在2023年7月于无锡召开的中国集成电路设计创新大会暨IC应用博览会(ICDIA 2023)上，魏少军教授呼吁中国集成电路设计业要敢为天下先，创新、创新、再创新，并强调了在当前形势下升级版发展战略的重要性。

本文涉及的三家企业，是伴随本次大发展的缩影。

王辉：华大全力进入车规芯片领域

王辉，华大半导体战略规划部总经理。

由2020年开始的汽车芯片缺货潮，让汽车制造商和芯片供应商这两个过去交集不强的主体开始有了进一步的交融，很多整车企业为了解决芯片供应的问题，将芯片供应商提级管理，成为了车厂的Tier 1级别供应商。

2022年下半年开始，汽车芯片缺货情况逐渐缓解，然而经历过这场供应链风波后的汽车和芯片产业，不得不开始思考如何更好地利用“车芯联动”来赋能汽车产业的变革。

“车芯联动是时代的选择，汽车产业和芯片产业未来一定会逐渐融合在一起——这是汽车产业自身发展趋势决定的。汽车正从过去的交通工具逐渐演变成信息终端，拥有了消费电子的一些特质，更新换代的节奏更快，功能更多元化也更复杂，导致对汽车芯片的功能要求提升，价格成本上也面临着压力。”在2023中国集成电路设计创新大会暨IC应用博览会高峰论坛（ICDIA 2023）上，华大半导体战略规划部总经理王辉在接受媒体专访时说到。

华大半导体战略规划部总经理王辉

“车芯联动”的三个层次和多个维度

新能源汽车、智能汽车是未来发展的主要方向。汽车“新四化”（电动化、智能化、网联化和共享化）推动车载芯片用量逐渐增加，从传统油车上的几百颗，到未来的上千颗甚至数千颗芯片，将成为整个汽车上成本占比最大的部分。

王辉认为，还有一个不可忽略的因素是芯片产业如今站在供应链逆全球化的前沿，“过去国际政治、自然灾害以及疫情导致了芯片缺货，如今虽然逐渐缓解，但这些不确定因素依旧存在。怎么避免未来不再发生这样的事情？这就需要芯片行业和汽车行业共同解决。”

他认为，“车芯联动”分为三个层次：一是应用创新带动芯片发展。汽车应用的变革带动了整体架构技术的发展，也对芯片提出了新需求；二是芯片技术本身的发展，芯片功能的增强，以及对能效方面的追求，会对汽车电子新功能实现有很大推动；三是协同创新共同发展，“这也是最高层次的维度，整个产业链共同围绕汽车或用户的交通、通讯需求来进行创新。”

王辉也从多维度对三个层次进行了深入解析。

汽车应用创新，带动芯片发展

“应用创新带动芯片发展”本身可以分为三个维度。

第一个维度，是Pin to Pin兼容国外大厂芯片，这也是汽车芯片缺货期间和过去几年车厂客户对国产芯片提出的最初要求。由于很多老款芯片设计是延续过去传统汽车芯片的规格和技术，现在回过头去开发这类相对“老”的芯片，大部分芯片厂商来说是不愿接受的。“考虑到未来汽车应用的迭代速度，我们做一款车规芯片研发周期至少2到3年，可能还没量产就被淘汰了。”王辉说到，此外Pin to Pin兼容的另一个问题是很多应用都是系统化的，替掉其中一颗芯片，在使用过程中会带来很多系统级的不兼容问题，“Pin to Pin兼容只能作为应急性的方案，短时间内临时解决问题的一个做法。”

第二个维度，是跟随汽车电气架构的变革。以MCU为例，汽车的电气架构正从分布式，向域控制器和集中式发展，每家车厂系统对域的划分和对集中分区管理的定义都不同，没有形成统一标准或共识。站在芯片厂商的角度，开发域控制MCU或DCU时就必须与车厂形成非常深入且稳固的战略合作关系。

再谈到“软件定义汽车”，随着软件和服务在智能汽车中占据的成本逐年提高，不少人担心会挤压原本芯片等硬件的利润。王辉认为，软件定义汽车虽然是目前汽车产业发展的趋势，但汽车和手机、平板等信息终端最大区别是还有很重要的“交通属性”，承担着运输功能。

