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文章来源：https://www.electronicsweekly.com/news/considerations-when-designing-chips-for-automotive-use-2024-08/ Paul Martin指出，汽车芯片设计者面临的挑战包括：远超普通芯片的预期使用寿命要求，以及严格的功能安全标准。 汽车芯片设计的关键考量 绝大多数芯片的预期寿命通常仅为几年，但汽车芯片的预期使用寿命需达到 10至15年 （与汽车的平均寿命相匹配），且供应周期需维持 15至20年 。设计人员需满足从 宽松到严苛 的不同标准——例如，信息娱乐系统芯片的标准相对宽松，而关键任务组件则需符合极为严格的要求。 芯片故障的两种类型 芯片故障主要分为两类： 系统性故障（设计缺陷） ：由设计错误导致，可通过功能验证过程检测并消除； 随机性故障 ：由多种原因引发，例如外部辐射或电磁干扰（EMI）导致晶体管状态翻转等。若此类瞬态故障风险较高，可通过 屏蔽防护 和 芯片内置检测机制 来缓解，确保故障发生时能采取相应措施。 然而，随机性故障的最大根源在于 制造缺陷 或 老化磨损 。如图1中的红色“浴盆曲线”所示，半导体产品的故障率可分为三个阶段，每个阶段的主导因素共同构成了这一典型曲线形态。 初始阶段以早期失效为主，故障率居高但会快速下降——通过老化测试（绿色部分显示）淘汰不良器件后，合格器件将进入第二阶段。典型诱因包括尘埃污染、光刻掩模错位、凸点缺失等。另一种情况是"测试漏网"：当自动化测试设备程序覆盖率未达100%时，极少数通过检测的器件可能仍存在制造缺陷。这类问题通常不会被压力测试发现，但可能通过产品功能测试暴露。 可测试性设计 在芯片项目启动的架构设计阶段，必须将可测试性设计作为核心要素统筹规划，而非事后补救。关键任务包括生成测试模式，用于在此高故障率阶段筛除缺陷器件。晶圆代工厂可采用高强度测试方案（需额外成本）最大限度剔除潜在故障芯片，台积电将此称为"安全启动方案"。 随着明显缺陷器件被清除，故障率会急剧下降，但部分隐患未被检出导致早期失效持续发生。这类故障发生频率将随时间推移持续降低——通常在第一年内就会显著减少。 第二阶段为随机失效期（图1蓝色部分），此阶段故障率保持相对稳定，故亦称服役寿命期。故障率采用单位时间失效数或平均故障间隔时间（MTBF）衡量。此类随机失效毫无征兆且难以预测，其诱因包括：器件在超预期高温下工作引发的热应力（会缩短使用寿命），或制造缺陷的突然显现。 第三阶段为损耗失效期（图1紫色部分），产品因老化磨损机制导致故障率急剧攀升。这些失效机制高度依赖于任务剖面（如结温、纹波电流等参数）。设计师需通过优化设计降低元件应力，例如采用散热装置有效降温以延长元器件乃至整个系统的寿命。根据经验法则，温度每升高10℃，器件寿命将减半。 因此，必须重点考虑芯片的任务剖面（即工作条件）。长期高温运行会显著缩短MTBF，在确保满足正常寿命参数时需纳入考量。现有众多标准定义了特定认证测试，旨在激发特定可靠性失效机制。半导体领域最常用的标准是JEDEC与AEC标准。 工作温度范围 大多数消费级芯片的工作温度范围为0°C至85°C，而车规级芯片则扩展至-40°C到150°C——因为汽车需要适应北半球极寒与沙漠酷暑的极端环境。位于乘客舱的芯片（如信息娱乐系统和卫星导航模块）无需承受发动机舱内的高温，因此任务剖面数据对设计过程至关重要。 任务剖面记录了器件在整个预期寿命周期内承受的应力，通常以温度-时间对照表的形式呈现（也可包含机械应力、湿度等其他参数）。通过该数据可评估所有器件是否能在设计寿命内保持足够的可靠性，以维持产品标定性能。 