在一个平台上拥有足足数目标优质数据意味着汽车公司及其供应链可以对其进行剖析并采纳行动，并有可能尽早预测故障，从而对设计，制造和现场运营进行变动。
“这是一个完全的生态系统”。Synopsys的Digital Design Group的研发部门主管Fadi Maamari说，许多事情须要共同努力，以建立有关可靠性和芯片设计的正反馈回路。
这比看起来难。个中一些生态系统由相互协作的独立实体组成。它们可以包括来自多个供应商的工具或平台，也可以是内部开拓的工具或平台，以从各种工具中提取数据。在某些情形下，这涉及从以前认为不是芯片必不可少的多个设备中网络数据，由于在汽车运用中利用的大多数芯片是致动器，MCU或可编程器件。
随着自动驾驶技能的发展，发生了许多变革，现在须要网络，关联和构造化数据，以便可以在验证，测试，良率和现场监控过程中对数据进行评估和采纳行动。数据须要清理，转换为同等的格式并进行剖析。只管对付某些市场来说，反馈循环中的这些步骤并不是完备陌生的，但对付汽车行业来说，这却是一个重大转变，而汽车行业多年来一贯在相对缓慢和手动的水平上开展事情。现在的寻衅是使从设计到制造乃至更广泛的全体供应链当代化，并比以往任何时候都更快地从更多来源供应更详细的信息。
OEM正在探求可扩展的办法来支持高等软件技能不断增长的性能范围，并同时在前辈工艺节点中保持电子可靠性。但是他们须要的是知道何时以及如何处理故障的数据，并在故障安全机制中平衡可用性和安全性。” proteanTecs汽车部门总经理Gal Carmel说。“这是一个折衷，完美主义本日不存在。但是，我们正在努力通过得到对这些系统运行状况的准确可见性来改变这一现状。”
当然，并非所有这些都会立即发生。“这是分阶段交付。Synopsys的硅生命周期管理营销总监Randy Fish说。“我们本日供应一些内容。”
别的内容实现将须要韶光，由于这须要改造弘大的环球供应链，并且将影响从原材料采购到终极测试等各个阶段。“鉴于自动驾驶汽车技能和通信标准的广度和深度，将不会有一两家公司将汽车的端到端整体测试办理方案结合在一起，” National Instruments的运输市场领导杰夫·菲利普斯（Jeff Phillips）说，“将由生态系统中的不同职员一起事情，就如何互操作和集成我们的办理方案进行协作。利用云和根本架构处理，将制造和测试剖析的上风运用于雷达，激光雷达和I / O。但是，还有许多不同的技能载体必须结合在一起。”
音视频，电动汽车的推动力一些汽车芯片变得越来越繁芜和精细。车辆的中心逻辑尤其如此，它将须要管理所有其他系统以使该车辆免受故障困扰。当前的设计利用7nm和5nm逻辑，这在芯片制造领域处于领先地位，但是这些设备将不得不承受恶劣的事情环境，并且正常事情的韶光至少要比消费类芯片长10年。
只管成熟的工艺节点仍旧是主流，但汽车芯片已经发展为大型而繁芜的SoC。这些包括集成到相对未利用的异构封装和配置中的前辈工艺节点器件。过去，电子掌握单元常日只有一个处理器或存储单元。现在的情形已不再如此，从验证到各种测试（包括合规性测试）的统统都变得更加严格。
部分缘故原由是由于更多的驾驶帮忙以及向完备自动驾驶的发展。Synopsys的Maamari说：“无人驾驶汽车和最新工艺节点正在影响着目前正在做的很多事情。”
部分缘故原由还在于更高的效率和可靠性。proteanTecs的CSO Uzi Baruch说：“第二个大趋势是通过电气化来实现排放掌握。” “在向市场推出须要完备自主和完备电动的新车时，他们可以并行完成很多事情。”