“从这个角度来说，芯片等硬件在车的构成里不会像平板、手机一样全部标准化。同时，软件定义汽车并不是指硬件跟随软件的步伐发展，而是硬件架构和芯片功能要适应软件定义汽车的架构，再用软件实现客制化功能，变成每一家车厂的差异化优势。”王辉表示。未来汽车芯片的发展趋势，将是软件和硬件并驾齐驱，谁能把软硬件优化到最佳效果，就具有最强的竞争力。

第三个维度，是目前国内厂商做车规芯片时，很多时候还是出一颗，替换一颗。但如今新能源汽车面临的最大压力是成本，几乎每一家车企都在降价内卷，单颗芯片成本的降低对于整车降本来说，是杯水车薪；而同时对于芯片厂商来说，单颗芯片研发、制板、验证成本确实摆在那里，如果亏本卖对于企业来说是不可持续的。

如果说消费级芯片可以接受100 PPM不良率，工规芯片可以接受30PPM，汽车芯则要无限趋于0 PPM。用于汽车的芯片，原厂甚至要与车厂签定协议，一切由于芯片导致的直接损失、间接损失、人工损失均要负责，且上不封顶。

“所以芯片公司想进入汽车市场，不是通过某个环节提升就能解决良率问题的，而是要从芯片定义开始，贯穿整个设计、制造、封测流程，按照车规要求来做，符合不同体系的要求。”王辉说到，全部都做到困难很大，国内目前新创企业都是基于自己的强项逐步扩展。

所以王辉认为，芯片厂商一定要和整车厂做系统级别的整套芯片解决方案。“未来如果芯片厂商要长期跟上汽车产业的发展，只有单一产品线是比较困难的。要从整个系统的方向去发挥，构建覆盖面比较广的产品线，同时要能够保障对这个产品线的长期投入。”

战略方向：汽车半导体

关于芯片产业对于汽车产业的推动作用。王辉认为可以从数字技术和模拟技术两方面看，数字技术可以帮助汽车实现更强大的智能化、自动/辅助驾驶等功能；模拟技术，从功率半导体的角度，通过宽禁带等新材料的应用，可以提供更高效的芯片和集成方案，在新能源汽车过渡到800V等更高电压平台后，实现更高的续航和更小的损耗。

在协同创新层次上，汽车电子在早期的发展过程中，车厂、Tier1以及芯片企业的合作并没有那么紧密，如今要想实现深度融合，则必须共建生态和标准。

回顾过两年的缺芯潮，也促使一些国产的标准型芯片获得了Design-in的机会，无论在工业还是消费类电子上都有一些国产芯片通过重新设计，在质量、可靠性上升级，并实现了量产。

“但没有哪家本土企业说已经从汽车电子市场上盈利，因为半导体产品的盈利关键是量。所有的研发费用、制造投入最后要靠芯片出货量平摊，尤其是芯片往新工艺节点演进时，一次投片往往需要上千万美元，甚至上亿美元。”王辉说到，“那为什么我们还要做车规芯片？消费和工业类芯片虽然是量的基石，但做汽车芯片对于一家原厂才是全方位能力的提升。如果能把汽车芯片研究透了，面对其他市场的产品，品质也一定不会差。”

如今国产厂商做车规芯片，并不是从0到1的阶段，而是从1到2。王辉认为，芯片国产化开始进入深水区，从可靠性、集成度等方面都需要进一步攻关。“汽车产业要往智能化、网联化发展，国产汽车电子芯片要能够撑起汽车产业的变革，需要整个产业链的上下游共同创新，同频共振。”

华大半导体是中国电子信息产业集团有限公司下属的集成电路专业子集团，主要业务涵盖材料、设计、制造和封测全产业链，连续多年在中国集成电路设计企业中排名前列。产品线涵盖控制类芯片、安全芯片、功率器件、功率半导体和模拟芯片等，其中汽车产品覆盖率超过20%。

王辉透露，2022年华大半导体混改融资几乎全部投入汽车电子的设计和制造。华大半导体目前旗下有4家上市公司，员工总数超7000人，2022年汽车芯片业务占比10%左右，汽车芯片出货量超过4000万颗。