根据实际应用中温度变化的任务剖面数据，可通过数学建模构建加速测试方案：在压缩的时间框架内模拟芯片整个生命周期所面临的热应力挑战。 功能安全 随机失效主要发生在浴盆曲线的中间阶段。由于其本质上的不可预测性，功能安全设计需确保器件失效时进入安全状态——即器件能够自我检测故障，或通过系统其他部件识别故障并执行相应措施。这是功能安全设计的核心要义，要求设计师跳出常规思维，构建各种故障场景与安全隐患模型，并制定对应解决方案。 这种设计考量绝非简单的因果关系分析，还需预判两种及以上事件并发时可能触发的复合型故障。工程师必须尽可能测试所有单一事件及组合事件对系统的影响。当然，穷尽所有可能性并不现实，因此针对"未知的未知因素"制定应急预案，才是维持系统安全的关键。 ISO 26262是汽车安全系统的通用标准（不仅限于芯片），其规范涵盖芯片设计与测试全流程。虽然可通过第三方机构（如TÜV）付费获取认证，但多数车企的内部质保部门执行的严格审查往往超出该标准要求。设计公司应提供完整记录，供客户核查其芯片设计与制造全过程是否符合ISO 26262标准。 AEC-Q1标准体系 当前AEC-Q系列包含五大核心应力测试标准，分别适用于不同元器件：AEC-Q100针对集成电路应力测试认证，AEC-Q101适用于分立半导体器件，AEC-Q102规范光电子元件，AEC-Q200约束被动元件，AEC-Q104则面向多芯片模块。 AEC-Q100还根据任务剖面的工作温度范围划分等级：Grade 3（-40°C至85°C）、Grade 2（-40°C至105°C）、Grade 1（-40°C至125°C），以及适用于发动机舱芯片的Grade 0（-40°C至150°C）。 该标准体系更涵盖生产、组装与测试方案等全方位要求。设计服务商需向客户提供完整文档，证明其符合相关标准规范。 在复杂车规芯片的架构设计阶段，与客户紧密协作可实现功耗、性能与面积（PPA）的最佳平衡，同时满足功能安全与任务剖面需求。设计方还需通盘考量从晶圆到成品的全价值链，将标准测试方案、日益重要的封装技术等关键要素纳入设计——针对发动机舱严苛环境的高端封装成本，甚至可能超过芯片本身。 符合ISO 26262的汽车专用参考架构能加速项目落地。模块化设计的参考架构可根据需求灵活扩展，并基于终端应用场景与客户软件要求，高效配置算力与功耗方案。 其他关键考量包括：采用先进半导体制程节点，以及通过设计-供应交钥匙服务使整车厂规避多阶段、多供应商的供应链风险。与主要晶圆厂及封测企业建立直接合作，可实现IP选型的平台中立性，从而为每个项目选择最合适的IP组合、制程节点和代工厂，最终交付符合PPA要求的解决方案。

为什么这场大会不容错过？ 6月19日，上海，由匠歆汽车联合 上海汽车芯片工程中心、上海汽检 重磅打造的 「 The 3rd AutoSEMI 2025智能汽车芯片产业大会」 与 「 The AutoPEPS 2025智能汽车无钥匙进入大会」 双会并行。 以 “芯智融合，无界交互”为年度主题，聚焦智能汽车最前沿的 芯片技术革新 与 无钥匙交互革命，为行业注入“双核动力”！ 大会背景 ： 颠覆性技术的十字路口 当前，全球汽车产业正经历 “电动化、智能化、网联化”的三重变革： ➡芯片短缺危机倒逼自主可控： 车规级芯片已成为智能汽车的 “大脑”，中国车企加速突破技术壁垒，国产芯片企业如地平线、黑芝麻智能等崭露头角。 ➡无钥匙技术重塑用户体验： 从传统 PEPS到生物识别、UWB精准定位，无钥匙系统正成为车企差异化竞争的关键战场，市场规模预计2025年突破百亿。 ➡政策与资本双轮驱动 ：国家 “十四五”规划明确支持车规芯片研发，而资本市场对智能汽车生态的投资热度持续升温 本届双会，正是站在技术爆发与产业升级的临界点，为行业提供 “技术+场景+生态” 的全维度解决方案！ 