汽車制造商也為自己檢驗和驗證零部件。福特汽車公司（Ford MotorCo.）高級可靠性工程師基思?霍奇森（KeithHodgson）說：“我們實際上將每個人的設計分開，并將它們重新組合在一起。我們經歷了最糟糕的電路分析過程，在這個過程中，我們實際上幫助他們根據我們的實際汽車客戶使的用情況和任務概況進行重新設計。”

福特想從集成電路設計師和制造商那里得到的數據是，對于99％的客戶而言，使用最壞溫度和沖擊，芯片實際上能夠正常運行多長時間?！叭缓笞孾集成電路制造商]與我們共享數據，這樣我們就可以估計出最壞情況下，客戶會持續多長時間，然后嘗試在失敗之前采取措施減輕這種情況?！?/p>

失敗在某種程度上是不可避免的，但是如何應對它會帶來各種各樣的選擇。“在福特，我們假設零件會發生故障，因此我們試圖通過預測來緩解故障——這是一種預測方法，我們希望集成電路制造商幫助我們了解退化模型，以便我們將其構建到運行芯片的軟件中，并對我們認為有用的壽命進行估計。那么，自動駕駛就很容易了，只需讓車輛自行駕駛回家，以及更換處于故障邊緣的模塊即可”

汽車制造商正在向芯片行業尋求有關退化模型的詳細數據，其中大部分尚未存在。

DFR Solutions首席執行官兼執行合伙人克雷格?希爾曼（Craig Hillman）表示：“半導體公司的人讓我們有點瘋狂的一件事是，他們在這些較小的工藝節點上使用非常復雜的工具來預測晶體管的可靠性?！钡钱斔麄兊挠脩粼儐柨煽啃詴r，他們會說它只有0.70v并且設備的故障率恒定為77，沒有故障。

DFR并不孤單。弗勞恩霍夫自適應系統工程部的部門設計方法負責人Roland Jancke說：“我們正在與一些德國汽車制造商進行談判，他們基本上有相同的問題。他們無法從這項技術中獲得足夠的信息。如果您考慮的是最新的技術——10、12、7nm——那么問題是它們無法獲得足夠的信息?！?/p>

在過去，供應鏈使用瀑布模型，在那里，原始設備制造商會給一級供應商一個規格，然后他們會決定讓哪個二級供應商參與，依此類推至三級和四級。

“這種模式已經不起作用了，”Jancke說?！斑@太慢了，而且沒有提供足夠的信息。這是一條相當長的線——某種價值鏈，還有一些信息沒有在整個價值鏈上傳遞。因此，當汽車制造商將某些技術應用到他們的汽車中時，他們并沒有完全了解他們所得到的東西。我們從眾多的原始設備制造商那里得知，他們正開始打破這一價值鏈。他們開始直接聯系技術供應商和代工廠，因為他們想知道這項技術的真正能力，尤其是在先進技術方面。他們想知道代工廠在測試什么，他們正在做什么，以確保這項技術能持續20年或滿足任何別的要求?！?/p>

他指出，代工廠對此特別感興趣，因為它提供了雙向信息流?！耙患移囍圃焐谈嬖V我的是，它們不能穿透一級。他們只傳遞最少必要的信息，而不是所有的信息。原因是原始設備制造商和一級供應商之間存在業務關系。這是有法律原因的。他們不泄露所有信息有很多原因，但從原始設備制造商到技術供應商再到代工廠，沒有直接的法律聯系。因此，他們可以在業務級別上交談，但不能在技術級別上交談。代工廠之所以感興趣，是因為他們想知道原始設備制造商對這些芯片的真正用途。芯片的應用條件是什么？“

其他可靠性問題

汽車供應鏈的深度和遠度不僅僅是芯片和IP。它還包括最初用來制造芯片的材料，以及制造過程完成后留下的材料。

“可靠性始于供應源和與供應商的接觸，”布魯爾科學公司（Brewer Science）首席執行官特里?布魯爾（Terry Brewer）表示。“他們必須帶來一定水平的質量和容量。因此，您需要了解來源、他們與供應商的關系以及供應商的期望。在過去，我們從未與供應商有過直接的關系。現在我們做了，因為你必須在材料上運行數百個測試。我們從頭開始建造新材料，所以我們需要監視器和預監視器。如果我們不這么做，就沒有機會獲得我們需要的可靠性。如果你看的不僅僅是摩爾，那么材料就是可靠性的同義詞，而且分析更加復雜?！?/p>

Brewer說，在先進節點和電子元件比以前多的系統中，公差正在縮小，客戶要求比過去更低的缺陷率?！笆畠|分之五可能存在，但對于萬億分之五，我們甚至不確定它是否存在于現實中。我們已經從牛頓轉移到量子，不僅僅是芯片，還有系統集成，這既是機遇也是挑戰。”

