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AI 晶片成長迅速!晶片設計面臨到三大可靠度難關,該如何突破?

宜特科技_96
・2025/03/03 ・4862字 ・閱讀時間約 10 分鐘
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本文轉載自宜特小學堂〈 AI 晶片設計面臨的三大可靠度挑戰 如何突破〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

AI 熱持續延燒,確保晶片的品質與可靠度是研發關鍵。而 AI 晶片會面臨到三大可靠度挑戰:超高功耗、超低電壓與異質整合,工程師該怎麼迎戰?

點擊圖片收看影片版

2024 年 5 月 OpenAI 與 Google 日前於最新發表會中,揭曉了旗艦模型「GPT-4o」與「Project Astra」。當使用者與其對話時,不但可相互傳輸文字、圖像和音訊,甚至另一端的機器人還可以透過手機螢幕,描述出使用者身處的環境,並從使用者的口吻中,判斷出使用者的情緒,聊到開心之處甚至還會大笑和歌唱,溝通上完全就跟真人如出一轍。2024 年 12 月 OpenAI 的影像生成模型Sora 也終於正式上線,用戶只需要輸入文字描述或上傳圖片,就能在短時間內生成高品質的影像,可預期未來 AI 模組持續進化後,能讓影片更加維妙維肖、真假難辨。

「GPT-4o」與「Project Astra」發布會。圖/OpenAIGoogle

AI 人工智慧技術是透過模擬人腦的類神經網路,經過深度學習,取得物件特徵參數,產生模擬人腦的判斷能力。這看似艱深的 AI 技術,早已走進大眾的日常生活,從生成式內容、自動駕駛、智能家居到醫療保健,從金融到製造業甚至國防等…應用廣泛且深具潛力。今年 1 月美國政府更是宣布將加強限制 AI 晶片與技術出口,這項措施顯示 AI 技術舉足輕重的地位,它將成為推動產業發展的重要引擎。

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除了演算法與大數據不斷進化,在硬體方面, AI 晶片則依不同應用領域,不斷往高效能、高頻寬或低耗電等特性演進。但這些特性同時也跟 AI 晶片的效能、壽命息息相關,甚至會造成 AI 晶片可靠度試驗設計的設備與手法面臨到極大挑戰。宜特可靠度驗證實驗室在本文將歸納出 AI 晶片最常見的三大挑戰,並逐一說明解決辦法。

AI 晶片應用種類。圖/宜特科技

AI 晶片最常見的三大挑戰

雲端 AI 晶片的超高功耗挑戰:熱消散與熱平衡能力

資料中心的雲端 AI 晶片肩負著人工智慧深度學習的重任,因此必須具備極高的運算效能,這也意味著它們將耗費大量電能,單顆晶片耗電量甚至超過 200W(瓦),隨之產生的高熱會加速晶片老化。對於一年必須 365 天不間斷運作的雲端運算 AI 晶片,因老化而產生的可靠度問題就必須審慎評估。

可靠度測試的原理是透過抽樣(Sampling)一定數量的 IC 進行實驗,以預估整個母體的生命週期與故障機率。通常會抽樣 77 顆晶片進行測試。而當這 77 顆功耗高達數百瓦的晶片,在單一台可靠度系統設備做 1000 小時的可靠度測試時,會產生上萬瓦的功率熱能,嚴格考驗了可靠度測試系統的「熱消散」「熱平衡」能力。

唯有精準控制熱消散與熱平衡,才能確保每顆晶片在執行不同運算模式時,晶片能維持穩定的PN接面溫度(Junction 溫度(Tj)),如此一來,才能準確預測 IC 的生命週期。因此,如何有效消散並控制高效能雲端 AI 晶片所產能的熱能,是 IC 可靠度實驗設計中面臨的重大挑戰之一。

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終端 AI 晶片的超低電壓挑戰:多組系統電源需求,挑戰可靠度測試極限與硬體解決方案

終端 AI 晶片除了需要高運算效能外,還必須具備「低耗電特性」,以滿足應用環境的需求。例如,行動裝置、物聯網(IoT)裝置、無人機及電動車自駕輔助等,皆仰賴電池供電,因此低功耗設計至關重要。