部分 已确认演讲单位： 东风汽车技术中心 一汽红旗研发总院智能网联开发院 长安汽车 上汽集团创新研究开发总院 长城汽车 上海汽车芯片工程中心 上海汽检 联合汽车电子 博世半导体 中汽研科技 紫荆半导体 捷德 立功科技 银基科技 复旦微电子 SGS Brightsight 波霎科技 俄罗斯工程院 爱德万 华大九天 紫光同芯 云途半导体 杰发科技 芯驰科技 核心议题 ： 直击痛点 解码未来 AutoSEMI 2025 智能汽车芯片的「破局之战」 ——EDA/IP赋能车规芯片设计 技术攻坚： EDA/IP如何突破车规芯片设计瓶颈？国产EDA工具链如何支撑车规芯片全流程设计？ AI加速IP与先进工艺如何满足大算力芯片需求？ EDA/IP生态如何助力芯片企业降低对国际工具的依赖？ 生态共建： 如何通过 IP复用加速车规芯片开发？ EDA工具如何打通芯片与整车功能安全验证？ 国产EDA/IP如何与国际巨头竞争，构建自主生态？ 安全突围： ISO 26262合规：如何通过EDA工具链实现ASIL-D级车规芯片设计？ ISO 21434落地**：安全IP与验证方法学如何应对车载网络安全威胁？EDA如何优化芯片的DFT（可测试性设计）与可靠性验证？ AutoPEPS 2025 无钥匙系统的「升维革命」 技术迭代： UWB厘米级定位、人脸/指纹生物识别集成方案 安全与体验平衡： 抗干扰加密算法、低功耗设计突破 标准化之争： 车企、供应商如何统一技术协议，避免碎片化 与会企业 ： 全球巨头与创新先锋同台 整车与 Tier 1 ： 比亚迪、上汽、东风、奇瑞、长安、理想、小鹏、博世、大陆电子、联合汽车电子 芯片巨头： 英飞凌、 TI、上海汽车芯片工程中心、地平线、芯驰科技、黑芝麻智能 无钥匙技术领军者： 高通、恩智浦、华为、捷德、银基科技 资本与智库： 中金资本、麦肯锡、中国汽车工程研究院 多维数据 ： 展现行业标杆影响力 AutoSEMI 2025：芯片产业的「超级枢纽」 1、全球参与度 吸引 500+ 来自 32个 国家和地区的参会企业，覆盖芯片设计、整车制造、 Tier 1供应商及投资机构全产业链角色。 2、技术展示规模 30+家 展商展出 300+项 芯片解决方案，涵盖自动驾驶 SoC、车规级MCU等核心领域，现场技术Demo互动 超 500次 。 3、行业决策者浓度 参会者中 68% 为总监及以上级别高管 4、满意度与复购率 会后调研显示 95% 参会者认为 “会议内容远超预期”， 89% 的展商已预签 2025年展位。 立即报名！抢占 “早鸟席位”！ 4月18日前达成合作享9折优惠 展位招募： 仅余 15席黄金展位 扫码锁定与行业领袖面对面机会！ AutoSEMI 2025AutoPEPS 2025往届精彩回顾 市场合作：吴老师 电话 :18217555248 邮箱 :lilian.wu@artisan-event.com 当 “芯”跳与“无感”交织 汽车的未来已触手可及！ 6月19日 上海 与全球技术领袖共绘智能出行新蓝图！ 报名链接： https://my.31huiyi.com/m/7b730000-5fdf-ea7d-1fce-08dd263bde83?theme=light

文章来源：https://semiengineering.com/how-software-defined-vehicles-change-auto-chip-design/ 软件定义汽车的转型正在改变汽车设计的几乎每个方面，从车辆搭载的硬件配置、功能更新节奏到硬件淘汰机制都面临重构。 将核心功能从硬件迁移到软件，不仅能让车企以更低成本快速推出新功能并实现敏捷迭代，更将推动当前约290亿美元的汽车软件市场以每年15%的速度增长至2030年。但这也显著增加了车辆设计的复杂性：硬件与软件需要多层级集成，且必须持续深入理解单个功能或系统的变更如何影响整车其他部分。