功能安全性与可靠性在汽车电子产品的任何谈论中都给出了可靠性与功能安全性之间的紧密关系。功能安全性着眼于避免受伤，而可靠性则取决于汽车是否在事情以及是否须要维修。但是随着自动性的增加，存在很多功能重叠。
“如果一块石头撞到传感器上会发生什么？除了本身的可靠性外，我们还必须考虑自动驾驶汽车的功能安全性，而个中一些活动的驾驶标准是ISO 26262。这是我们在设计阶段要做的许多事情的核心。” Maamari说。只要汽车安全地发生故障，芯片就可以发生故障。那是功能安全的纯粹聚焦点。如果在自动驾驶汽车中，无论是芯片故障还是雷击，确保汽车不撞车都至关主要。不会造成侵害。因此可靠性当然很主要。首先，您希望芯片不会涌现故障。因此，对付功能安全和质量而言，这都是最空想的。”
理解故障对付汽车行业至关主要。“故障的机会很多，”巴鲁克说。“达到以可控的办法重复该过程并创造这些生产线内部，工厂或不同供应商之间故障的根本缘故原由，对可靠性提出了严厉的寻衅。无论您生产什么，都必须是可重复的，并且您必须能够信赖它。这会导致这些公司的运营办法发生了重大变革。”
汽车电子委员会（AEC）已对汽车电子的可靠性哀求进行了定义和分级，个中AEC Q-100 / 200是汽车IC压力测试的常用标准。热量，湿度和振动都是可能破坏芯片的风险成分，但是材料，设计和制造过程也可能使芯片或多或少受风险成分的影响。这变得很繁芜，细节很主要。
Amkor的R.Dias等人在2019年的研究论文《开拓汽车1/0级FCBGA封装能力的寻衅和方法》中写道：“在全体开拓和测试过程中，都须要明智地利用热机器模型。” 聚合物质料永劫光经受高温会发生永久性变革。取决于环境，这可能包括材料氧化以及导致脆化的机器性能变革。湿气的存在还可能导致管芯钝化和基板阻焊层界面处的附着力损失。”
除了材料科学之外，诸如α粒子撞击关键组件之类的随机缺点还可能导致可靠性问题。然后是软件可靠性的问题。
PDF Solutions高等办理方案副总裁Dennis Ciplickas说：“软件具有寻衅性，由于它没有遵照任何物理规则。” “硬件听起来很难，但实际上它遵照一些边界条件。借助软件，您可以改变一件事情，并付出巨额的意外代价，”
一种办理方案是冗余，但这增加了用度和重量。冗余常日是实现航空可靠性的方法，但是对付汽车，冗余必须限于车辆内的特定系统。
“我来自航空背景，冗余是我们常日处理可靠性问题的办法-三台翱翔打算机投票决定谁是对的。但我们在汽车中却没有那么豪华，我们正在努力节省镍。” KLA计策互助高等总监杰伊·拉瑟特（Jay Rathert）说 。
在汽车中，冗余是平衡的。“通过更大的SoC，冗余会以多种形式涌现，” Maamari说。这些技能是“从更高层次上说，实际上是复制了某些CPU或某些功能较差的模块。您复制它们，检讨输出，并确保两者得到相同的输出，然后如果两者中的任何一个显示出不一致的内容，则标记一个问题。那是相称昂贵的，以是它是为功能不佳而做的，实际上起着双重浸染。您可以不断检讨它们是否同等，但这大概可您在操作过程中进行一定程度的自检。您可以将两者之一放下，在系统仍旧运行时对其进行自检，然后再将其放回原处。这是昂贵的，由于您要复制全体模块或处理器。”
其他冗余的设计更为精确。“有时，它只是在存储器寄存器级别涌现，就像逻辑设计中的触发器一样，您可以在个中识别一些起关键浸染的寄存器。您可以用一个容忍得多的部件代替它，或者采取三重模块冗余，个中有三个，这是三个的一票。因此是细粒度，粗粒度以及各种其他技能。降落本钱完备是一种平衡的举动。”
并非所有对反馈回路都很主要从汽车网络有用的数据并将其发送到设计反馈回路是一种设计老例，该行业将在未来5至10年内变得更好。“汽车公司，芯片设计公司，半导体公司是我们须要获取更多详细剖析信息以获取反馈（正反馈环）的地方，因此我们可以进行适当的调度以及设计技能和所利用的库”，Maamari说。