隨著半導體製程不斷進步,在相同邏輯閘數下的動態電流越來越省電,但尺寸微縮的物理特性效應,卻導致電晶體靜態漏電流隨之增加。根據摩爾定律,每兩年電晶體的面積可縮小一半,但這並不代表無法讓晶片的功耗密度減半,反之,相同面積的晶片將會消耗比以往更大的電流。為了降低功耗,除了採用低工作電壓設計之外,多工作電壓與多閘極電壓的設計也十分常見。然而,對於可靠度測試系統而言,動輒 10 組以上的系統電源需求,考驗著可靠度設備電源數目的極限。

同時,1V 或甚至低於 1V 的主電源(core power)低工作電壓,將使得 IC 電源的餘裕度(power margin)縮小,電路板上的電壓降(power IR drop)或者電源漣波(power ripple),更容易造成 IC 可靠度測試出錯。電壓降不僅發生在主電源,因為主電源的降低,部分邏輯閘訊號源(Pattern)電壓準位,也需要同步降低,這進一步造成硬體設計與測試上的困難,在在考驗著可靠度測試系統能力與硬體設計。

因此規劃一個符合終端 AI 晶片需求的高溫工作壽命(High Temperature Operating Life,簡稱HTOL)可靠度測試環境,從設備選擇、PCB 電路板模擬與製作,各種細節與設計上的考量,皆必須較一般邏輯 IC 更為嚴謹。

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異質整合挑戰:熱消散路徑複雜化

異質整合晶片。圖/宜特科技

異質整合(heterogeneous integration)是 AI 晶片中的一項重要技術。為了加快不同晶片間的傳輸頻寬,不同製程的異質晶片被整合在一個封裝內,常見的有高帶寬記憶體(High Bandwidth Memory,簡稱HBM)、感測器(sensor)、微機電系統(Micro-Electro-Mechanical Systems,簡稱MEMS)和天線(antenna)等。經由矽通孔(Through-Silicon Via,簡稱TSV)、重分佈層(Redistribution Layer,簡稱RDL)、凸塊(bump)和中介層(interposer)等製程手法,這些晶片可以並排或堆疊起來。這將大幅度提升異質晶片間的資料傳遞效率,並降低耗電量。

但是,這種複雜的異質封裝堆疊架構,熱產生與熱消散路徑亦隨之複雜,例如,較大功耗晶片不一定位在封裝中心位置,各個晶片厚度亦可能不盡相同,這將使得晶片產生的熱消散與熱感測方式不同於傳統封裝,如何在可靠度測試時正確量測與監控晶片溫度變得更具挑戰。

綜上所述,如何面對熱消散與熱平衡能力、測試系統的電壓極限,以及異質整合的熱消散路徑複雜化,是在進行可靠度設計驗證時,必須克服的關鍵。對此,宜特可靠度驗證實驗室提出如下建議。

如何克服 AI 晶片的可靠度挑戰

利用液態冷卻系統,穩定控制高功耗 AI 晶片產生的熱能

散熱設計功率(Thermal Design Power,簡稱TDP),是 CPU 晶片對主機板「散熱能力」的要求規格。目前桌上型電腦 CPU 的 TDP 規格最高在 150 瓦(W)左右,電競玩家為了維持 CPU 長時間高效高頻工作,往往升級主機板、散熱片、風扇等等配件,使得升級後的系統散熱能力高於 TDP 要求,讓 CPU 能長時間高頻工作,而不會發生過熱降頻,甚至休眠等問題。

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但是伺服器及 HPC 等雲端 AI 晶片,當前 TDP 規格已達 200W 以上超高發熱功耗。而晶片因封裝結構與材料等因素,已難以使用空氣對流當散熱媒介,將晶片 junction 溫度控制在目標值。

尤其是在可靠度測試中,要求的目標溫度高達 125°C,這遠遠高於桌上型電腦的 70°C。通常在 125°C 時,晶片的功耗牆已經處於解鎖狀態,因此稍有不慎就可能導致晶片因高溫而燒毀。因此,當對如此高功耗的 IC 進行高溫可靠度測試時,測試系統必須具備更快速的散熱能力。

液態冷卻系統(Liquid cooling socket)。圖/Enplas

宜特可靠度驗證實驗室建議的解法,是利用更高效的液態冷卻控制調節系統(Liquid cooling system),搭配客製化液態循環 socket(如上圖),此系統利用液態熱交換速率優於氣態的特性,以及即時監控晶片溫度與調節液態流速等方法,穩定控制超高功耗 AI 晶片產生的熱能,成功收集可靠度實驗數據。

