隨著半導體設計日益複雜、產品週期不斷縮短，當今的測試工程師正面臨前所未有的挑戰。先進封裝、小晶片架構與人工智慧加速器正重塑產業格局，然而工程資源卻仍維持不變。過去透過增加人力來提升生產力的傳統做法，如今已不再適用。
雖然測試成本始終是考量因素之一，但確保這些高複雜度元件的品質與良率，已成為更為重要的考量。隨著需要檢測的缺陷日益增多——無論是在晶圓探測、最終測試，還是晶粒間互連的各個環節——工程師必須具備精準度、全面覆蓋與靈活性，才能確保複雜系統在交付客戶前，能完全符合預期性能。
在這樣的環境下，成功意味著降低不確定性，而解決方案在於採用更智慧的工具和更精簡的工作流程，藉此提升工程生產力與效率。
複雜性的代價
這些壓力是真實且多方面的。工程團隊必須在有限的資源下，應對日益複雜的產品組合與日益縮短的上市時程，有時一年內甚至需管理數十甚至數百個設計專案。
這不僅僅是少數幾個測試程式；而是一片由獨特裝置、配置與預期所構成的龐大領域。隨著微晶片（chiplets）與先進封裝技術的興起，測試流程已不再像過去那樣單純，僅需進行晶圓探針測試與最終測試即可。 這是一個多階段、多插入點的過程，且充滿了需要仔細協調與除錯的邊緣案例。此外，隨著這些新裝置的發展，測試技術也在不斷演進，需要採取新的方法，這必然會帶來反覆迭代與調整。
測試團隊現在不僅必須驗證單一晶片，還必須驗證封裝過程中整合在一起的整個子系統。新的互連技術帶來了新的失效模式。熱行為、功耗表現，甚至晶片間通訊都必須經過驗證。而在每個階段，風險都是一樣的：只要有一顆瑕疵晶片漏過，就可能導致整個封裝或系統失效。
過去，企業可以透過增加工程師人數來解決問題。但生產力並不會隨著團隊規模呈線性增長。團隊規模越大，在協調、重複作業和除錯上耗費的時間就越多，因此即使企業能聘請更多工程師，也未必能帶來幫助。真正的挑戰在於如何讓現有團隊創造出更高的產出。這正是更聰明的工具和現代化開發實務發揮作用之處。
基礎至關重要
數十年來，泰瑞達的IG-XL 軟體一直是量產測試值得信賴的支柱。它穩定可靠、廣受採用，更是跨平台（例如 UltraFLEXplus 及 J750等平台上的除錯與測試執行體驗的核心。客戶仰賴 IG-XL 提供的原生多站點功能、直觀的 API，以及強大的流程控制能力——其靈活性足以應對數千項具備複雜條件邏輯的測試。
但在當今的環境下，客戶追求的是可擴展性與穩定性。而且他們不希望放棄現有且運作良好的系統。正因如此，泰瑞達正調整其策略，在支援現有用戶的同時，也為下一代工具的問世鋪路。 許多客戶無法負擔在產品週期中途更換核心系統，尤其是當測試軟體的重新認證需要耗費時間驗證時。正因如此，IG-XL 平台持續穩步演進，在滿足既有需求之餘，同時為未來發展鋪路。
對於準備現代化其開發環境的團隊，泰瑞達（Teradyne）現已提供對.NET和Visual Studio 的選用支援，這相較於 VBA 腳本而言是一大飛躍。透過C#，工程師可以採用物件導向設計編寫測試程式碼、執行單元測試，並充分利用現代化整合開發環境（IDE）的全部功能，包括內建的GitHub Copilot支援。這是一項面向未來的選擇，既能滿足準備採用更先進程式設計實務的團隊需求，同時也不致讓偏好簡潔操作的團隊感到被遺忘。
在既有優勢之上疊加現代解決方案
泰瑞達（Teradyne）已建構出一個由現代化工具組成的生態系統，用以強化現有解決方案。該公司的PortBridge工具透過一系列功能，包括通訊協定函式庫、設計檔案支援、遠端連線以及可直接應用於量產環境的除錯工具，成功彌合了設計與測試之間的鴻溝。以其中一個案例為例，某客戶僅花費不到一小時便成功部署並運行 I3C，且無需深入鑽研技術細節。
泰瑞達（Teradyne）的Oasis 套件透過強大的除錯、協作、稽核與優化工具，有效簡化測試程式開發流程。其命令列介面能與 DevOps CI/CD 管道無縫整合，藉由自動化提升工程效率。在工程師需跨區域、跨晶片及跨產品系列進行協作的當今環境中，這類工作流程加速工具往往是決定產品能否如期上市與能否成功上市的關鍵因素。
關鍵在於，測試堆疊中的選項皆屬可選性質。客戶可在合適的時機採用新功能——按照自己的條件、以自己的步調進行，且不會中斷已驗證的工作流程。
真實的收穫，真實的故事
這些工具並非抽象的概念，而是經過實證且能帶來真實、可量化的效益。 Marvell 作為人工智慧、雲端運算、汽車及連網裝置用複雜系統單晶片 (SoC) 的領先供應商，透過運用 PortBridge 大幅縮短了開發時間，詳情請參閱我們部落格上的這份案例研究。恩智浦半導體 (NXP Semiconductors)亦藉由 PortBridge 加速產品上市時程，並提升了整合與驗證效率，這點在我們最近的案例研究中亦有強調。 PortBridge 的採用率持續增長，在每個案例中，我們都觀察到各種工作流程獲得顯著提升。無論目標是導入新介面、加快量產進程，還是更有效地進行除錯，這類生產力提升都能直接轉化為競爭優勢。
展望未來：人工智慧的前沿
測試領域也開始從其他產業所見的 AI 驅動加速中受益。其中一項舉措便是泰瑞達（Teradyne）的MyInfo Copilot，這是一款生成式 AI 聊天機器人，能從我們的 MyInfo 和eKnowledge 文件中 提供快速且可靠的解答，並開放給所有人使用。雖然更深入的 AI 輔助除錯與自動化工具仍在探索階段，但發展方向已然明朗。智慧輔助時代即將來臨，而泰瑞達正引領這股潮流。
量身打造的演進，而非強行推動的革命
歸根結底，泰瑞達的策略很簡單：在工程師所在之處提供支援，並在他們準備好時協助其成長。有些團隊需要穩定、傳統的工作流程；有些則希望擁有模組化測試函式庫、DevOps 風格的建置流程，或是完整的現代化整合開發環境（IDE）。而且，越來越多團隊希望同時擁有上述所有功能。
泰瑞達透過提供量身訂製的軟體工具與解決方案，協助客戶以自己的步調進行轉型，從而填補這道鴻溝。解決當今最棘手的測試挑戰，關鍵在於打造能夠應對未來挑戰的解決方案，同時讓客戶能在符合其工作流程的時機點，靈活採用這些解決方案。
Ed Seng現任泰瑞達（Teradyne）資料中心與客戶業務部門經理。憑藉在工程、應用及行銷領域逾 20 年的豐富經驗，他曾為尖端系統單晶片（SoC）以及高速數位與序列介面開發測試解決方案。此外，他也曾主導軟體、儀器設備及新型自動測試設備（ATE）平台的產品發展方向。 在現職中，Ed 負責管理泰瑞達數位產品線的自動測試設備 (ATE) 發展藍圖。他持有賓州州立大學（Penn State University）的電機工程理學士學位。
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