进行此项事情的关键要素之一是从汽车传输最少量的数据。这意味着汽车本身必须具有整理干系数据和事宜的能力。菲什说：“个中一些可能位于显示器本身，该显示器本身位于连接到电源，热传感器或总线活动型显示器的芯片内部。” “您可以根据触发器做出决定。我是否想保留这些信息？或者，大概您只想要地址，而不想要您正在监视的数据部分。可以做出许多本地化决定，非常本地化。”
管理所有这些数据将至关主要。PDF Solutions的Ciplickas说：“关于过多的数据以及如何以干净的办法将其组合在一起，我们已经开拓了一种称为语义模型的观点。” 语义与构造不同。它与语法和架构不同。模式是一种可以在所有不同数据源之间产生关联键的办法。但是，当您在上面加上一些语义时，只管它们来自不同的来源并带有自己的键，但是您可以看到数据实际上彼此非常相似或相同。因此，对付不同类型的工具或不同类型的传感器，纵然它们在物理上是不同的，并且与不同的供应商也一样，它们在逻辑上是同一回事。通过识别所有不同数据源在语义上的相似之处，您可以更轻松地将其转换为一种格式，然后提取出一些有用的结果。通过在链上高下推动语义观点，它可能供应某种办法将所有内容组合在一起以进行干系性剖析，或者我们须要进行的任何处理。
关键是要理解什么对可靠性很主要，而这本身便是一项繁芜的任务。Baruch说：“当您查看组件的跨韶光构建时，可能会有10、15乃至100个处理步骤。” “能够从多个层（不同层，不同过程，不同传感器，不同设备类型）中提取数据并将它们组合在一起的想法，如果您不采取描述性方法，那么您要么返回要么每当您须要做某件事，或者由于您会陷入不同的领域而无法实际完成该用例时，都须要向您的工程团队咨询。”
简而言之，从汽车中提取这些数据并非不加区分。Fish说：“仅网络有代价的信息非常主要。” “我知道很难量化，但是不能一贯发送所有数据。” 查找主要数据意味着在汽车或零件上具有剖析能力。“从非常大略的地方，到可以有效地进行剖析的地方，都该当这样做，以从根本上最小化终极传输回云中的数据。”
从芯片的生命周期中网络数据并将其重新插入反馈环路是可靠性和功能安全性的关键。“设计中的反馈回路有很多不同的办法，” Maamari说。“为了功能安全，我们可以做的一件事情是，当您丈量老化程度时，我们可以在某个韶光点得出该设备已经老化到不再安全的程度的结论。然后我们可以升起一个旗帜，说这辆车会受伤或发生故障须要修理。您可以在某种程度上进行预防性掩护。”
预测性掩护是反馈循环的好处。“如今，预测性掩护功能已被设计到车辆架构中；关键是数据。可以从运行ML算法的微型MCU（例如振动传感器）到大型中心打算节点的大量数据源中网络数据。” “这些数据可以在本地阐明，然后在全体汽车网络中进行通信。在将车辆级别数据传输到云之前，可以对其进行汇总和进一步阐明（车辆边缘处理）。然后，汽车原始设备制造商（或车队经理，物流公司等）可以将车辆数据在云中聚合到车队或车辆模型数据中，以进行预测性掩护，例如：“车轮轴承上的眇小振动（总而言之，对付这种类型的汽车，在某种地理环境中，或者在某种景象中）会导致在行驶1000英里的韶光失落效，因此建议在500英里内对这辆车进行保养。'”
当然，传统汽车时期的某些假设正在冲破这种局势，老化是个中之一。停放并关闭汽车时，汽车电子设备不会停滞老化。“纵然坐在车库里，自动驾驶汽车也永久不会熄火，”马马里说。“他们可能坐在车库里，但是他们还活着，仍旧通过手机进行通信，不断更新，并在后台进行自我检讨。” 纵然您的汽车在车库里，也会进行软件更新。”
