自動(dòng)駕駛讓整車廠和芯片廠商摩擦升級(jí)？

　　隨著更先進(jìn)的電子組件集成到汽車中，汽車制造商和芯片制造商視角和需求的不同導(dǎo)致兩者出現(xiàn)摩擦和爭(zhēng)論。

　　近年來(lái)，越來(lái)越多的電子產(chǎn)品集成到自動(dòng)駕駛等級(jí)越來(lái)越高的汽車中，但是它的進(jìn)展并不像各大廠商宣傳的那么順利。事實(shí)上，電子和汽車之間的一些差異可能需要數(shù)年的時(shí)間才能磨合和統(tǒng)一。

　　業(yè)界向完全自主駕駛推進(jìn)的步伐依然如故，但是汽車制造商和芯片制造商接近終極目標(biāo)的路徑卻有著顯著的不同。汽車制造商及其1級(jí)和2級(jí)供應(yīng)商要求進(jìn)行硬數(shù)據(jù)檢查、物理檢查和測(cè)試。而領(lǐng)先的芯片公司和晶圓廠卻認(rèn)為只進(jìn)行模擬和統(tǒng)計(jì)分析就足夠了。這兩種觀點(diǎn)的差異主要體現(xiàn)在如何證明和預(yù)測(cè)電子產(chǎn)品的的可靠性、導(dǎo)致功能降級(jí)和故障的老化及其它原因，以及對(duì)汽車中使用的IP和各種電子元件進(jìn)行認(rèn)證需要滿足哪些條件。

　　這些問(wèn)題包括：

　　汽車制造商希望獲得和惡劣駕駛條件下的性能以及這些組件的長(zhǎng)期可靠性相關(guān)的一些實(shí)際數(shù)據(jù)，但在許多情況下，電子元件本身并沒(méi)有這種真實(shí)世界的數(shù)據(jù)，因?yàn)樽灾黢{駛完全是一個(gè)新課題。而且即便有一些數(shù)據(jù)，它仍然是不完整的，或者置于芯片制造商和代工廠的嚴(yán)密保護(hù)之下。

　　如果輔助駕駛和自動(dòng)駕駛汽車出現(xiàn)故障，汽車制造商將面臨巨大的責(zé)任，隨著自主駕駛等級(jí)的提高，這種責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)增加。振動(dòng)試驗(yàn)、溫度交變?cè)囼?yàn)可以模擬電子器件在機(jī)械或熱應(yīng)力下的工作方式。但是汽車公司對(duì)產(chǎn)品的信念應(yīng)該選擇新的判斷標(biāo)準(zhǔn)，多年來(lái)，汽車公司一直依賴于物理觀察和記錄機(jī)械故障，這顯然不能適用于電子產(chǎn)品。

　　今天，很多涉足汽車業(yè)務(wù)的電子公司幾乎在汽車可靠性要求上沒(méi)什么經(jīng)驗(yàn)，反之，許多汽車公司對(duì)先進(jìn)工藝半導(dǎo)體產(chǎn)品也沒(méi)多少概念。畢竟，用于汽車應(yīng)用的180nm芯片與7nm AI芯片的差別很大。

　　現(xiàn)在，雖然可以使用現(xiàn)有的半導(dǎo)體工具和設(shè)備解決防止故障的問(wèn)題，但汽車制造商還希望能夠獲得能夠預(yù)測(cè)故障的數(shù)據(jù)。今天的芯片特別是在AI系統(tǒng)中，完全是黑盒子。

　　福特汽車公司高級(jí)可靠性工程師Keith Hodgson說(shuō)：“福特一直在使用可靠性物理分析，但是當(dāng)產(chǎn)品老化到接近其壽命的80%時(shí)，我們并不能提前得到提醒。就是說(shuō)，你還沒(méi)有失效，但是正處于失效的邊緣?！?/p>