任彦楠：将传统测试测量技术优势带入新兴领域

任彦楠，是德科技(Keysight Technologies)大中华区运营总监。

细数近年来科技领域的亮点和热门技术，生成式人工智能（AIGC）和汽车智能化/电动化位居前三甲，而两者共同的特点是需要大量算力。

算力芯片可用于智能终端，例如智能手机。受空间限制，这类算力芯片一般是一芯多核，由几颗性能核与几颗能效核组成；第二类算力芯片用于车载控制，业内称为大算力多域计算。大部分智能汽车中采用多块算力芯片并联的方式，以获得更高算力，这种方式重要的部分之一在于互联总线；第三类则是计算集群或加速卡。这类算力芯片也大多采用互联方式，一些加速器甚至“堆”了超过万张算力卡。

由此可见，目前获取算力的方式主要是将芯片本身算力做上去，或把多颗芯片/板卡组成算力集群。而无论哪种方式，都需要用到高速互联总线技术，例如数据中心里的400G、800G技术，底层的PCIe5.0/6.0；以及大芯片上采用Chiplet技术时，不同Die之间互联用到的UCIe1.0标准。

测试要求更高，需求暴增

“因为这类高速互联总线的速率更高、带宽更宽，所以也对测试提出了更高的要求。不但做信号完整分析需要用到仿真软件，整个传输链路从发射到接受端的完整过程也需要测试。” 在2023中国集成电路设计创新大会暨IC应用博览会高峰论坛（ICDIA 2023）上，是德科技大中华区运营总监任彦楠在接受媒体专访时表示。

是德科技大中华区运营总监 任彦楠

近两年，由于数据中心、人工智能技术的快速发展，Chiplet、高速互联领域技术进步非常快,国内有不少企业在PCIe5.0技术上实现突破。测试测量企业则一直走在技术的最前沿，据悉是德科技已经开发出了PCIe6.0协议分析仪、Rx/Tx测试仪等产品，在PCIe、DDR等标准从5.0走向6.0之际，包括示波器、频谱仪、网络分析仪、信号发生器等产品也迎来了全面升级，以符合现在高速数字、高速射频、6G、量子通信新兴技术的参数标准。

任彦楠表示，从行业上，大家对是德科技在无线通信、5G、高速云计算、半导体领域的测试测量产品很熟悉，“今后我们会进一步从物理层走向协议层，增加更多软件领域产品。”

五年前，是德科技成立了汽车电子及新能源事业部，并于2022年通过并购进一步拓展该方面技术产品线及业务。作为一家传统上在弱电信号上强势的T&M企业，任彦楠认为是德科技在测试测量领域积累的技术优势在自动驾驶、智能座舱、传感器方面会继续延续，“同时，我们也进一步拓展V2X、新能源等强电方面的技术能力，所以通过并购进入电池测试、充电桩、电池整机领域。”

这其中，功率半导体是中国企业在新能源领域“弯道超车”的机会，也是是德科技发力的重点。据介绍，公司已推出功率半导体静态参数+动态参数全套测试方案，适用于目前业界所有碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）以及其它第三代、第二代半导体全参数测试。

半导体领域的测试测量方案

具体到半导体领域，是德科技测试测量解决方案主要分为三个部分：

1. 针对IC设计/IP设计公司，提供芯片流片之后的常规性能参数验证工具；
2. 针对晶圆代工厂，覆盖大部分的晶圆参数测试；
3. 用于射频领域的EDA工具: 先进设计系统软件Pathwave ADS。

第一部分，设计公司常用的测试验证工具集中在IP接口及常规接口测试。如今高速接口技术不断迭代，从第五代的PCIe5/DDR5升级到PCIe56/DDR6，是测试测量工具升级的主要方向；宽带方面则主要针对毫米波技术，据悉是德科技在今年把5G、超5G以及针对6G的超宽带毫米波方案进行了完善；针对本土的第三代半导体功率器件的方案也在今年完善。

第二部分，晶圆代工产线的测试流程相对固定，是德科技针对各个节点设备上的测试进行了拓展，例如P9000系列并行参数测试系统就实现了测试速度的加速。任彦楠表示，“这套方案可以提升2-3倍大硅片的测试效率，而且覆盖范围较广，从28nm到台积最新的2nm工艺都可以用这套设备。”

第三部分，Pathwave ADS是针对射频的EDA电路设计与仿真工具。该公司今年与英特尔合作了大规模芯片的参数提取，并加入了EDA联盟。此外与台积电、新思科技在射频器件工艺上也有合作。