熱二極體監控電路,監控 IC 本體溫度

雲端 AI 晶片的超高功耗,在進行可靠度測試時,容易因晶片本體溫度波動太快,導致無法及時消散熱能,造成產品非預期性故障,例如熱失控(Thermal Runaway)。因此,當 IC 內建熱二極體(thermal diode)元件時,透過可靠度系統與可靠度測試板設計,可以客製化熱二極體(thermal diode)監控電路,來監控 IC 內部溫度,將可監測到最即時與準確的接面(junction)溫度(如下圖)。

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IC 熱二極體(thermal diode)監控電路圖例。圖/宜特科技

此作法反應速度快,搭配前面提到的高效液態冷卻控制調節系統,更適合超高功耗 AI 晶片快速溫度變化,藉以提供即時熱消散動作。此外熱二極體(thermal diode)監控電路,可針對 3D 封裝的多晶體(multi-chip)結構下,獨立量測出各個晶片的溫度,以達到更精確的可靠度數據收集。

客製化治具,貼合高低不同的裸晶(die)

AI 異質整合晶片,裏頭的裸晶(die)高低不同,因此,在可靠度驗證測試的治具準備,必須依照不同的晶片,客製化 IC socket(測試座)和散熱系統(heat sink)和熱感測元件(sensor),才能夠緊密貼合高低不同的裸晶(die),藉此增加熱消散能力,溫度量測與監控才能更準確。

客製化IC測試socket。圖/宜特科技

測試電路板超前模擬,免去生產組裝後效能不符

AI 晶片採用先進製程,超低的工作電壓已來到 1V 以下。然而,當高電流經過電路板走線時,容易在電路板上產生由低到高的壓降(DC IR drop),IR drop 將壓低原本已超低的工作電壓,容易使得AI晶片因電源電壓餘裕度(Power voltage margin)不足而失效。

IR drop 的模擬測試。圖/宜特科技

此外,當 IC power 抽載大電流時,也會產生各種頻率的SSN(Simultaneous Switching Noise)。 而電路板的電源層阻抗(Power plane impedance),在各種不同抽載頻率下,因本身佈線(layout)因素可能反映出高低不一的阻抗(impedance)值(如下圖)當阻抗值在某個頻率下超越目標值時,就會造成嚴重雜訊(Power AC noise)與漣波(Power ripple)也會使得 AI 晶片因電源雜訊餘裕度(Power noise margin)不足而失效。

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電源層阻抗的模擬測試。圖/宜特科技

為了解決此問題,我們跳脫傳統電路板設計思維採用新的 BI 模組(Burn in module)設計理念,將電路板從原本的一板測試數顆晶片,微縮至僅測試單顆晶片。搭配目前許多佈線(layout)輔助設計工具,即可在可靠度電路板設計初期經由軟體分析模擬,調整電源走線長短寬窄、灌孔點大小與數目、解偶合(decoupling)電容值與放置位置等,改善工作電壓與訊號源IR drop與電源層阻抗等問題,避免測試電路板於生產組裝完成後,才面臨效能不符問題。此外,電路板設計微縮至單顆晶片,在測試老化實驗時,能協助客戶以個別待測物(Devices Under Test, 簡稱DUT)取得更多的實驗參數,同時能針對各晶片的電晶體靜態漏電流的不同,分別進行測試參數設定,進一步提升 AI 晶片的測試品質。

AI 晶片可靠度解決方案速查表

宜特的可靠度驗證實驗室從多年經驗中,統整出以上問題和解法,並製作一張圖表讓您快速了解 AI  晶片面對不同可靠度挑戰時的解決方案。

三大類 AI 晶片可靠度設計驗證速查表。圖/宜特科技

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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車用晶片要求超嚴格!沒有工廠的IC設計公司,該怎麼讓一線車廠點頭買單?
宜特科技_96
・2026/06/26 ・3664字 ・閱讀時間約 7 分鐘

想打入熱門的車用半導體供應鏈,對沒有自家晶圓廠的 IC 設計公司來說,最大的挑戰就是:如何向一線車廠證明自家的晶片具備零缺陷(Zero Defect)的頂級品質?答案就藏在 AEC-Q004 車用零缺陷框架裡!只要掌握這套品質管理核心,沒晶圓廠也能脫穎而出,順利拿到進軍車用供應鏈的黃金門票。

本文轉載自宜特小學堂〈 IC設計如何進入車廠供應鏈?一次搞懂 AEC-Q004 車用零缺陷框架〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