其中一些可以在系統中傳播。“有了一個系統，你就可以修改可靠性，”他說，“這樣你就可以降低分辨率，同時還能從計算機中獲得同樣的性能?！币虼?，如果你向芯片制造商供貨，他們可能需要每萬億分之一缺陷的零件。如果您提供給系統供應商，他們可以更輕松地使用較低的數字?！?/p>

所有這些都對汽車電子產品的可靠性有很大影響，但它也首先提出了一些關于可靠性的有趣問題。

應用材料公司副總裁桑杰·納塔拉詹（sanjay natarajan）表示：“關鍵問題在于，你是否能讓它更可靠，以及你是否能容忍它不那么可靠。什么時候不夠可靠？在這里，你談論的是數字設備的高可靠性。如果每兩年你沒有更多的晶體管和更高的功率效率，這一切都會破裂。如果你沒有，你就被卡住了。所以你真正談論的是，在更小、環境更差的情況下，如何使它們更可靠。這就有很大的挑戰。然后，假設我們采用一種更具大腦靈感的方法。然后你就不能再隱藏數字背后的變化，這就是我們今天所做的。今天我們所有的晶體管都有變化，但這種變化都小于時鐘速度。所以晶體管A可能切換得很快，晶體管B可能切換得很慢，但是只要它們在一個時鐘周期內完成切換，就沒有人注意到這種變化。數字世界隱藏了這種變化?，F在，如果你想進行模擬，它更節能。但是你必須控制好變化。我們正在研究的部分內容是，因為您不能隱藏變化，現在您必須消除或最小化變化。這就是一些集成材料解決方案發揮作用的地方?！?/p>

有兩個問題正在引起汽車方面的可靠性問題。一個是電子設備中的軟錯誤。另一種是更經典的故障類型。

“對于軟錯誤，我們面臨的挑戰是如何隔離或重新啟動芯片的一部分，”ArterisIP營銷副總裁KurtShuler表示。“對于瞬態IP，您希望關閉部分互連、刷新數據、隔離數據、關閉數據、重新啟動并同步備份。對于永久性錯誤，您希望隔離它，但不要重新啟動它。您要確?？梢允褂媒导壔蚓o急模式進入商店。“

Shuler指出，目前，在老化和可靠性方面，封裝問題比硅引起的問題更多。（這些是標準的塑料或陶瓷包裝，而不是先進的包裝方法。）

消費者想要什么

汽車的可靠性意味著用戶可以依賴于他們工作時，要求沒有任何性能問題和維修的需要。隨著時間的推移，車輛不按廣告要求工作或完全不工作的頻率會讓用戶感覺到運輸工具的整體可靠性。

國家儀器公司（NationalInstruments）汽車營銷主管 Jeff Phillips表示：“對汽車駕駛算法的假設存在很大差異?！薄坝行┤讼胍粋€平穩的旅程。其他人則專注于100%的安全性。算法本身需要做出很多決策，獨立于供應鏈。在所有這些方面，可靠性將是一個區別?！?/p>

“如果你買了一輛車，你通常會通過品牌親和力和對汽車可靠性的感知，”National Instruments首席產品營銷經理David Hall說?！皢栴}是，電氣化的可靠性是未知的。一輛雪佛蘭伏特或特斯拉汽車沒有10年的數據價值。還有另一個方面，即服務級別（Uber、Lyft等），這將更多地取決于用戶體驗和服務可靠性，而不是汽車本身。”

Hall指出，在傳感器融合裝置上運行的代碼也會隨著時間的推移而改變。

“芯片級的可靠性也存在問題，”他說。“大多數問題都是電氣方面的，他們使用的部件不是為汽車設計的。今天發生的很多事情是人們為一個場景而設計，而不是為汽車設計零件。隨著行業標準化ISO26262，所有汽車車型的ADAS都將發生變化。這將加速一切并幫助我們在硬件上實現完全自治，但我們在軟件開發過程中也需要這一點。這發生在韓國這樣的地方，任何時候發生事故，他們都會填寫一個標準表格，用于更改傳感器融合算法，這在亞洲是強制性的，不過，在美國，汽車制造商不必共享數據?！?/p>

總結

總的來說，汽車可靠性正在提高。J.D.Power發現三年前車型的可靠性上升了9％（2015年的車型，2017年末測量）。不到三年的時間可能是對汽車普遍可靠性進行初步評估的好時機，但20年和安全系統零缺陷是汽車的預期狀態。總的來說，現在每100輛車平均有142個問題（PP100）。研究中最可靠的車輛達到99至100。（PP100,指每100臺車輛的問題點數，分值越低表示可靠性越高。）

據J.D.Powers報道，“車內技術仍然是最有問題的，”音頻/通信/娛樂/導航（ACEN）對于車主來說仍是一個麻煩的類別，收到的投訴頻率最高。兩個最常見的問題與內置語音識別（9.3pp100）和內置藍牙連接（7.7pp100）有關?！?/p>

雖然這對汽車工業來說是個好消息，但還有很長的路要走。

本文編譯自semiengineering