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集成电路测试，是芯片制造里的关键一环，其需求，正跟着技术进步以及应用场景扩展，而迅速增长。从智能手机，到汽车电子，从人工智能，到物联网，每一颗芯片拥有的可靠性与性能，皆离不开严格的测试保障。随着工艺节点持续缩小，还有系统复杂度提高，测试，已从单纯的成本中心，转变为确保产品质量的核心部分了。

为什么集成电路测试需求持续增长

沿着芯片制程朝着3纳米以及更低节点前行，晶体管的数量呈现出指数级的增长态势，与之相随的是测试难度也加大了。就拿智能手机处理器来讲，单个芯片整合了超过300亿个晶体管，需要进行测试的电路路径数量多得惊人。与此同时，汽车电子以及工业控制等领域对于芯片可靠性的要求极其高，任何一次测试方面的疏漏都有可能引发严重后果。

新兴应用场景的拓展，进一步促使了测试需求的推动。人工智能芯片，有着大量并行计算单元需要进行测试。5G通信芯片，要对高频信号完整性开展验证。物联网芯片，需将功耗和性能测试同时加以兼顾。这些专业化的测试要求，致使测试方案变得越发复杂。测试时间，在芯片总成本里的占比熊猫体育，从以往的5%上升到了15%上下。

集成电路测试面临哪些技术挑战

最让测试工程师头疼的是，怎样去平衡测试覆盖率跟测试成本，随着芯片复杂度有所提升，若要达到99%以上的故障覆盖率，测试向量数量有可能达到数百万个，这会直接致使测试时间延长，特别是在汽车级芯片测试当中，需要模拟从-40℃到150℃的极端环境，而测试周期可能会长达数十小时。

还有一个显著的挑战是高频测试，5G毫米波芯片的工作频率超出了30GHz，传统的探针卡以及测试接口会致使信号出现损耗，我们近期所测试的一款射频芯片，就是因为接口的阻抗不匹配，从而使得测试结果跟实际性能之间的偏差达到了15%，除此之外，对于三维堆叠芯片进行测试，需要去开发全新的探测技术，才能够触及被遮挡的电路层标点符号。

如何选择适合的测试方案

确定测试方案之时优先要考量产品定位，消费类芯片能够接纳相对较低的测试覆盖率，然而汽车以及医疗芯片必定得运用最为严苛的测试标准，我们向客户提议依据产品寿命周期以及可靠性要求去判定测试强度，举例来说智能手表芯片能够采用抽样测试，可是心脏起搏器芯片必须开展全数测试。

测试设备之选择同样是至关重要的，传统的测试机台适宜于大批量标准芯片之测试，然而面对异构集成芯片时便显得力有不逮了，我们于最近为一家AI芯片公司定制了混合信号测试系统，此系统把数字测试、模拟测试以及射频测试集成于一个平台之上，测试效率得到了40%的提升，虽说设备投资增加了30%，但总体测试成本反倒降低了。

测试工程师需要具备哪些技能

表现出色的测试工程师，既得通晓设计，又得熟知工艺。在我们团队近期所招聘的工程师内里，具备半导体物理背景的候选人显著更受青睐。他们能够更为出色地领会缺陷产生的机理，进而设计出更具针对性的测试方案。除此之外，掌控机器学习技术正逐渐成为新的要求，该技术用于对测试向量予以优化以及对芯片良率进行预测。

除技术能力外，测试工程师亦需具备系统思维，一次成功的测试，要统筹考量设计、制造、封装各个环节，我们培养工程师时，会安排其到晶圆厂和封装厂实习熊猫体育官方网站，亲身察知制造过程中可能引入的缺陷类型，这种跨领域经验，于设计测试方案时极具价值。

测试成本如何影响产品竞争力

占芯片总成本比例的测试成本，正在迅速地上升着。于28纳米工艺节点之时，测试成本大约占据10%，而到了7纳米节点，此比例或许会超过20%。我们所服务的一家芯片设计公司，曾因测试方案并不恰当，致使产品尽管性能非常优异，然而价格却欠缺竞争力 。

着手整个产品生命周期，方能降低测试成本。于设计阶段考量可测试性设计（DFT），能够大量削减测试向量数量。于我们助力客户优化的某一案例里，借助插入扫描链以及内存BIST，测试时间由原本的8分钟缩减至2分钟，每年节约的测试费用超500万元。

未来测试技术发展趋势

人工智能所依托的测试正使传统模式发生改变，我们所研发的智能测试平台能够凭借自身去学习芯片特性，进而动态性地调整测试参数，在某一案例里，系统可自动辨认出某类芯片于特定电压时的故障模式，把测试覆盖率从百分之九十五提升至百分之九十九点五，与此同时，还将测试时间减少了百分之二十 。

兴起的芯粒技术带来了新的测试范式，每个芯粒需单独测试，组装后还得进行系统级测试，我们正与合作伙伴开发新型探测技术，该技术能对三维堆叠结构里的单个芯粒作非接触式测试，这项技术若成熟，将解决异构集成芯片的测试难题。

于测试领域深入耕耘多年，我目睹了数不清的因测试欠缺充分而致使的产品召回情形。近期，某新能源汽车芯片因测试时有所遗漏从而引发大规模召回，这愈发突显了测试工作的关键意义。各位读者于芯片测试进程当中碰到过哪些出人意料难于预料的挑战呢？欢迎在评论区域分享您的经历，要是觉得本文具备助益，请点赞予以支持并且分享给更多同行 。

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