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近年來,車用半導體市場熱度持續發燒,許多 IC 設計業者(Fabless)都想搶攻這塊大餅。然而,在傳統消費型電子中,設計歸設計、製造歸製造。但在車用晶片(Automotive IC)領域,一點點微小的瑕疵(Defect)都可能導致嚴重的安全事故,跨入車規市場的門檻可說極高。

自 2018 年起,以 BMW、Volkswagen、Audi 為首的歐系車廠開始積極推動「零缺陷(Zero Defect)」理念,要求半導體供應鏈從設計、製造到測試皆須以風險思維貫穿。Tier 1 供應商與車廠OEM(Original Equipment Manufacturer,原始設備製造商)對產品可靠度與異常回覆速度的要求亦不斷提升,車用晶片不僅要能滿足長達 15 年(或約 1 萬小時以上)的壽命要求與 -40°C 至 +125°C 的極端溫度考驗,還需應對嚴格的外包供應鏈追蹤與客戶稽核。

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具備設計與製造一條龍能力的 IDM(Integrated Device Manufacturer,整合半導體元件製造商),因擁有自家晶圓廠,通常已取得IATF 16949 這張認證,也就是進入汽車供應鏈的「門票」;但對於沒有晶圓廠的 IC 設計業者(Fabless)來說,在缺乏自有製程的情況下,該如何向車廠證明自己的產品具備車規級的零缺陷品質呢?

這時候,AEC-Q004《Automotive Zero Defect Framework》(車用零缺陷框架)就是幫助大家順利通關的終極武器!它可解決「設計和製造溝通斷層」的問題,讓供應鏈上下游能用同一套邏輯說話。本文將帶大家搞懂,如何透過 AEC-Q004 的框架,在產品交付給客戶前,把所有潛在的失效因子通通攔截下來。讓 IC 設計公司能從「被動應付測試」轉向「主動品質管理」,正式從消費級晶片商升格為車規級供應商。

自 2018 年起,歐系大車廠(如 BMW、Volkswagen、Audi)開始強力推動零缺陷(Zero Defect)的品質文化。為了具體落實這個目標,AEC 在 2020 年發布了 AEC-Q004。
AEC-Q004 並非用來取代既有標準,而是作為 AEC-Q100 等車用元件可靠度驗證標準的延伸品質指南,用以補強車用半導體在量產階段(Production Phase)的 Zero Defect 管理機制。

在實務上, AEC-Q004 常與下列體系共同運作:AEC-Q100 / Q101 / Q102(元件可靠度驗證)、IATF 16949(汽車供應鏈品質管理系統)、ISO 26262(功能安全要求)(衍生閱讀:了解三大面向,順利取得IATF 16949汽車品質管理系統證書最新車規AEC-Q100改版速讀 揭示車用晶片可靠度驗證關鍵

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AEC-Q004 Zero Defect 六大管理面向。圖/宜特科技


AEC-Q004將車廠極度要求的「零缺陷」文化,具體化為好懂的「六大管理面向(industry interpretation)」,包含:設計防錯、外包製程監督、測試與良率分析、應用程度評估、持續改善,以及問題解決。這六大管理面向能對應到 IATF 16949 的核心工具(如 FMEA、SPC、PPAP 等),成功消除了「設計端」與「製造端」之間的斷層。(衍生閱讀:車規最新 探索AEC-Q004零缺陷的世界

彙整 AEC-Q004 六大管理面向與 IATF16949 核心工具之對應關係。圖/宜特科技

宜特科技指出,AEC-Q004 的「統計防錯」基礎也跨度整合了 AEC-Q001 (Part Average Testing, PAT) 與 AEC-Q002 (Statistical Yield Analysis) 兩項核心規範,用來過濾異常樣本(Outlier)與管控異常良率批次(SYL、SBL),確保隱性不良品不會流入車廠。

有了這套標準,再加上 ASP 外包治理機制,即使是沒有自有工廠的 IC 設計業者(Fabless),也能無縫對接代工廠(Foundry)與封測廠(OSAT)。宜特
專家團隊認為,這不僅能確實滿足車規嚴苛的壽命與可靠度要求,更能帶領企業穩健邁向系統化的零缺陷管理。

AEC-Q004 零缺陷實施架構。圖表的左半邊(產品設計階段)做得愈紮實,右半邊(預防失效)的成效就愈顯著。圖/AEC-Q004

(一) 三層防錯架構:

