【AEIF 2024】测试技术创新，如何助力汽车电子行业？

汽车行业历经百年沉淀，近年来由其机械定义汽车的传统路线，跨越到软件定义汽车的演进路线，促使产业巨变。回顾其发展历程，汽车机械化始于1976年，机械为主，具备了基础的汽车电子但没有通信功能；1997年左右，大量集成电子器件和ECU的使用让辅助驾驶技术开始出现，汽车开始具备通信功能，安全系统初步形成；2020年至今，是智能驾驶技术飞速发展的几年，多感知融合、海量数据处理、通信互联和电池及充电技术不断创新。

中国在新能源汽车和自动驾驶技术方面，已经走在了世界前列，国家对于汽车芯片的重视度也非常高。2023年12月，中国工业和信息化部组织编制并印发了《国家汽车芯片标准体系建设指南》，就旨在进一步推进汽车芯片标准研制和贯彻实施，助力汽车芯片研发应用。

然而，在汽车芯片测试领域却面临着三大挑战，一是汽车智能化，以ADAS、智能座舱SoC为代表的汽车计算芯片需要处理的数据量越来越大，要求的运算能力也越来越强，这给互联互通带来了非常大的挑战；二是汽车网联化的挑战，包括C-V2X、汽车以太网、CAN和蓝牙等通信功能；三是汽车电动化，从IGBT到碳化硅（SiC）等宽禁带功率器件的转化，让汽车动力系统频率和电压更高，对测试设备提出了更高的要求。

作为全球领先的测试测量厂商，是德科技(Keysight)的方案从前端工艺和器件研发，到芯片设计、制造及测试环节，环环相扣，覆盖了集成电路设计与测试的整个生命周期。随着新能源及智能汽车车发展强劲的势头，是德科技于2018年单独成立了汽车电子与新能源事业部，并于2022年通过并购整合资源的方式进一步拓展对应测试业务业务。

“这个事业部直属于公司，主要方向就是汽车电子和新能源，这几年我们也是一直在这两个方向上不断根据客户的需求，进行技术上的迭代和创新。” 在日前于无锡举办的2024中国集成电路设计创新大会暨第四届IC应用展（ICDIA2024）上，是德科技大中华区运营总监 任彦楠女士在接受《电子工程专辑》等媒体的采访时说到，她从测试测量角度解读了如何解决汽车电子面临的几大发展挑战，并与探讨了人工智能（AI）技术对行业产生的影响。

是德科技(Keysight)大中华区运营总监 任彦楠女士

在汽车电子与新能源行业的布局

据介绍，是德科技在新能源方面擅长三大方面。首先是电池性能测试，包括电池单体、电池模组和电池管理；第二是汽车充电系统和充电桩的测试；第三是功率半导体测试，包括静态参数和动态参数。

“这三大优势是基于是德科技原本的技术优势发展起来的，尤其是第二点，因为在快充技术在近两年发展非常快，欧标、美标、国标以及日本都有自己的充电标准，包括电流、电压以及插电接口的形式。” 任彦楠指出，是德科技的测试方案已经实现了全标准覆盖，功率覆盖到了250千瓦，并且很快就会推出面向超充的900千瓦方案（1500V，600A），“这个方案目前已经覆盖国内最先进的充电方案，并且已经得到全球25个国家，100多家整车厂和充电桩厂的认可和验证。”

在汽车智能化测试测量的方向，是德科技擅长的传统半导体优势项目，与车载技术进行了融合，例如大算力计算、车内通信、车载雷达等。在这方面，是德科技提供了包括智能驾驶、智能座舱等各种硬件测试方案，最近也和国内多家头部汽车芯片厂商联调，从硬件到软件打通这一环节。

“2022年底，是德科技推出了雷达目标模拟器，可以同时模拟几百个目标，而且这些目标可以同时处在最高到达400km/h的速度，相当于模拟了车载毫米波雷达应用在大范围移动目标和复杂环境中对目标的识别能力。目前这套模拟器已经得到了欧洲车厂以及特斯拉的认可。” 任彦楠介绍到，除了面向毫米波雷达的方案，是德科技也根据不同车厂采用的传感器方案，推出了激光雷达模拟器。

电池还安全吗？

前段时间的黎巴嫩寻呼机爆炸事件，让人们对带电池、可远程通信设备的安全性产生了担忧。如果电动汽车的电池管理系统（BMS）被人破解，是否会在使用或者充电的过程中被远程短路，导致爆炸起火？ 