布局领先技术

除了上述热门和成熟技术，是德科技还积极布局面向未来的领先技术，如6G、人工智能和量子计算等。

1.6G。6G的出现，与5G当初提出时一样，也需要定义应用场景。今年IMT2030（6G）推进组提出了6G的六大应用场景，即沉浸式通信、超大规模互联、极高可靠/低时延、泛在连接、通信+AI、通信+感知。

任彦楠将这六大场景总结为两个方面的拓宽，一是宏观立体式的拓宽，要扩展到空天通信，从地面往天上走；二是感官上的拓宽。纵观通信行业的发展，从开始传输文字、图片，到现在的音频、视频，主要围绕视觉和听觉，而“6G有希望在人的触感、嗅觉甚至味觉等传播上实现突破。”

6G更大的愿景是与AI更好地结合。如今AI在通信领域已经得到了较好的落地应用，主要用于网络优化，例如信道的AI优化可以让资源利用更加动态，根据最终用户的反馈，动态智能地调整网络布局。

至于6G时代，终端到底会演变变成什么样子？任彦楠分享了比较热门的5G NTN技术，这项技术旨在5G基础上发展卫星通信，让手机可以通过卫星打电话，众所周知的马斯克“星链”计划就是基于这种技术。“其实在5G NTN技术上，中国一点也没有落后。展锐已经在做5G NTN芯片，并和是德科技的设备联合调试通过。” 除展锐外，国内领先的手机厂商小米、OPPO、Vivo等都已经在研究5G NTN技术。

2.人工智能。现在，人工智能是最热的话题，ChatGPT、生成式AI对人类生活产生了革命性和颠覆性。

是德科技也在跟进AI技术，一个是通过AI改进测试技术，让其更加智能。任彦楠认为，“人工智能的应用有生成式和辅助式，我们正在研究怎么把这两种形式更好的应用于测量技术中。此外，在算法、架构和数学理论上的突破，也是人工智能可以发挥的地方，需要更多计算机架构和数学原理方面的人才，才能让整个国家在这个技术领域有所突破。”

3.量子通信。前两年的“墨子号”量子卫星，把量子概念炒得非常火爆，但热度在这两年回归理性。

任彦楠表示，其实是德科技和各大量子研究院，对量子技术的研究还在一直推进中。谈到当前的技术进展，她认为多比特计算技术还有待进一步突破。

何为：为芯片的硅后验证提供标准化、自动化工具

何为，孤波科技CEO。

硅后验证（Post-Silicon Validation）是当今芯片测试领域的要点，主要用来对已经制造出的芯片进行调试，其目的是为了定位一些在传统的硅前验证阶段（如仿真验证、形式验证、UVM等）没有发现的错误以及一些芯片制造过程中引入的错误。

2018年前后，大批中国芯片厂商入局汽车电子。以车规级MCU为例，一般从研发到商用上车需要3-5年时间，2023年是这些国产芯片能否上车的关键窗口期。对车规级芯片而言，通过AEC-Q100、 ISO 26262等标准的认证，是芯片上车的关键一步。而能否实现大规模量产并且无限逼近0 ppm的目标，则是关键之后的关键。

在从研发、验证到量产的芯片全生命周期开发过程中，验证环节是复杂高质量芯片所需经过的重要一环，尤其硅后测试验证的效率问题是国内众多设计公司所面临的痛点。

“过去国内客户对于硅后测试验证自动化的接受度不高，主要是在搭建开销和时间成本上犹豫。随着这两年新能源汽车的普及，车规级芯片上市时间压力的增加，对测试自动化、流程和数据追溯的要求也更高了，芯片厂商期望提高其硅后验证效率。” 在2023中国集成电路设计创新大会暨IC应用博览会高峰论坛（ICDIA 2023）上，上海孤波科技有限公司（简称“孤波科技”）CEO何为在接受媒体专访时表示。

孤波科技CEO何为

硅后验证是什么？

孤波科技是专业研究半导体硅后工作流自动化(Post Silicon Workflow Automation)方案提供商，致力于通过产品数据平台、专业测试方案、全生命周期的测试开发流程等创新性产品，帮助设计公司建立高效流程体系，最终有效进行产品生命周期管理并提高产品质量。伴随过去几年中国半导体行业的高速发展，孤波持续帮助中国最主要的芯片设计公司应对这些技术挑战，并积极与国内外主流半导体硬件公司、高校开展生态合作，将这些创新性理念融入到产品研发中。

