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電動車安全如何把關?最新 AEC-Q007 規範解析,揭開車用板階驗證關鍵!

宜特科技_96
・2025/04/22 ・4140字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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本文轉載自宜特小學堂〈最新AEC-Q007規範搶先看 車用Board Level驗證手法大公開〉,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!

圖 / 宜特科技

隨著全球環保政策日趨嚴格,預測 2035 年歐美市場的電動車比例將分別達到 85% 和 70% 以上。為確保電動車使用者的安全,車用電子的可靠度要求也愈發嚴謹。因此,專門規範車用 IC 上板至 PCB 焊點可靠度測試(BLR)的 AEC-Q007 規範正式發布。讓我們快速了解一下AEC-Q007到底包含了哪些內容吧。

儘管目前電動車市場成長幅度已逐漸放緩,不如前幾年增長速度快,但國際能源署(IEA)預測,到2035年,歐美市場的電動車比例將分別達到85%和70%以上。從中長期來看,只要各國持續引入更嚴格的環保規定,電動車市場就會繼續擴大。

而全球汽車電子最高殿堂-汽車電子協會(Automotive Electronics Council,簡稱AEC)近期宣告,已推出 AEC-Q007 規範,正式定義車用 BLR 可依循的驗證標準方向。

AEC 是什麼?

AEC 是於 1990 年由克萊思勒、福特汽車、通用汽車組成的組織,目的是要建立通用的汽車零件可靠度測試方法與品質系統標準。此協會全球僅 93 家為合格會員,皆是全球在汽車各領域翹楚,包括全球前 10 大的 Tier1 供應商 – APTIV、BOSCH、CONTINENTAL、DENSO、MAGNA、ZF 等,以及前 10 大的車用晶片 Tier 2 供應商 -INFINEON、INTEL、NVIDIA、NXP、QUALCOMM、STM、TI 等,而 Tier 3 供應商(也就是協助 Tier 2的服務公司)則包含 TSMC、UMC、GF、Amkor 皆為其成員。)

宜特科技也在 2022 年底正式成為 AEC 會員。

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這些規範的主要焦點都是在零件層面進行各種測試。雖然 AEC-Q104 規範中的 Test Group H 提到了板階可靠度(Board Level Reliability,簡稱 BLR),但內容只是提供了一些參考規範,並未詳細說明有關 PCB 和菊花鍊(Daisy Chain)的設計規範。(如果您對這個規範有興趣,可以參考這篇文章:六大重點,秒懂車用多晶片模組AEC-Q104規範

換句話說,以前的 AEC 文件都是針對零件測試的規範,直到 2024 年 3 月推出 AEC-Q007,才首次真正將零件和印刷電路板(PCB)結合起來,其中建議了 PCB 與 Daisy Chain 詳細的設計規範,並透過 BLR 驗證方式觀察焊點失效的情況。

AEC-Q007 內容所提到的 Daisy Chain 設(圖一),其實就是我們經常聽到的板階可靠度測試,透過零件搭配 PCB,將錫球與 PCB 端設計成導通模式,進而形成迴路以便觀察焊點(Solder Joint)之壽命(延伸閱讀: 板階可靠度測試 Pass 或Fail,PCB 設計居然是關鍵),於測試過程中搭配測量儀器,即時獲得資訊來判斷焊點良率。

圖一:BLR Daisy Chain 設計概要。圖 / 宜特科技

與完整的板階可靠度測試相比,AEC-Q007 規範僅聚焦於溫度循環測試 (TCT)下的焊點耐久性,而全面的 BLR 測試則涵蓋了三大應力條件:溫度循環測試 (TCT)、振動測試 (VB)、機械衝擊測試 (MS)。儘管 AEC-Q007 仍有範圍上的限制,但它仍是一個邁向提升汽車電子 PCB 可靠度的重要進展。透過納入 PCB 層級測試,AEC-Q007 可更深入解析元件間的相互作用及失效機制,特別是在熱疲勞條件下的影響,最終提升長期可靠度。

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本文宜特科技將以 AEC 協會會員第一手觀察,逐一解析 AEC-Q007 規範中的三大要點:Daisy Chain 設計、PCB 設計和溫度循環測試。

一、驗證前之車用 Daisy Chain 如何設計

AEC-Q007 規範針對不同封裝形式中的 Daisy Chain 設計有個別的介紹,相較於其他國際規範大部分僅以文字帶過,對於初次想要學習 BLR 流程的使用者來說,AEC-Q007 規範非常容易理解與應用。本篇小學堂文章,宜特可靠度驗證分析實驗室,將以市場上較普及的球柵陣列封裝(Ball Grid Array, BGA)進行說明。

AEC-Q007 將 Daisy Chain 設計分成 4 個 Level,設計困難度以 Level 3 最簡易,Level 0 則最複雜,文中也提供建議指南,設計者可依據本身需求來設計 Daisy Chain。