　　這種數(shù)據(jù)對(duì)許多行業(yè)板塊都很有價(jià)值，因?yàn)樗试S所有類型的系統(tǒng)供應(yīng)商平衡風(fēng)險(xiǎn)和成本。但是，它在安全關(guān)鍵市場(chǎng)尤為重要，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的傷害，所以需要在各種各樣的部件上進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

　　“通常你需要五到六年時(shí)間就能知道芯片是否存在問(wèn)題，”Dfr Solutions技術(shù)委員會(huì)高級(jí)成員Jim McLeish說(shuō)。 “但是我們?cè)?nm或者7nm上沒(méi)有什么經(jīng)驗(yàn)，我們不知道變化會(huì)如何影響可靠性。SAE制定了安全失效標(biāo)準(zhǔn)，提供了計(jì)算故障率的公式。我們正在努力適應(yīng)SAE標(biāo)準(zhǔn)(J3168)，但是我們需要一些數(shù)據(jù)來(lái)運(yùn)行模型并找出變化曲線?！?/p>

　　這些數(shù)據(jù)包括芯片尺寸、厚度、模具材料、Z軸翹曲、封裝內(nèi)的芯片偏移、焊球的直徑和高度等，大多數(shù)芯片制造商都不會(huì)向汽車行業(yè)提供這些數(shù)據(jù)。

　　“汽車制造商和芯片制造商看待可靠性有著不同的視角，”Arm物理設(shè)計(jì)事業(yè)部營(yíng)銷副總裁Kelvin Low說(shuō)。 “我們需要在芯片和IP方面接受更多的教育，汽車OEM也需要弄清楚芯片和IP領(lǐng)域正在發(fā)生的事情。供應(yīng)鏈中的每個(gè)人都會(huì)受到影響。 目前，代工廠并不會(huì)分享所有器件的代工數(shù)據(jù)，你在最終產(chǎn)品上只能進(jìn)行少量的仿真。結(jié)果，芯片制造商的的利潤(rùn)率更高了，因?yàn)樗麄儗?shí)際上不需要處理也看不到那么多數(shù)據(jù)?！?/p>

　　設(shè)計(jì)和制造的轉(zhuǎn)變

　　領(lǐng)先的芯片廠商通常會(huì)將數(shù)據(jù)開(kāi)放給代工廠和EDA供應(yīng)商，以便能夠以足夠高的良率制造出所設(shè)計(jì)的產(chǎn)品。自FinFET問(wèn)世以來(lái)，三星、格羅方德、臺(tái)積電等代工廠一直都在提供有關(guān)工藝變化和其它影響的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)影響其頂級(jí)客戶、EDA廠商和IP公司的產(chǎn)品可靠性。不過(guò)，為汽車應(yīng)用開(kāi)發(fā)7nm AI芯片還有一系列新的問(wèn)題。

　　應(yīng)用材料公司蝕刻產(chǎn)品戰(zhàn)略副總裁Uday Mitra說(shuō)：“每個(gè)節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題都在累加，增加了工藝升級(jí)過(guò)程中出錯(cuò)的可能性?，F(xiàn)在的工藝升級(jí)不再是一個(gè)簡(jiǎn)單的尺寸縮小了。隨著工藝節(jié)點(diǎn)的升級(jí)，EPE(邊緣放置誤差)容差變小，光刻對(duì)準(zhǔn)誤差和工藝變化誤差也在增加。目前最大允許的EPE是四分之一節(jié)距，間距更小，從而變得更糟。除非增加間距，否則即使重新流片也無(wú)法解決問(wèn)題?！?/p>

　　汽車行業(yè)又在這些問(wèn)題之上增加了嚴(yán)格的認(rèn)證和可靠性標(biāo)準(zhǔn)。今天并沒(méi)有用于汽車的7nm AI芯片，因此芯片廠商還沒(méi)有提供這些數(shù)據(jù)。制造后會(huì)出現(xiàn)什么樣的問(wèn)題現(xiàn)在也無(wú)法預(yù)料。