更重要的是，设计过程中还需预判未来技术演进对系统架构的潜在影响。 "软件定义汽车将持续成为重要趋势，因为软件方案比硬件更具成本优势，"Ansys汽车业务首席技术官Judy Curran解释道，"以早期特斯拉Model 3为例，其价格下探的关键并非电池成本大幅降低，而是通过取消物理按键、仪表盘和传统钥匙（改用卡片钥匙），依托大屏幕实现功能集成。新型电气架构将减少硬件模块数量，转而采用更集约化的集成模块。" 但这绝不意味着设计会变得更简单。关乎行车使命与安全的关键硬件、软件和固件，必须确保在未来十年甚至更长时间内都能支持持续升级。对于这个以快速迭代为特征的行业，既要预测软件十年后的演进路径，又要保证其与当前硬件架构的兼容性，这带来了巨大的工程挑战——其结果往往是过度设计。 既有软硬件体系仅是问题的一部分。这些系统需要的仿真精度在某些维度已超越当前数字孪生技术的能力边界。本质上，它们必须能预判技术趋势、为安全需求持续适配，同时保持足够性能以应对尚未明确的安全标准升级。因此，软件定义汽车的设计师们正面临独特的工作范式：适当超出芯片当前需求的设计成为行业共识。 "行业存在两种思路，"Cadence计算解决方案事业部副总裁David Glasco分析道，"其一是预留充足余量。考虑到整车成本结构，增加几颗处理器或GPU并不会显著影响总成本。比如从8核CPU扩展到12核，芯片面积增加对成本影响有限。其二是采用可现场升级的模块化设计，类似PC时代的插卡式GPU，用户可根据软件需求随时升级。此外，车企普遍要求产品线采用统一架构，这意味着低配车型也会搭载高配硬件，后续通过软件解锁功能来实现价值延伸。" 这种过度设计的需求直接源自主机厂的前瞻性要求。英飞凌美洲汽车市场营销副总裁Bill Stewart透露："客户需求中原本20%的缓冲余量已不再够用。设计方法论正在变革——过去我们会平衡1MB存储的方案，现在必须规划2MB甚至4MB的配置。处理性能、网络技术选择同样如此，我们必须为未来扩展预留空间，毕竟后期无法追加内存或算力。" 这种可扩展性需求始于基础硬件平台。"不同车型的硬件工程复杂度各异，"Rambus汽车业务开发总监Adiel Bahrouch指出，"工程师既要满足当前所有车型需求，又需前瞻5-10年可能出现的功能需求。" 软硬件关系的重构 汽车产业软硬件深度耦合的历史正在改写。"传统车辆每个功能都对应独立的ECU黑盒子，"Bahrouch回忆道，"虽然这种模式运行多年，但无法适应软件定义汽车的全生命周期功能扩展需求。" 长期目标是实现软硬件解耦，尤其对不自研硬件的车企更为关键。"虽然各厂商都想效仿特斯拉垂直整合模式，但多数选择松耦合路径，"Glasco比喻道，"这种关系介于CPU厂商与游戏开发者之间——既不像英特尔与游戏公司完全独立，也不如NVIDIA与游戏厂商那般紧密协同。" 紧密耦合的软硬件关系存在多重隐患。"有些功能攸关安全，有些则不然，"西门子数字工业软件混合虚拟系统副总裁David Fritz举例道，"当系统同时处理后排娱乐视频流和紧急避障时，如何确保极端工况下的芯片性能？芯片设计师和软件工程师都难以独自解决，需要系统级需求管理者通过整车电子系统的数字孪生来协调。" 这意味着开发流程的重构：软件团队需基于未完工的硬件编写代码，硬件团队则要适配尚未存在的软件功能。解决方案除了加强软硬件协同，更需建立多层级仿真体系。 "仿真工具生态正在蓬勃发展，"Stewart介绍，"主机厂采用不同层级的方案：既有快速验证高层功能的轻量级仿真，也有取代硬件在环的全面虚拟验证。我们提供支持故障注入的虚拟原型，开发者可以模拟各类异常场景。" 安全防线构筑 在快速迭代的同时，全设备的安全防护必须持续强化。"安全始终是移动靶，"Stewart强调，"加密算法、网络协议都需要持续升级。