实际上，不仅是芯片制程工艺在升级，其对检测设备的要求也在升级。好的检测方案可帮助芯片公司，更早发现有缺陷的芯片，从而节省芯片生产的成本。在芯片设计日趋复杂、功能不断优化的趋势下，自动测试设备(ATE)提供商是如何满足各种芯片测试的需求的？

日前，泰瑞达亚太区销售副总裁Richard Hsieh和泰瑞达中国区总经理黄飞鸿(Felix Huang)以芯片测试助力“汽车芯片实现零质量缺陷目标”为例，分享了“如何利用先进的测试解决方案减少缺陷逃逸、降低报废成本，并通过设计-制造-测试闭环实现良率目标”的话题，强调了完善的芯片测试方案对降低芯片生产成本、提升芯片良率的重要意义。

测试设备伴随芯片迭代而不断升级

在过去三十余年里，芯片的制程从1990年的0.8μm工艺(英特尔50MHz 486微处理器)，一路演进到现在的2nm、3nm工艺，未来还将向1nm制程演进。芯片制程的演进也带来了很多新挑战——尤其在功能部分，要求测试速度越来越快，同时芯片设计也越来越复杂。

“不同的芯片在设计方面，可能会采用不同的制程，在CMOS的制程里制造数字芯片或‘数字+混合信号+RF’芯片，其实是一个很大的挑战。”Richard解释说，因为不同的芯片设计和制造工艺，可能会有不同的特点和要求，所以EDA设计需考虑到这些差异，并为之做出相应的调整。但由于EDA工具的功能存在一定的局限性，无法完全满足所有设计和制造工艺的需求，这就需要它在功能方面不断改进和优化。

在芯片设计和制造过程中，测试设备用于检测和评估芯片的性能、功能和可靠性。由于不同的设计和制程工艺，可能会产生不同的芯片特性，针对不同的芯片类型和制造工艺，测试设备也要进行调整和优化。为了更好地满足芯片测试的需求，测试设备升级的周期也在缩短。

泰瑞达1995年推出的J750围绕数字板卡的密度、电源模块等已经了三代。黄飞鸿介绍说：“之前每5-6年迭代一次SoC平台、每6-7年升级一代板卡，现在的升级周期缩短到3-4年。而泰瑞达2019年推出的UltraFLEXplus，其设计的生命周期是20年，每五年做一次小升级，并且始终保持开发软件全兼容。”

令人十分惊喜的是，一些客户仍在使用泰瑞J750来测试量产的芯片。黄飞鸿解释道，J750最初设计的指标范围覆盖比较广，能满足国产MCU的测试指标，同时车规MCU更强调测试稳定性，J750经过20多年的迭代，已经具备极好的稳定性，所以这款产品才能使用这么久。

一般来说，测试设备的稳定性可通过MTBF(Mean Time Between Failure，平均无故障时间)指标来确定，也即是“在满负荷不停机运行的情况下，设备板卡两次失效之间的平均时间”，而J750可连续无故障运行8760个小时，其稳定性超过其他测试设备。

在谈到国产化相关的话题时，黄飞鸿也指出，泰瑞达在中国的策略是：扎根中国、服务中国。虽然泰瑞达是美国独资公司，但是它在中国已经扎根了20余年，在中国是一直是本土化的企业。据悉，在过去3年里，泰瑞达支持本土芯片企业的工程团队已突破60人。“其实我们所有的测试设备的美国成分都远低于3%，甚至一些设备的美国技术含量在1%左右，所以在合规性方面不存在问题。”

另外，对芯片测试设备投资而言，资产是否能有效运用也很重要。测试产业是一个重资本投资的产业，要把测试设备的利用率设计得更高，能检测更多采用不同技术的芯片，且可维持很长的产品生命周期，才能取得更好的投资回报率。Richard以芯片测试为例指出，可通过增加“同测数”来降低成本，但这会让接口设计更复杂，也是影响芯片上市的原因之一，对此泰瑞达已经提前考虑到并且提供了高质量的解决方案。

在测试先进工艺芯片时，会出现很多的测试数据，如何去分析、应用这些数据，助力提升芯片设计和量产良率，也是测试厂商当下面临的挑战。泰瑞达的解决方案是：采用软硬件结合的方式，从芯片设计环节开始，就参与进来做测试策略，一直到最后的系统端测试，全程参与不同环节的测试，最终帮助客户提升芯片良率。