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根據我們的實務驗證經驗,AEC-Q004 為了將零缺陷管理從設計端一路延伸至量產與改善階段,特別將六大管理面向(industry interpretation)橫向展開,並縱向打造了「三層防錯架構」,形成一個從實體特徵、電性行為到統計監控的全流程風險防控循環:

  1. 實體層(Physical):
    關注物理與結構上的控制,包含製程能力、SPC(統計製程管制)、OCAP(異常行動計畫)。
  2. 電性層(Electrical):
    確保電性行為符合預期,包含 EDS (Electrical Die Sort,晶圓針測) 與 Test Coverage(測試覆蓋率)。
  3. 統計層(Statistical):
    運用強大的數據分析抓出隱形瑕疵,包含 PAT、SBL、SYL 以及異常樣本管控(Outlier Control)。

為了讓大家更好理解這套立體的防護網,AEC 建立了一個清晰的交叉矩陣,確保六大管理面向(industry interpretation)在每個層次都能被徹底落實。

AEC-Q004 三層防線 × 六大管理面向(industry interpretation)交叉矩陣 (符號說明:● 主要關聯 / △ 次要關聯 / ○ 輔助關聯) 。圖/宜特科技

(二) 跨標準的「統計攔截失效機制」:

在這三層防線中,最核心且最具威力的就是「統計層」。簡單來說,就是透過統計數據來抓出潛在的不良品。AEC-Q004 為了有效防堵失效,特別跨度整合了 AEC-Q001 與 AEC-Q002 兩項核心規範,建立起強大的「統計防錯機制」,精準過濾異常批次與產品:

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  1. PAT(Part Average Test)抓出異常樣本(Outlier):
    在同一批晶片中,即使某顆晶粒的測試數據「符合規格」,但若其電性參數 明顯偏離該批次的統計分佈(statistical distribution),仍可能被判定為 Outlier 並予以篩除。透過這種 Outlier Screening(PAT),可提前攔截可能導致早期失效(Early Failure) 的潛在不良晶粒流入車廠。
  2. SYL(Statistical Yield Limit)剔除低良率批次:
    當某批次整體的測試 bin 分佈或良率表現明顯偏離長期統計趨勢(例如低於統計下限) 時,即可能觸發 SYL (Statistical Yield Limit) 機制。這代表該批產品可能存在製程、材料或設備異常,因此必須啟動調查並可能暫停出貨,以避免潛在缺陷流入車廠。
  3. SBL(Statistical Bin Limit)調查假性高良率:
    當某個測試 bin 的比例異常增加(高於統計上限)時,可能代表測試條件設定異常、測試覆蓋率不足,或潛在缺陷未被正確篩出。此時需啟動 SBL(Statistical Bin Limit)調查,以確認是否存在測試逃逸(Test Escape)或測試條件偏移的風險。透過這套結合了實體、電性與統計攔截的「防錯機制」,半導體業者就能有效拉起防線,將不良品阻絕於車廠之外。

宜特長期觀察發現,在實務上,許多車廠會要求 Fabless IC 公司建立 Automotive Service Package(ASP),以確保代工廠(Foundry)與封測廠(OSAT)的製程與品質管理符合車用品質要求。

身為 IC 設計公司,產品需要交由代工廠(Foundry)與封測廠(OSAT)生產。為了確保代工製程符合車規的穩健性,建議業者必須依循 AEC-Q004 要求,建立完善的 ASP (Automotive Service Package) 制度。

透過設計–製造–測試的「三層防線(實體層、電性層、統計層)」,IC 設計業者可以嚴格監督外包夥伴。例如:要求代工廠的製程能力指標 Cpk 必須大於等於 1.67、強制實施 OCAP(異常行動計畫)與 PAT 統計攔截,並且簽訂車用品質協議(Automotive Quality Agreement)以釐清品質責任。

車用ASP 與商用製程差異對照表。圖/宜特科技

隨著 Tier 1 與車廠對可靠度的要求越來越高,AEC-Q004 已經成為 IC 設計業者跨入車規市場、與車廠對話的關鍵橋樑。它不僅僅是一份文件,更是一個強大的協同機制。只要掌握了這套零缺陷的通用語言,沒有晶圓廠的 IC 設計公司也能以「設計防錯、製程監督、統計防錯」三位一體的方式,成功打入車用半導體供應鏈。
我們建議往零缺陷方向努力的供應商,通過 AEC-Q100 只是起點,能通過車廠對「零缺陷」的嚴苛稽核才是真正的考驗。

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本文出自 www.istgroup.com

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