功能安全同样关键，必须预判芯片、软件或外部事件可能引发的失效模式，并建立监测防护机制。软件定义汽车放大了这些要素的重要性。" 面对多供应商芯片共存的复杂环境，建立统一安全标准成为挑战。Synopsys科学家Mike Borza指出："主机厂通过SAE等组织推动安全标准。以奔驰为例，他们建立可信根体系，通过物料清单验证每个组件的身份认证，确保网络接入安全。" 可靠性设计：汽车电子的终极考验 在软件定义汽车(SDV)的开发中，确保组件长期稳定运行是最后一道关键防线。系统级设计必须采用军用装备标准来打造普通家用轿车——与数据中心服务器在恒温恒湿环境中运行不同，车载电子系统必须在酷暑严寒(-40℃至85℃)的极端条件下保持正常工作。为此，设计师必须确保所有器件都符合汽车电子委员会AEC-Q100标准规定的严苛应力测试要求，这是汽车级元器件的基本准入门槛。 "快速热管理是核心技术难点，"Cadence的Glasco指出，"电动车电池需要持续进行温度调节以维持稳态。从芯片设计角度看，我们已经掌握宽温域（-40℃~125℃）稳定运行的解决方案。比如后视摄像头必须在0.5秒内完成低温启动，这种'冷启动即满血运行'的要求，早已成为汽车芯片设计的基本功。" 结论 软件定义汽车（SDV）正成为蓬勃发展的汽车行业中一个新兴且快速增长的领域。虽然芯片长期以来一直是汽车的重要组成部分，但SDV的出现要求设计人员采用新的设计思路以应对独特挑战。 这些挑战包括：设计能够支持未来多年软件更新的硬件，这可能需要在初期进行一定程度的超前设计；尽管软硬件团队在汽车领域一直需要紧密协作，但SDV的兴起要求两者在保持深度交互认知的同时实现一定程度的解耦。 此外，设计人员在开发系统时还需统筹考虑安全需求，以及车辆运行环境的复杂多样性。 报名链接： https://my.31huiyi.com/m/7b730000-5fdf-ea7d-1fce-08dd263bde83?theme=light 市场合作：吴老师 电话:18217555248 邮箱:lilian.wu@artisan-event.com

文章来源：https://semiengineering.com/how-software-defined-vehicles-change-auto-chip-design/ 软件定义汽车的转型正在改变汽车设计的几乎每个方面，从车辆搭载的硬件配置、功能更新节奏到硬件淘汰机制都面临重构。 将核心功能从硬件迁移到软件，不仅能让车企以更低成本快速推出新功能并实现敏捷迭代，更将推动当前约290亿美元的汽车软件市场以每年15%的速度增长至2030年。但这也显著增加了车辆设计的复杂性：硬件与软件需要多层级集成，且必须持续深入理解单个功能或系统的变更如何影响整车其他部分。更重要的是，设计过程中还需预判未来技术演进对系统架构的潜在影响。 "软件定义汽车将持续成为重要趋势，因为软件方案比硬件更具成本优势，"Ansys汽车业务首席技术官Judy Curran解释道，"以早期特斯拉Model 3为例，其价格下探的关键并非电池成本大幅降低，而是通过取消物理按键、仪表盘和传统钥匙（改用卡片钥匙），依托大屏幕实现功能集成。新型电气架构将减少硬件模块数量，转而采用更集约化的集成模块。" 但这绝不意味着设计会变得更简单。关乎行车使命与安全的关键硬件、软件和固件，必须确保在未来十年甚至更长时间内都能支持持续升级。对于这个以快速迭代为特征的行业，既要预测软件十年后的演进路径，又要保证其与当前硬件架构的兼容性，这带来了巨大的工程挑战——其结果往往是过度设计。 既有软硬件体系仅是问题的一部分。这些系统需要的仿真精度在某些维度已超越当前数字孪生技术的能力边界。本质上，它们必须能预判技术趋势、为安全需求持续适配，同时保持足够性能以应对尚未明确的安全标准升级。