Synopsys具有一个生命周期管理平台，可从过程/电压/温度（PVT）传感器，测试设计（DFT），内置自测（BiST）资源，构造和功能监视器，嵌入式片上剖析以及数据传输。目标是将信息从芯片获取到进行进一步剖析，掌握和优化的位置。
“这里的想法是利用传感器-它们常日是关于路径的过程，电压，温度和老化丈量（例如，路径延迟）-然后是进入芯片的掌握IP，以管理所有传感器。 ”，Maamari说。“您还可以将该数据与剖析结合利用，以找出非常值。这便是设计中的反馈回路，它以多种不同的办法涌现。例如，我们可以找到敏感且先失落效的路径，然后在进行设计时利用此信息来增加实际裕度，从而给我们一些余量，以便我们可以拥有一个芯片。可以利用15年而不是10年。”
同时，proteanTecs利用通用芯片遥测（UCT）监视具有深度数据的每个SoC。通过编译每个芯片的跨阶段丈量，机器学习剖析软件可以为任何特定芯片和全体车队的预期行为制订基准。利用这种方法对系统进行监视，以检测由磨损，老化或随机故障引起的潜在非常行为。目标是得到针对任务中预防方法的深入数据可见性，个中包括动态适应和性能优化，这是机器学习的紧张关注点之一。随着这些系统的适应，并不总是很清楚这会如何影响其他系统。
proteanTecs内容营销经理Rafi Spiewak说：“纵然在将车辆支配到野外之前，我们也必须确保已采纳所有可靠性和安全方法。” “通过组合从生命周期不同阶段提取的UCT数据，并利用其他数据源对其进行扩充，代价链上的制造商可以将质量提高十倍，从而防止质量逃逸或“伤人”。这是通过高度前辈的离群值检测方法得到的，该方法可以剔除未检测到的毛病，而不会影响良率。纵然在表征和鉴定过程中，性能极限也会得到调度和优化，以确保足够的可靠性裕量。”
图1
图1：一个反馈循环，将来自产品设计和生产各个阶段的丰富数据集输入到剖析引擎中，该剖析引擎与嵌入在芯片中的传感器和监视器相连。资料来源：Synopsys
数据的所有权现在也使得反馈循环和生命周期管理成为可能。菲什说：“我们正在评论辩论从汽车内芯片内部的深处网络数据，我们认为市场正在办理这一问题。” “如今，数据是从汽车中网络的，并在汽车公司内部共享。随着韶光的流逝，根据地区，合法性，网络数据的总体舒适度以及保护数据的能力（就机密性和我们将要利用的不同用场而言），数据所有权将使我们能够做到在设计的全体生命周期中进行更深入的剖析。当客户购买汽车或租赁汽车时，就会涌现问题。他们对发送的数据感到满意吗？市场对此表示表决，并说：“是的，我们是。
结论有一件事是肯定的-不可靠不是一种选择。Maamari指出：“在过去的几十年中，汽车行业在质量上已取得了巨大进步，客户对此表示讴歌。” “没人会买本日不可靠的汽车。因此，可靠性仍旧至关主要。”
用于监控的生态系统，平台和工具刚刚开始改进，以帮助确保可靠性。“个中一些技能已经存在，而不仅仅是将来。本日，我们已经在生产中利用了许多这些组件。他补充说，我们正在与客户互助伙伴共同努力，增加其他方面的内容。”他说。
但是，将数据输入到设计反馈循环中的各种选择和方法将连续存在。“我们认为办理方案是多方面的方法。KLA的Rathert说：“没有一种方法可以办理所有问题。” 精心设计，精心制作，低毛病的设备以及采取严格工艺精制而成的根本是连续发展的根本。但是我们认为这不是唯一的答案。我们也不认为单独进行测试是唯一的答案。这些技能的结合以及实时诊断和查看全体供应链并创造从设计到终极系统的薄弱环节的能力–所有这些成分结合在一起，是业界创造零毛病办理方案的最佳希望。”
（译自：semiengineering）
