級的完全自動駕駛則需要極高的運算能力，才能持續即時處理來自多個感測器的數據，這對電源管理與效率構成了重大挑戰。
雖然完全自動駕駛（第 5 級）仍是個值得追求的目標，但較低級別的先進駕駛輔助系統（ADAS）功能已應用於當今的車輛中。隨著對 ADAS 的要求持續提高，這對車載技術以及確保其效能的測試系統都提出了更高的要求。
隨著先進駕駛輔助系統（ADAS）的穩步發展，相關壓力與日俱增，尤其當車廠開始承擔起晶片設計者的角色時更是如此。他們正與晶片製造商及代工廠合作，致力於設計差異化，並將使用者體驗列為首要考量。
然而，擔任晶片製造商一角自有其挑戰，而當今的先進製程節點更是一項新的變數。這些製程雖能提供先進自動化所需的強化效能，卻也極為複雜且存在某些未知數，部分設計情境尚未被完全理解或驗證。其 7 奈米以下的複雜製程架構將進一步縮減至 5 奈米、3 奈米、2 奈米及更先進的節點，這將使開發週期與時程表中不斷引入技術成熟度較低的製程。
測試覆蓋率至關重要
每一代半導體都包含數十億個必須經過測試與驗證的電晶體。與此同時，應用於汽車領域的晶片所須符合的標準，遠高於整合於消費性或工業級產品中的晶片。汽車性能要求顯著更為嚴格，這源於業界對以下事實的認知：昂貴的產品召回不僅會影響消費者對車輛安全的信心，更會損害品牌形象並增加預算支出。
要應對這項挑戰，必須更深入地理解先進製程節點的失效模式，並透過有效的測試流程加以揭示。過往，該測試流程結合了三溫度測試條件與自動測試設備（ATE），並輔以老化測試及系統層級測試（SLT）。隨著汽車應用中不斷採用更新、更先進的製程節點，對全面性測試的需求也隨之增加。 目標在於確保這些先進晶片能在行駛數十年的系統中可靠運作，因此，持續優化 ATE 流程與故障模型以識別並解決潛在風險，已成為測試產業的首要任務。
一方面，全面測試覆蓋率至關重要。這涉及詳細應用自動測試設備（ATE）流程，以確保每顆晶片在實際汽車環境中的功能與可靠性。另一方面，測試的靈活性對於平衡經濟考量並適應動態變化（例如晶片良率的提升）至關重要。一套靈活的測試策略——包括能在不同插槽間調配測試覆蓋率與測試程式的能力——對於同時維持品質與測試經濟性而言，是不可或缺的。
系統層級測試有助於提升品質
必須認識到，隨著製程節點持續縮小，即使自動測試設備（ATE）的故障覆蓋率達到 99.5%，仍有大量電晶體未經測試。如今，SLT 技術的進步有助於找出剩餘 0.5% 未經測試電晶體中的故障。
將SLT作為晶圓測試與封裝測試之後的第三個測試流程步驟，能讓汽車製造商／半導體製造商同時測試軟硬體，藉此驗證 IP 模組之間的連線，而這種驗證方式在其他情況下往往難以實現。此流程提供了一種更簡便的方式來測試複雜的介面，對於電源、時脈與熱管理域之間，以及軟硬體之間存在大量交互作用的系統而言，這點至關重要。
泰瑞達（Teradyne）的Titan SLT 平台便是其中一例。透過在任務模式下對裝置進行測試，該平台能檢測可能存在故障的複雜交互作用；這提供了額外的測試覆蓋率，以滿足終端客戶嚴格的故障率要求，從而提升產品品質。
處處皆是複雜性
隨著汽車產業加速邁向完全自動駕駛，在先進駕駛輔助系統（ADAS）各級別間的進展，處處充滿新的技術挑戰。從第 1 級的基本輔助功能到第 5 級的完全自動駕駛，邁向自動駕駛的道路上，在感測器部署與運算需求方面皆有重大里程碑——這大幅增加了汽車系統設計與測試的複雜性。
要克服這些障礙，需要技術創新、策略性合作，以及對嚴格測試與品質保證的承諾。透過因應感測器、運算能力、能源效率及測試方面日益增長的需求，產業才能為自動駕駛車輛的可靠且安全普及鋪平道路。
在這段旅程中，優化的測試合作夥伴所扮演的角色變得愈發關鍵，他們能確保隨著車輛自動化程度的提升，車輛仍能為所有使用者提供安全且可靠的保障。
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張飛是泰瑞達（Teradyne）半導體測試事業部亞洲區複雜系統單晶片（SOC）業務部門的總經理，專注於運算、汽車及無線領域的前沿解決方案。張飛在半導體產業擁有超過 17 年的資歷。 加入泰瑞達之前，他曾在愛德萬測試（Advantest）和科胡（Cohu）擔任應用工程、銷售及行銷等職務。費雪持有東南大學電路與系統工程及資訊工程學士與碩士學位。