因此，软件定义汽车的设计师们正面临独特的工作范式：适当超出芯片当前需求的设计成为行业共识。 "行业存在两种思路，"Cadence计算解决方案事业部副总裁David Glasco分析道，"其一是预留充足余量。考虑到整车成本结构，增加几颗处理器或GPU并不会显著影响总成本。比如从8核CPU扩展到12核，芯片面积增加对成本影响有限。其二是采用可现场升级的模块化设计，类似PC时代的插卡式GPU，用户可根据软件需求随时升级。此外，车企普遍要求产品线采用统一架构，这意味着低配车型也会搭载高配硬件，后续通过软件解锁功能来实现价值延伸。 这种过度设计的需求直接源自主机厂的前瞻性要求。英飞凌美洲汽车市场营销副总裁Bill Stewart透露："客户需求中原本20%的缓冲余量已不再够用。设计方法论正在变革——过去我们会平衡1MB存储的方案，现在必须规划2MB甚至4MB的配置。处理性能、网络技术选择同样如此，我们必须为未来扩展预留空间，毕竟后期无法追加内存或算力。" 这种可扩展性需求始于基础硬件平台。"不同车型的硬件工程复杂度各异，"Rambus汽车业务开发总监Adiel Bahrouch指出，"工程师既要满足当前所有车型需求，又需前瞻5-10年可能出现的功能需求。" 软硬件关系的重构 汽车产业软硬件深度耦合的历史正在改写。"传统车辆每个功能都对应独立的ECU黑盒子，"Bahrouch回忆道，"虽然这种模式运行多年，但无法适应软件定义汽车的全生命周期功能扩展需求。" 长期目标是实现软硬件解耦，尤其对不自研硬件的车企更为关键。"虽然各厂商都想效仿特斯拉垂直整合模式，但多数选择松耦合路径，"Glasco比喻道，"这种关系介于CPU厂商与游戏开发者之间——既不像英特尔与游戏公司完全独立，也不如NVIDIA与游戏厂商那般紧密协同。" 紧密耦合的软硬件关系存在多重隐患。"有些功能攸关安全，有些则不然，"西门子数字工业软件混合虚拟系统副总裁David Fritz举例道，"当系统同时处理后排娱乐视频流和紧急避障时，如何确保极端工况下的芯片性能？芯片设计师和软件工程师都难以独自解决，需要系统级需求管理者通过整车电子系统的数字孪生来协调。" 这意味着开发流程的重构：软件团队需基于未完工的硬件编写代码，硬件团队则要适配尚未存在的软件功能。解决方案除了加强软硬件协同，更需建立多层级仿真体系。 "仿真工具生态正在蓬勃发展，"Stewart介绍，"主机厂采用不同层级的方案：既有快速验证高层功能的轻量级仿真，也有取代硬件在环的全面虚拟验证。我们提供支持故障注入的虚拟原型，开发者可以模拟各类异常场景。" 安全防线构筑 在快速迭代的同时，全设备的安全防护必须持续强化。"安全始终是移动靶，"Stewart强调，"加密算法、网络协议都需要持续升级。功能安全同样关键，必须预判芯片、软件或外部事件可能引发的失效模式，并建立监测防护机制。软件定义汽车放大了这些要素的重要性。" 面对多供应商芯片共存的复杂环境，建立统一安全标准成为挑战。Synopsys科学家Mike Borza指出："主机厂通过SAE等组织推动安全标准。以奔驰为例，他们建立可信根体系，通过物料清单验证每个组件的身份认证，确保网络接入安全。" 可靠性设计：汽车电子的终极考验 在软件定义汽车(SDV)的开发中，确保组件长期稳定运行是最后一道关键防线。系统级设计必须采用军用装备标准来打造普通家用轿车——与数据中心服务器在恒温恒湿环境中运行不同，车载电子系统必须在酷暑严寒(-40℃至85℃)的极端条件下保持正常工作。为此，设计师必须确保所有器件都符合汽车电子委员会AEC-Q100标准规定的严苛应力测试要求，这是汽车级元器件的基本准入门槛。 "快速热管理是核心技术难点，"Cadence的Glasco指出，"电动车电池需要持续进行温度调节以维持稳态。从芯片设计角度看，我们已经掌握宽温域（-40℃~125℃）稳定运行的解决方案。