　　“導(dǎo)致汽車IC可靠性故障的潛在缺陷和隨機(jī)缺陷直接相關(guān)，”KLA-Tencor高級(jí)主管Rob Cappel表示。 “如果使用適當(dāng)?shù)臋z查工具、采樣策略和方法來(lái)發(fā)現(xiàn)和減少隨機(jī)缺陷，那么，晶圓廠捕獲這些可靠性問(wèn)題的概率要高得多。”

　　這也是由汽車集成先進(jìn)電子技術(shù)而推動(dòng)的一個(gè)重大轉(zhuǎn)變。在汽車中，這些電子器件需要在沒(méi)有任何故障的情況下使用長(zhǎng)達(dá)18年，因此電路監(jiān)測(cè)是必不可少的。當(dāng)然，時(shí)間計(jì)算公式還要取決于無(wú)人駕駛出租車的行駛里程，不過(guò)，這些無(wú)人駕駛汽車在失效前需要一種更換零件或模塊的方法。

　　“汽車制造商希望親眼看到可以證實(shí)可靠性的證據(jù)，”Moortec首席技術(shù)官Oliver King說(shuō)。“預(yù)測(cè)分析和模擬當(dāng)然也很棒，但是汽車廠商還是希望眼見(jiàn)為實(shí)。我們真的知道FinFET是怎樣老化的嗎?未必!是的，我們是有一些模型，但是FinFET和平面型芯片不同。這是我們第一次面對(duì)發(fā)生在汽車中的嚴(yán)重的電子升級(jí)問(wèn)題。當(dāng)你把復(fù)雜SoC放在汽車中時(shí)，你會(huì)看到通常與復(fù)雜SoC相關(guān)的各種問(wèn)題?！?/p>

　　這些問(wèn)題的范圍極廣，從完全失效到更微妙的時(shí)序問(wèn)題都可能涵蓋在內(nèi)。

　　“業(yè)界已經(jīng)開(kāi)展了預(yù)測(cè)性維護(hù)工作，”UltraSoC首席執(zhí)行官Rupert Baines表示。 “像恩智浦、意法半導(dǎo)體、英飛凌和英特爾這樣的芯片公司正在片上編寫(xiě)復(fù)雜的代碼，像博世和德?tīng)柛＿@樣的汽車電子零部件公司正在分層開(kāi)發(fā)更多的軟件。他們需要驗(yàn)證、認(rèn)證和分析，以便在芯片公司的保障之外再添加一層防火墻。如果有一個(gè)bug，你肯定想要捕獲它并確保它不會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題。如果系統(tǒng)被黑客入侵，您肯定想得到通知和提醒。但是你需要在芯片運(yùn)行的同時(shí)檢測(cè)出bug、黑客攻擊和安全問(wèn)題?！?/p>

　　通常情況下，智能手機(jī)或服務(wù)器中的這些問(wèn)題都會(huì)在若干年內(nèi)通過(guò)包括軟件更新在內(nèi)的諸多方法得到解決，自動(dòng)駕駛汽車也可能復(fù)制這種路徑。不過(guò)，目前整個(gè)汽車行業(yè)正在全力以赴追趕或超越特斯拉，唯一的超車方式就是使用電子產(chǎn)品。

　　“可靠性的典型學(xué)習(xí)周期是一年兩次，”P(pán)DF Solutions新產(chǎn)品和解決方案副總裁Klaus Schuegraf說(shuō)。 “首先，你需要制造出來(lái)產(chǎn)品，這需要兩到四個(gè)月的時(shí)間，然后封裝它，給它燒錄軟件，這又需要一個(gè)季度。所以，從開(kāi)始制造到燒錄軟件需要?dú)v時(shí)半年，你每年大約會(huì)經(jīng)歷兩次學(xué)習(xí)周期。這是將這些高性能、高可靠性技術(shù)推向市場(chǎng)以實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算的一部分挑戰(zhàn)。你可能會(huì)遇到一兩個(gè)ppm故障率問(wèn)題，使得無(wú)法提供和先前節(jié)點(diǎn)一樣的質(zhì)量。這些故障都延長(zhǎng)了處理時(shí)間，當(dāng)然，發(fā)現(xiàn)這些難題并定位它們也需要時(shí)間。”