对此任彦楠表示，从BMS芯片的角度，很多厂商已经从安全性考虑做了加密，防止黑客通过V2X通信远程控制汽车，甚至车窗、后盖也有单独的安全加密手段，用来防止盗窃。BMS的安全性虽然很多厂家考虑到了，但真正要落实到芯片级别的加密，目前只有高端车型会做，因为每加一级功能就增加一级成本。

“所以安全性做到什么程度，是由厂商来决定，而不是测试测量厂商推动。” 任彦楠指出，汽车行业和以前的通信、电子行业不一样，新能源车行业又和以前的燃油车行业不一样。“以前传统油车零部件的功能和性能定义，更多是依靠Tier-1，但是就现在新能源车发展的速度来看，车厂毫无疑问拥有了更大的话语权。包括国内理想、蔚来、比亚迪以及小米SU7，它们在自身车身的定义上，会对每一级安全性做考虑，去定义每一级供应商应该做什么功能。”

回到电池安全这个问题上，虽然电池厂家也会有自己的安全规范，但大多是基于机械上的防刺破、撞击。到BMS芯片层级上的安全，最终还是由车厂进行整合的。

AI技术的影响

基于大模型的生成式AI，给整个科技行业带来了爆炸式效应，AI跨界也成了半导体行业讨论的热点。虽然AI在应用落地、商业模式上还在探索，但从技术角度加速拉动了整合和革新，把芯片算力、半导体制造、封装以及服务器之间的互联拓宽了不止一个数量级。

先来看AI技术给测试测量行业带来了哪些机遇和挑战。以自动驾驶为例，L4级别需要500到1000TOPS的算力，这要求在多颗GPU上进行并行计算，甚至更大的服务集群。“这些需求对高速电信号和光信号的测试提出了更高的要求。”任彦楠表示，是德科技作为测试测量工具的提供商，也希望帮助行业解决并行计算的问题，所以在这一两年内对高速电信号和光信号的测试进行了全面升级，例如PCIE5接口、SerDes 112G，以及200G的光通信测试方案。

再看AI技术能否应用在测试测量上。目前，是德科技的AI应用主要集中在机器学习上，利用现有的测试数据训练测试仪器，使其更好地辨别接收到的数据，筛选出有效的信号，提高测试效率。例如，示波器在接收波形时，通过机器学习的方法可以更快地识别有效数据，减少无效数据的处理时间。此外任彦楠表示，是德科技也在尝试将AI技术应用于复杂环境中的信号捕捉和分析，提高测试的准确性和效率。

汽车加速创新，给测试测量带来挑战

随着整车电子电气架构的演变，汽车电子系统的设计越来越复杂，是德科技也遇到了一些新的测试案例和挑战。例如，电池性能的测试方面，国内有世界头部电池厂牵头，虽然还没有行业标准，但涉及电压、电流的输出性能等方面的测试标准跟进起来还是较为顺利的。

相比之下，智驾技术从L3向L4的演进更为复杂，涉及车网互动、车内智能、整车智能以及人机交互的范围。这些技术在车上应用时，必须考虑到安全性、道路法规等因素，因此面临较大的挑战。

“比如车载以太网要达到什么速度才能满足车内通信的要求？智驾芯片要达到多少TOPS算力才能满足自动驾驶的标准？目前供应商都在车厂的带领下探索，对于测试厂商来说也在一步一步探索。” 任彦楠表示，虽然测试测量厂商不是标准的决策人，但确确实实地参与到了一些行业标准的定制工作中，“到目前为止，是德科技参与了全球和汽车标准相关的35家标准组织。具体工作包括参数的制定、测试方法的制定，以及验证安全性和稳定性的测试。”

另外，整车的开发周期在不断加快，不少车企从推出一款新车，到上市开售的时间还不到一年。这样的速度突破了传统认知，因为通常一个车型上市至少需要2-3年的时间。

测试是周期中关键的一环，也是比较影响周期的一环，对于是德科技这样的企业来说，压力主要在于前期的性能测试和安全验证环节，测试方案要提前介入，确保零部件、芯片、模组等性能验证在整车开发前完成。

任彦楠举例道，车载芯片在上车之前需要进行AEC-Q100测试，通常需要两到三个月的时间。在此之前，芯片已经通过了性能测试。“我们会在整车开发的一年前完成所有前期测试，确保芯片的性能和安全性。实验室测试完成后，再进行安全性测试，最后与整车进行磨合。这个流程确保了在加快开发周期的同时，产品质量不受影响。”