汽车行业是半导体推动交通工具全面发展的典型例证,在新的商业模式、环境法规以及以软件定义的自动车辆发展趋势下,汽车半导体正在经历多重变革。
对全自动和半自动系统的需求在很大程度上影响了系统级验证和测试的方法及流程。为了充分测试整体状态空间,原始设备制造商需要在产品生命周期的所有阶段进行仿真虚拟化,其中侧重对车辆、系统和周围环境的虚拟形式进行测试。而这样的虚拟形式通常被称作“数字孪生”。
相关从业者和供应商对“数字孪生” 的真正定义不尽相同。作为数字孪生的践行者和推动者,西门子认为一个产品只存在一个动态数字孪生,该数字孪生映射产品在全开发生命周期内所涉及的众多设计阶段和物理行为。
数字孪生的特点包括:
物理产品的高精度虚拟呈现
仿真模型要在整个生命周期中运行,用以模拟、预测和优化产品
仿真模型要在开发生命周期中采用多种形式表现
仿真模型要在产品生命周期中不断发展,并加以管理
要能实现生命周期闭环,以满足物理世界和虚拟世界之间的双向连接和反馈
图 1 - 现代数字孪生运行的各个阶段
半导体供应商的数字孪生
对于半导体行业来说,半导体公司因复杂性以及过高的失败成本(如硅错误导致多次流片),一直以来都尝试在虚拟环境中进行设计与验证,目前行业的最佳实践已经基本实现了数字孪生核心原则的各个方面;但同时也向半导体公司提出挑战 —— 半导体行业的虚拟设计与验证与真正的现代数字孪生其实存在根本性差距,这迫使半导体供应商需要重新评估自身的开发进程和行动。
数字孪生需要对系统进行虚拟建模,并将虚拟世界和物理世界相互连接。这种观念的转变为半导体供应商带来的影响包括:
1. 模型创建和交付
能否在虚拟环境中成功设计并验证车辆,取决于现有设计模型的准确性。由于汽车制造商无法对复杂半导体功能进行精确建模,其对集成电路精确模型的需求就随之增加,而这些模型的创建和交付正迅速成为半导体供应商的新服务内容。
2. 更紧密的验证技术耦合
公司在经营中总是力求快速和准确,而这两者又往往被视为对立关系。在如今的验证技术支持下,原始设备制造商(OEM)和半导体供应商其实可以在各自的开发生命周期内协同工作。
3. 自动化的现实世界数据反馈
目前,在集成电路接口自动捕获和反馈现实世界的数据并不常见。系统芯片的复杂性、可配置性以及向软件定义平台的迁移,使得测试所有应用的完整状态空间极具挑战性。因此,在现实世界中捕获的数据非常有必要反馈到开发生命周期中。这一功能既适用于反应性场景,也适用于预测性场景。
图 2 - 从物理世界到虚拟世界的反馈回路
4. 在数字主线中建立可追溯性
可追溯性是数字主线的核心要素,从根本上说,半导体供应商必须考虑两种类型的可追溯性:包括跨生命周期活动和在每个生命周期阶段生成数据的内部可追溯性;以及供应商和集成商之间的外部可追溯性。
到目前为止,一些老牌汽车供应商已经通过人工流程和/或自建基础设施来管理可追溯性。另一方面,刚涉足汽车和安全关键流程的公司可能尚未被要求展示过往项目的可追溯性。事实上,西门子已与半导体供应商合作进行生命周期分析,从这些合作中已收集到的信息表明,现有流程其实正在产生大量开销。目前的工艺流程尚未能同时达到内部和外部可追溯性的要求。
图 3 - 从需求阶段到实施和验证阶段的可追溯性
传统供应链模式正在被颠覆,影响着半导体供应商的芯片制造和交付,向现代数字孪生模式迁移将助应对未来挑战。然而通往现代数字孪生的旅程并不可一蹴而就。企业可以通过少量的增量投资,与具有丰富经验和全面解决方案的合作伙伴合作,在以电子设备为中心的未来汽车道路上取得成功。