比如后视摄像头必须在0.5秒内完成低温启动，这种'冷启动即满血运行'的要求，早已成为汽车芯片设计的基本功。" 结论 软件定义汽车（SDV）正成为蓬勃发展的汽车行业中一个新兴且快速增长的领域。虽然芯片长期以来一直是汽车的重要组成部分，但SDV的出现要求设计人员采用新的设计思路以应对独特挑战。 这些挑战包括：设计能够支持未来多年软件更新的硬件，这可能需要在初期进行一定程度的超前设计；尽管软硬件团队在汽车领域一直需要紧密协作，但SDV的兴起要求两者在保持深度交互认知的同时实现一定程度的解耦。 此外，设计人员在开发系统时还需统筹考虑安全需求，以及车辆运行环境的复杂多样性。 报名链接：https://my.31huiyi.com/m/7b730000-5fdf-ea7d-1fce-08dd263bde83?theme=light 市场合作：吴老师 电话:18217555248 邮箱:lilian.wu@artisan-event.com

在汽车从机械驱动向电子智能进化的进程中，芯片正成为核心竞争力的关键载体。传统燃油车的 500 颗基础控制芯片，到新能源汽车的 1600 颗三电系统专用芯片，再到智能汽车突破 3000 颗的全域感知芯片，每一次数量的跃升都伴随着芯片类型的迭代与焊接材料的技术突破。作为芯片与电路板之间的 “ 桥梁 ” ，锡膏的性能升级不仅是工艺需求，更是保障汽车电子在复杂工况下稳定运行的核心支撑。 一、从传统汽车到新能源汽车，再到智能汽车， 芯片数量爆发 本质，是 从功能简单到架构重构 。 传统燃油车的芯片应用以分布式控制为核心，500-700 颗芯片中 70% 是微控制器（ MCU ），负责发动机管理、安全气囊等基础功能。这些芯片多采用成熟制程，如恩智浦的 S32K 系列，工作温度范围在 - 40℃~125℃ ，对焊接材料的核心需求是稳定性 —— 既能承受发动机舱的高温振动，又要确保长期使用中的焊点无开裂。 新能源汽车的电动化转型催生了对芯片的海量需求，单车芯片用量突破 1600 颗，核心增量来自三电系统（电池、电机、电控）。以特斯拉 Model 3 为例，其电池管理系统（ BMS ）需要高精度 ADC 芯片实时监测 840 颗电芯的电压和温度，电机控制依赖 SiC MOSFET 提升效率，这些芯片对焊接的导热性提出更高要求 —— 热量若无法及时导出，可能导致电池热失控或电机效率下降。 智能汽车的芯片需求则呈现指数级增长，高端车型已超过 3000 颗，形成 “ 中央计算 + 区域控制 ” 架构。自动驾驶域控制器需要 560TOPS 算力的 AI 芯片（如地平线征程 6 ），支持城市领航辅助（ NOA ）功能； 5G 通信芯片（如高通 SA8155P ）实现车与云端的实时数据交互； 7nm 车规级 SoC （如芯擎龙鹰一号）整合智能座舱的多模态交互。这些芯片不仅算力强大，更对信号完整性和散热效率提出了苛刻要求，焊接材料的选择直接影响芯片性能的发挥。 二、燃油车到新能源汽车，再到智能汽车， 芯片类型 也不断 迭代 ， 从单一控制到多维融合 。 传统燃油车的芯片以 MCU 为核心，辅以低压 MOSFET 和基础传感器。例如， 8 位 MCU 用于车窗升降控制， 16 位 MCU 负责引擎喷油策略， 32 位 MCU 处理 ABS 防抱死系统的实时数据。这些芯片的封装多为 QFP 、 SOP 等传统形式，焊接时采用 SnAgCu 锡膏（熔点 217℃ ），配合 T5 级粉末（ 15-25μm ），即可满足 0.5mm 以上焊盘的连接需求，工艺重点在于控制焊点的空洞率（＜ 5% ）和剪切强度（＞ 30MPa ）。 新能源汽车的三电系统推动了专用芯片的普及。