助力国产汽车芯片实现“零缺陷”目标

汽车行业对半导体的带动，主要受电动化、智能化两大因素驱使。根据S&P Global Mobility数据显示：2023年平均每辆车使用的半导体器件的金额为800-1000美金，预计2028年该数字将提升到1500美金。中国作为全球最大的新能源汽车市场，在该国聚集着许多车规级芯片供应商，也有许多芯片测试的需求。因此，对ATE厂商来说，中国充满着大量的市场机会。

相比于普通的消费类芯片，车规芯片有更严格的质量要求，其目标是“零质量缺陷(0 DPPM，即每百万件不合格品为零)”。同时，汽车行业的不同环节也有不同的质量标准，比如针对芯片设计有AECQ100标准，针对全功能有ISO-26262安全功能要求，针对工厂有IATF16949认证……黄飞鸿强调说，任何一个环节都不能掉链子，哪怕出错率只有万分之一，但不同环节的出错率相乘之后，最终也会导致很大的质量缺陷。

·灵活的测试平台可降低测试成本

追求“零质量缺陷”也会带来更多的成本。如上图最左边的趋势图显示，横坐标代表质量等级，纵坐标代表成本，红色线条代表“质量等级越高，器件的失效成本就越低”，绿色线条体现“追求高质量也会额外增加成本”，这就需要做预防性的提前检测。红绿线的交界点是蓝色线条，其最低点是达到最小质量成本前提下的甜蜜点(Honey point)。不同功能的车规芯片来说，比如ADAS芯片、自动驾驶芯片、智能驾舱芯片、MCU控制芯片、传感器等，它们的标准和成本都不一样。

上图右边部分列举了测试车规芯片时可能会遇到的一些问题，包括：重要的故障没有被检测到；重复计算导致非常低效的测试；无法尽早发现问题，等后续发现问题时，成本已呈指数级增长；芯片测试的自动化程度不足，并且缺乏重复使用的机会；对问题缺乏抽象和系统级别的理解。在设计测试方案和策略的初期阶段,就需要考虑到避免以上所有问题的出现。

此外，随着汽车的算力在增加，其芯片的集成度也在提高。很多汽车业内人士认为，汽车芯片技术的主流将朝着Chiplet和异构集成发展。黄飞鸿坦言，这种趋势也给ATE厂商带来了更大的挑战。Chiplet又称芯粒或者小芯片，它是将一类满足特定功能的Die(裸片)，通过Die-To-Die内部互联技术,实现多个模块芯片与底层基础芯片封装在一起，形成一个系统芯片，以实现一种新形式的IP复用。

“Chiplet在把不同功能/工艺的模块封装在一颗芯片中，这省掉了一些工艺方面的花费。但它给ATE厂商带来的难题在于——‘如何检测Chiplet内部不同Die’。Chiplet中的不同Die之间在互连时，并非所有的管脚都放在壳体外，也意味着无法测试到内部所有的Die。这需要芯片设计公司来完善Chiplet的标准，进一步确定管脚的摆放问题。”

目前，ADAS芯片的要求是10 DPPM，即每百万件不合格品为10，要达到车规要求的“零质量缺陷”，是一件相当困难的事。ATE要从前到后全链路覆盖，对芯片进行多环节的筛选，比如晶圆阶段的检测、PCB板的检测，以及上系统板后整个芯片功能的检测等。

具体来看，ATE厂商在设计芯片时，就要考虑好从设计到量产的全部流程；在实现流程的过程中，要考虑如何多人、多步骤协作，这一切尽可能自动化；还要考虑是否有可靠的工具，来做实时性、可预测性、智能性的分析。以上所有环节都需要大数据的支撑。

当然，即使通过了晶圆测试和成品测试，也不意味着测试流程的完结。因为以上两个阶段的测试项目，无法100%排除掉有问题的芯片，需把芯片安装到系统板上，只有通过了系统级测试才算结束。针对以上每一个测试环节，泰瑞达都能提供相应的服务。

为了帮助企业最小化测试成本，泰瑞达还提供FLEX测试平台，如上图所示，该平台中的测试项目可前后移动。当芯片上的缺陷越早被发现，比如在晶圆测试阶段就检测出来，该芯片就不需要再进行成品测试，只需看封装可能导致的Die与Die互联带来的问题。与封装工艺成本相比，芯片的测试成本占比不大，越早发现问题就越节省封装成本。这要求检测设备具有非常好的稳定性、可重复性，测试能力和覆盖率能够达到相应的要求。“在整个流程中，要不断分析数据，只有分析完数据后，才知道哪些可往前移。想要在某个阶段测试更多芯片，就要在这一阶段配置更多的测试设备。”黄飞鸿表示。