到底什么是硅后验证？何为给出了定义：芯片样品出来之后，到量产出货给客户之前这段时间内，所做的所有验证都属于硅后验证。其中包括量产前的性能摸底验证、实验室送样验证、性能鲁棒性验证以及性能DVT验证等，当芯片进入量产环节时，还会进行NPI验证和可靠性验证。

“所有这一系列的工作，都是半导体设计公司确认这颗芯片是否具备稳定性能、能否通过大批量生产来给客户提供稳定产品的必须流程。我们将这整个过程定义为硅后验证环节，真正进入量产以后则不计入其中。”何为说到。

在硅后验证流程中，有三点要素：第一是需求，到底要验证什么？了解了需求，就可以知道要用什么样的方法来做验证；第二是工作流程。大量验证工作涉及到很多团队，清楚这些团队之间怎样相互协作也很重要；第三是数据管理。每一个验证阶段都会产生数据，前后数据之间是相互关联的，需要把这些数据管理好。

解决验证难题，标准化、自动化是关键

要去完成这样复杂的工作，何为认为真正的挑战来自四个方面：

1. 如何解决跨团队合作，以及项目管理问题；
2. 如何把定义出来的产品SPEC和各个阶段测试数据对齐的问题；
3. 所有数据如何进行治理的问题；
4. 在测试实施过程中如何把工作流程自动化。

孤波科技在研究了上述挑战后提出了以SPEC管理为中心的实践模型，进行整个硅后测试验证实践。总结出以下几点应对挑战的方法：1、多任务要与整个项目管理交付节点对齐；2、任务与角色挂钩；3、测试实现自动化；4、数据全流程可追溯。

具体来说，就是以SPEC为中心，在分解并充分了解需求后，把定义的SPEC输入作为初始起点。芯片流片回来之后，就可以通过这些数据进行比对，根据比对的结果，整个团队就可以做出判断和决策。“在这个过程中比较重要的，一是测试软硬件要标准化，二是实验室要拿到可重复性的、大量的数据，也要有自动化测试的平台。”何为说到，“当有了这个测试平台和方法后，要做成标准化的库，不同的产品线都可以复用。”

孤波科技在统一数据管理和分析基础上，定义了三款产品，分别是SPEC管理工具（SPEC Manager）、研发数据管理和分析平台（OneData）以及实验室仪表自动化测试平台（OneTest）。其中SPEC Manager的核心是数据库，可以接受不同产品的标准SPEC文件，针对该SPEC文件，各阶段数据都可以进入数据库，轻松看到每条产品线下各个阶段的验证率情况。

服务中国IC设计公司

孤波科技在本次大会上也展示他们的主要核心产品线：

• OneFlow-基于流程的项目管理和产品管理一体化系统
• OneData-半导体设计公司的产品大数据中台
• OneTest-测试研发协同的自动化测试平台

其中OneTest自动化平台可以支持实验室中不同公司、类型的仪器仪表，孤波科技还定义了一些标准化语句，用户可以用来做简单的低代码开发，基于标准测试方法生成定制化的测试方法序列，并自动生成测试报告供OneData数据系统使用，整个过程自动化程度很高。

“大家知道目前很多领域有芯片国产化的需求，所以我们还往前多做了一步——OneTest上也支持了量产验证的功能。”何为说到，如果用户用这些仪表来做量产验证，我们相当于把量产所有需要的验证工作也已经做完了。给下游客户进行小批量送样，也可以进行自动化测试。

测试是一项基础工作，但产生的数据需要一个好的平台管理起来，只有真正用好数据，才能把流程做好。何为表示，孤波科技是一家纯创新型的公司，没有对标任何国外公司，“我们认为中国芯片公司当前所处的发展阶段，绝大多数公司从规模上说不可能自己投入很多IT资源去做这件事。孤波所做的事，相当于把国际大公司工具团队所做的工作标准化，来服务整个国产半导体行业。”

据介绍，目前孤波科技的产品和解决方案已经成功应用于多个场景与领域，例如MCU、ADC、RF前端、模拟芯片等的研发自动化测试验证，量产数据及质量管理，芯片产品生命周期管理等，已有超过100家主流的半导体设计公司采用孤波方案。