　　生產(chǎn)中的變化也是導(dǎo)致可能出錯(cuò)的一個(gè)原因。

　　“你當(dāng)然可以保證生產(chǎn)質(zhì)量，但實(shí)現(xiàn)起來(lái)非常困難，”聯(lián)華電子營(yíng)銷總監(jiān)John Chen說(shuō)。 “和8英寸晶圓相比，12英寸晶圓將在中心提供更好的均勻性，但在晶圓邊緣比8英寸晶圓更加難以保持均勻性。所以你可以改回200mm晶圓，以降低故障率并最大限度地減少產(chǎn)品變化。問(wèn)題在于你不一定知道如何將其用于汽車行業(yè)，有時(shí)你必須在工藝上向后退一步而不是轉(zhuǎn)向最先進(jìn)的節(jié)點(diǎn)?！?/p>

　　所有人都在關(guān)注AI

　　在輔助駕駛和自主駕駛汽車領(lǐng)域，最受關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)是如何讓汽車通過(guò)意料之中和意料之外的障礙，適應(yīng)不斷變化的道路狀況，滿足不同的交通規(guī)則。由于汽車行業(yè)的設(shè)計(jì)周期較長(zhǎng)，為了避免過(guò)時(shí)，汽車制造商現(xiàn)在正在研究7nm AI芯片。此外，他們還在考量各種封裝方案，比如多芯片模塊以及22，18，12nm的FD-SOI。他們正在權(quán)衡需要把多少邏輯集中到一起，為了盡量避免數(shù)據(jù)傳輸，可以在更接近傳感器的位置進(jìn)行多少處理。

　　無(wú)論采用什么樣的方法，都有許多變量和移動(dòng)部件使得很難收集到足夠的數(shù)據(jù)。

　　“你認(rèn)為車內(nèi)的人工智能器件溫度都得到了良好控制，”三星代工營(yíng)銷高級(jí)總監(jiān)Bob Stear表示?！暗?，更多的智能應(yīng)該在終端節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)。我們現(xiàn)在正在對(duì)汽車進(jìn)行特征化，現(xiàn)在面向汽車芯片有28nm和18nm FD-SOI，和‘1級(jí)合格’的14nm，預(yù)計(jì)到今年年底還會(huì)提供7nm。”

　　工藝只是控制溫度的一個(gè)手段。其它因素還包括內(nèi)存，溫度也和這些芯片的封裝形式有關(guān)，封裝對(duì)溫度的影響可能會(huì)成為一個(gè)獨(dú)立的問(wèn)題。

　　格羅方德產(chǎn)品線管理高級(jí)主管Jamie Schaeffer表示：“我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)你在一個(gè)MCU上堆疊NVM時(shí)，封裝的接口會(huì)在高溫下失效。這里的關(guān)鍵要求之一是存儲(chǔ)器和嵌入式MRAM必須能夠承受150°C的結(jié)溫，這個(gè)溫度滿足汽車級(jí)別1?！?汽車級(jí)別0需要在175°C下認(rèn)證。)

　　現(xiàn)在的問(wèn)題是，用于自動(dòng)駕駛汽車的AI芯片并沒(méi)有唯一的最佳架構(gòu)或制造方案，也沒(méi)有公認(rèn)的將傳感器封裝在一起，或者確定哪些數(shù)據(jù)該在哪里的最佳方法。而且，關(guān)于哪里才是汽車邊緣，每個(gè)架構(gòu)之間以及每個(gè)制造商之間也沒(méi)有統(tǒng)一的概念。

　　還缺少什么?