电池管理系统需要高精度 ADC （如 TI 的 BQ76940 ）和高可靠性 MCU ，确保电芯均衡控制的误差＜ 0.1% ；电驱系统的 SiC 功率模块工作温度可达 175℃ ，传统银胶的导热率（ 15W/m ・ K ）已无法满足需求，转而采用添加纳米银线的 SnAgCu 锡膏，将导热率提升至 70W/m ・ K ，芯片结温降低 10℃ ，显著延长模块寿命。车载充电模块（ OBC ）的 LLC 谐振控制器芯片对电磁兼容性要求极高，低卤素锡膏（卤素含量＜ 500ppm ）可减少助焊剂残留对信号的干扰，确保充电效率稳定在 95% 以上。 智能汽车的芯片则呈现 “ 算力 + 通信 + 存储 ” 的融合趋势。自动驾驶芯片（如 NVIDIA Orin ）采用 Flip Chip 封装， 0.4mm 焊球间距要求锡膏颗粒度达到 T7 级（ 2-11μm ），配合底部填充胶（ CTE ＜ 10ppm/℃ ），减少芯片与基板的热膨胀差异，避免焊点疲劳开裂； 5G 射频芯片的信号传输速率超过 5Gbps ，低电阻率锡膏（ 1.8×10^-6Ω ・ cm ）可降低信号损耗，确保天线与芯片间的高效数据交互；柔性电路板（ FPC ）在智能座舱的应用中，需要低黏度 SnBi 锡膏（ 80-100Pa ・ s ），避免弯曲过程中因焊点应力集中导致的接触不良。 三、不同时代的汽车，对于 锡膏性能 要求也不断提升， 从通用材料 变成了 场景定制 。 随着汽车电子向高温、高振、高频场景演进，锡膏的技术升级呈现三大方向： 1、 高温高导化：传统燃油车的发动机舱温度可达 150℃ ， SnAgCu 锡膏通过优化合金配比（如增加 0.3% Ni ），将焊点剪切强度提升至 40MPa ，抗振动测试（ 10-2000Hz, 2g ）中失效周期超过 500 万次；新能源汽车的 SiC 模块焊接，进一步引入纳米增强技术，焊点导热率突破 75W/m ・ K ，满足 200W/cm² 热流密度的导出需求。 2、 精密微型化：智能汽车的 Flip Chip 封装推动锡膏颗粒度向超细发展， T7 级粉末（ 2-11μm ）的均匀度控制在 D50±5% 以内，配合激光印刷技术，实现 0.2mm 焊盘的成型合格率＞ 98% ，桥连缺陷率低至 0.1% 。 3、 环境适应化：针对车载摄像头的高湿环境（湿度＞ 85% ），无卤素锡膏的残留物表面绝缘电阻＞ 10^14Ω ， 85℃/85% RH 存储 1000 小时后电阻变化＜ 5% ；针对北方寒冷地区，低温锡膏（熔点 138℃ ）的焊接峰值控制在 190℃ 以内，保护传感器芯片的温补电路不受热应力损伤。 四、 不同类型汽车的锡膏选型，本质是场景需求与材料特性的深度匹配 。 传统燃油车：以稳定性为核心，优先选择通过 AEC-Q200 认证的 SnAgCu 锡膏，颗粒度 T5 级适配常规焊盘，氮气保护焊接降低氧化风险，确保在 125℃ 长期运行中焊点强度下降＜ 10% 。 新能源汽车：聚焦三电系统的高导热与抗疲劳，SiC 模块选用纳米增强型 SnAgCu 锡膏，电池模组采用激光焊接专用的 T6 级粉末（ 5-15μm ），焊点厚度误差 ±2μm ，满足 3000 次冷热冲击无开裂的严苛要求。 智能汽车：围绕精密封装与高频性能，AI 芯片焊接采用 T7 级超细锡膏，配合底部填充工艺提升可靠性； 5G 芯片选择低电阻率配方，信号损耗＜ 0.1dB ，确保高速数据传输的完整性。 从传统车的 “ 能用 ” 到智能车的 “ 好用 ” ，锡膏的角色从 “ 基础连接材料 ” 进化为 “ 性能赋能者 ” 。当 3000 颗芯片在车载环境中面临高温、振动、高频的多重考验，锡膏以微米级的精度和金属级的可靠性，默默支撑着每一次信号传输与能量转换。未来，随着 800V 高压平台、 4D 成像雷达等新技术的普及，锡膏将继续突破性能边界 —— 或许在看不见的焊点里，正藏着汽车电子持续创新的关键密码。