可能会有人好奇ATE行业的盈利模式。黄飞鸿分享道，“我们这个行业的盈利模式是销售设备。比如，台积电、SMIC等Fab，会购买我们的设备来测试晶圆。日月光、SPIL等OSAT厂，以及独立的测试厂，也会购买我们的设备，在芯片封装好后做测试。但测试厂购买什么设备由芯片设计公司决定，我们与芯片设计公司共同开发程序、设计芯片测试方案，后者会告诉测试工厂要采购多少台某款型号的设备，然后再付给测试厂相应的机时费(hour rate)。”

·一系列工具集为提升芯片良率赋能

除了重资产的测试设备之外，泰瑞达还开发了一系列工具集，来助力设计人员在使用泰瑞达设备时，能尽早识别出有问题的芯片，从而提升芯片的良率。

在测试策略阶段，泰瑞达有一个PortBridge软件，它是西门子EDA Tessent工具的界面接口。EDA的设计人员、DFT人员可通过PortBridge，用EDA工具直接连接泰瑞达的测试机，来控制晶圆测试、成品测试和系统端测试(SLT)，并根据它们的结果实时在线做调试。

在PortBridge软件诞生之前，定位芯片工艺缺陷的流程非常复杂。EDA公司的DFT设计人员，在调试某颗芯片时会生成一个WGL Pattern(一个可编辑的文本文件)，再利用转换工具来转成ATE的向量，然后写成芯片测试程序，测试工程师根据测试程序调试这颗芯片，芯片调试结果出来后再转换成IC设计人员看得懂的格式，由IC设计人员来定位这个芯片失效是否与某个工艺流程有关。

为此，泰瑞达与EDA公司Mentor Graphics合作开发了PortBridge软件，旨在帮助设计人员在初期阶段直接调试芯片，有助于FAB在早期阶段调试芯片良率。此外，PortBridge还能调试芯片IP，比如HDMI接口、LVDS接口、高速接口， IC设计人员可利用该软件，通过ATE来访问每个芯片IP，并对其进行调试，从而加速IP与芯片的融合。

测试策略之后是测试程序阶段。芯片的功能在不断增加，导致芯片测试的代码量巨大。最早测量一颗芯片(SoC混合芯片)，可能会有200个左右的测试项，约1000-2000行代码。现在的芯片测试项目有2万行，代码量达几个到十几个Giga。现在一般需要一个团队来开发测试程序，这对工具提出了自动化的要求。泰瑞达的测试程序开发基于IG-XL软件，基于该软件还有一个辅助工具Oasis，该工具可以检测开发的代码质量。比如在Offline(脱机)阶段运行Oasis工具，可自动检查代码有无错误和冗余。

在黄飞鸿看来，数据分析是重中之重。上图中间的设备是刻蚀机，左边有不同的控制旋钮，旋钮有不同的变量/参数，蚀刻机右边是ATE测试晶圆，其中大量数据会通过UltraEDGE(一个服务器)做质量和数据统计，上面也可安装第三方数据分析软件，比如OptimalPlus、PDF数据管理软件等，在其中进行加密和机器学习，对抓到的原始数据进行分析，把潜在的缺陷问题体现出来，也可把数据反馈给Foundry。因此，共有两条途径来调整和改善工艺，其最终的目的是提升良率、降低成本。

值得注意的是，UltraEDGE Server、FD Engine、Oasis辅助工具都使用了AI技术。黄飞鸿说，泰瑞达在3年前成立的一个研发团队，针对AI如何加速测试结果分析进行研究。“我们根据常见的芯片失效问题形成一个模板，以后可以预测该问题是否会提前出现。对测试来说是要产生不同的模板，且具备提前学习的能力，提前把一些故障或缺陷识别出来。”

由于UltraEDGE可安装大数据分析软件，在车规芯片测试中更多用的是Dynamic PAT(动态模板，DPAT)。以晶圆测试阶段为例，针对每个晶圆来动态改变测试的灵敏度就叫动态分析。不过，数据的分析最终是看质量指标，不是只看最早的测试结果。涉及到车身安全、行车安全的标准很严格，在晶圆测试阶段测一遍，封装好后在老化前、老化后测三遍，芯片测试端至少有9道工序。因此，数据分析软件对实现0 DPPM目标极其重要。

最后，黄飞鸿也补充表示，其实车规芯片与非车规芯片，使用类似的测试设备，不同的是后面的数据处理，比如UltraEDGE、FD Engine的统计分析，车规芯片测试的要求更高，它不只是单纯测试性能规格，而是要看它的统计分布，在每个晶圆上的物理分布、最低良率要求、不同温度下的表现。通过统计分析排布后，再去综合判断是否合格，其背后的支撑是大数据分析。