　　那么，汽車OEM和半導(dǎo)體制造商這兩個(gè)世界該如何充分鏈接?一種方法是交叉教育，不論需要耗費(fèi)多少時(shí)間，這種方法都是必須的。

　　Coventor首席技術(shù)官David Fried說(shuō)，“大概30多年前，我們經(jīng)歷了一次演變，當(dāng)時(shí)可不是現(xiàn)在這種無(wú)晶圓廠的情況。那時(shí)候，每家公司都制造自己設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，然后我們變革了半導(dǎo)體行業(yè)，走向無(wú)晶圓廠和代工廠模式。一切都朝著不同的方向發(fā)展了。無(wú)晶圓廠的人說(shuō)，他們甚至都不想知道晶圓廠到底是怎么樣制造他們?cè)O(shè)計(jì)的芯片的?！阒恍枰o我設(shè)計(jì)規(guī)則，我設(shè)計(jì)好它，就應(yīng)該有較高的良率，如果做不到，那就是你們晶圓廠的問(wèn)題?！墒乾F(xiàn)在情況變得更加復(fù)雜了，無(wú)晶圓廠和代工廠的邊界越來(lái)越小了?，F(xiàn)在無(wú)晶圓廠的人必須了解晶圓廠中發(fā)生的許多事情，他們已經(jīng)接受了這一點(diǎn)而且希望這么做。從某種程度上來(lái)說(shuō)，半導(dǎo)體行業(yè)正以這種方式重新聚合在一起。當(dāng)然，這些無(wú)晶圓廠公司購(gòu)買(mǎi)或建造晶圓廠的情況未必出現(xiàn)，但是他們已經(jīng)開(kāi)始走到了一起。有些硅片生產(chǎn)專家現(xiàn)在在無(wú)晶圓廠設(shè)計(jì)公司工作，因?yàn)闊o(wú)晶圓廠公司必須知道芯片是怎樣制造出來(lái)的，才會(huì)拿出更好的設(shè)計(jì)，讓他們的產(chǎn)品更好地發(fā)揮作用?！?/p>

　　Fried并不是唯一看到這種趨勢(shì)的人。事實(shí)上，從設(shè)計(jì)前端到后端制造，人們都慢慢達(dá)成了共識(shí)。

　　“這畢竟是兩個(gè)不同的專業(yè)知識(shí)領(lǐng)域，”Synopsys汽車戰(zhàn)略副總裁Burkhard Huhnke表示?！皬谋举|(zhì)上來(lái)說(shuō)，汽車仍然是以機(jī)械科學(xué)為主導(dǎo)的行業(yè)。但是現(xiàn)在，突然一切都電動(dòng)化了，你需要逆變器、IGBT等高壓元件，你需要模擬一切瞬態(tài)特性，這些東西可能是汽車公司未來(lái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。不過(guò)現(xiàn)在，這種變化才剛剛開(kāi)始，智能手機(jī)行業(yè)和其它臨近行業(yè)的許多新人正在進(jìn)入汽車領(lǐng)域。”

　　不過(guò)，我們需要以不同于半導(dǎo)體行業(yè)的方式看待從設(shè)計(jì)到制造整個(gè)鏈條的汽車供應(yīng)鏈。

　　“汽車行業(yè)之前遵循的是一種瀑布模型，”弗勞恩霍夫自適應(yīng)系統(tǒng)部工程設(shè)計(jì)方法部門(mén)主管Roland Jancke說(shuō)?！捌囍圃焐虝?huì)向博世或者海拉這樣的一級(jí)供應(yīng)商提供技術(shù)規(guī)格，這些一級(jí)供應(yīng)商設(shè)計(jì)并生產(chǎn)安全氣囊或電機(jī)控制系統(tǒng)這些汽車上的系統(tǒng)。一級(jí)供應(yīng)商選擇二級(jí)供應(yīng)商，比如哪個(gè)提供芯片，那么提供阻容等。每一級(jí)供應(yīng)商都會(huì)把技術(shù)規(guī)格提供給下一級(jí)，決定如何劃分系統(tǒng)，并給子系統(tǒng)提供更深一層的規(guī)范。但是現(xiàn)在這個(gè)模型不再奏效了，因?yàn)樗鼈鲗?dǎo)得太慢了，而且鏈條上給出的信息確實(shí)不夠。這個(gè)傳導(dǎo)鏈條太長(zhǎng)，有些信息也沒(méi)有反饋上來(lái)。因此，汽車制造商并不完全了解他們當(dāng)他們想了解汽車中的某些技術(shù)時(shí)會(huì)得到哪些信息?！?/p>

　　另一方面，汽車公司需要了解模擬時(shí)數(shù)據(jù)是怎么使用的，需要依賴使得半導(dǎo)體行業(yè)蓬勃發(fā)展的各種數(shù)據(jù)。

　　ANSYS的首席技術(shù)專家JoaoGeada說(shuō)：“當(dāng)有現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)時(shí)，并非所有數(shù)據(jù)都是被模擬出來(lái)的。還有一些來(lái)自強(qiáng)制老化的數(shù)據(jù)，強(qiáng)制老化是指將芯片/設(shè)計(jì)處于極端條件(高溫、高電壓、快速工藝角)下測(cè)試，并延長(zhǎng)時(shí)間以最大化老化效應(yīng)。它們提供了一些驗(yàn)證模擬數(shù)據(jù)的真實(shí)數(shù)據(jù)。我們(EDA)在模擬方面做得非常好，非常準(zhǔn)確。一旦有一些數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠確認(rèn)模擬結(jié)果可以匹配上觀測(cè)結(jié)果，人們就會(huì)相信模擬的力量。”

　　然而，這些對(duì)汽車行業(yè)來(lái)說(shuō)都是新課題，而且在某些領(lǐng)域并不存在和所有這些電子系統(tǒng)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)。

　　“是有一些標(biāo)準(zhǔn)，如JEDEC標(biāo)準(zhǔn)、ISA規(guī)范、IEEE標(biāo)準(zhǔn)，”Fraunhofer的Jancke說(shuō)?！暗渲幸恍┦窃?0年前確定的。在功能安全域中，您需要為這些標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置組件的故障率。但是這些供應(yīng)商提供的故障率來(lái)自大約30年前建立起來(lái)的表格，因此它們不再有效或不再有意義了。這些標(biāo)準(zhǔn)需要進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)我們現(xiàn)在的技術(shù)?！?/p>

　　結(jié)論

　　上面這些方法最終如何融合到一起，現(xiàn)在還很難判斷。不過(guò)它們足夠讓車輛中很多功能電動(dòng)化，更不用說(shuō)讓它們?cè)诳山邮艿膮?shù)范圍內(nèi)運(yùn)行了。數(shù)據(jù)將是決定這種進(jìn)展的關(guān)鍵要素，但是進(jìn)展速度有多快，向哪個(gè)方向發(fā)展目前還不完全清楚。

　　“幾十年來(lái)，汽車行業(yè)一直在獲取IC的可靠性數(shù)據(jù)，”西門(mén)子子公司Mentor總裁兼首席執(zhí)行官Wally Rhines表示?！暗呛盖?、凸塊以及其他類型的制造數(shù)據(jù)仍然相當(dāng)有限，因?yàn)槌鲐泦挝缓桶冗M(jìn)封裝的設(shè)計(jì)仍然很少。工業(yè)和制造業(yè)需要足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)保證質(zhì)量和可靠性，但他們需要的數(shù)據(jù)量可能與過(guò)去不同。我們?nèi)蕴幱趯?duì)所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的階段?！?/p>

　　這個(gè)階段何時(shí)完成，所有這些不同世界整合起來(lái)后會(huì)是什么樣子，這些答案依然只能存在于人們的猜測(cè)中。