因製程能力不斷提升,單一零件也從以往可能僅包含一顆晶片,逐漸發展到能容納多顆晶片。透過晶片與晶片或基板(Substrate)的層層堆疊,讓零件能擴充更多的 I/O。這些堆疊的晶片透過Solder Joint進行連結,以 BLR 角度來看,應該將零件內部等相似的 Solder Joint 結構一併考慮進來,以達到整體的可靠度,因此在 AEC-Q007 規範中,即針對不同類型零件提出不同的 Daisy Chain 設計建議。

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Level 3:透過零件基板(Substrate)的表層(Top layer)佈線,將錫球與PCB進行連結,這是 BLR 驗證最常見的 daisy chain 設計方式,主要可以觀察到零件表層線路、PCB 以及接點 Solder Joint 的異常狀況(圖二)。

圖二:Level 3 的 daisy chain 設計,透過零件基板(Substrate)的表層(Top layer)佈線,將錫球與 PCB 進行連結。圖 / 宜特科技

Level 2:因 Level 3 設計僅經過基板表層線路,當實際的產品基板線路較為多層複雜時,其可能會無法模擬部分基板失效情況,藉由將原本在零件底部的線路延伸至基板(Substrate)內層 (圖三),可延伸確認是否會因外在應力導致基板內層線路斷裂或脫層。

圖三::Level 2 的 Daisy Chain 設計,將原本在零件底部的線路延伸至零件基板(Substrate)。圖 / 宜特科技

Level 1:將佈線持續延伸至零件內部,連結內部晶片之表面金屬層,觀察零件內部的Solder Joint(圖四)。就宜特觀察,這種 Daisy Chain 的設計方式被越來越多客戶接受。原因在製程能力提升後,堆疊層數增加勢必讓零件內 Solder Joint 承受更大的熱應力與機械應力。

圖四:Level 1 的 Daisy Chain 設計,將佈線持續延伸至零件內部,連結內部晶片之表面金屬層。圖 / 宜特科技

Level 0:此種設計最為複雜,將 Level 1 設計方式再延伸至內部晶片(圖五),由於牽涉到晶圓設計製程,若使用者選擇 Level 0 設計,成本將會大幅提高。除此之外,BLR 即時偵測設備主要以低阻抗與低電流方式進行快速偵測,但此種設計的內部晶片常產生較高的阻抗,可能因超過偵測設備的規格,導致無法即時偵測,在設計前也須將這些因素考量進去。

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圖五:Level 0 的 Daisy Chain 設計,將 Level 1 設計方式再延伸至內部晶片。
圖 / 宜特科技

二、 驗證前之 PCB 設計

了解零件 Daisy chain 設計後,接下來就要討論 PCB。PCB 設計其實對於BLR壽命也佔了非常大的因素,PCB 層數越多也代表厚度越厚,層數越少則反之。厚與薄是否會影響到測試結果?答案是肯定的。

在溫度循環的環境下,因溫度讓整體產生熱脹冷縮的變化,反覆地針對 Solder Joint 進行溫度疲勞最終產生斷裂。假如 PCB 在熱脹冷縮的過程中,能和零件有一致的變形方向,就能增加其壽命,因此在設計 PCB 時,也建議考慮到與零件的匹配性

延伸閱讀:掐指算出 Warpage 翹曲變形量 速解 IC 上板後空焊早夭異常) 。

AEC 其實也有考量到零件最終使用的環境具備多樣性,PCB 層數與厚度難以固定規格,因此 AEC 不強制要求,讓供應商能以較貼近實際面的方式去設計PCB。對於產品資料蒐集也較具真實性,假若供應商無法獲得 PCB 規格的資訊,AEC 也提出一組 PCB 設計方針可供參考,其中較推薦的是 8 銅層與 1.6mm 的厚度。

三、正式進入車用可靠度測試手法:溫度循環測試

1. 測試目的:了解零件特性 而非通過驗證

當完成零件與 PCB 設計後,接下來就進入測試條件。AEC-Q007 首先提出的驗證方式為溫度循環,這裡先請讀者注意規範中的目的章節,開頭就提到是要蒐集零件 BLR 熱疲勞壽命的分佈數據,這代表此驗證是獲得樣品故障分析資訊,與我們常執行 BLR 驗證條件有些許不一樣。一般 BLR 測試條件,是以500或1000循環為標準,通過此循環即代表產品「通過驗證」;而 AEC-Q007 目的是「了解零件特性」,將資料蒐集做為未來使用者參考。

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2. 測試條件:分為 4 級

溫度循環測試條件,參考 AEC-Q100 零件環境工作溫度等級進行分類,總共分為 4 級,最嚴苛為第 0 級。理想情況下,選擇的溫度條件等於或大於預期的應用操作溫度範圍(參考表一)。監控過程與判定方式則是參考 IPC-9701,高低溫駐留時間建議 10~15 分鐘。另外,規範中也提到溫度循環使用設備不應選擇快速升降溫,例如:雙氣槽式溫度衝擊與液槽式溫度衝擊。

表一:溫度循環條件參數。表格來源::宜特科技

3. 測試樣品數

測試樣品準備數量應不小於 50+5 顆(包含故障分析),建議執行到所有測試樣品失效至 63.2%。假如執行一段時間後皆未故障,可停止於 3000 循環。AEC-Q007 有提到除了蒐集故障資訊外,對於已故障的樣品應進行故障分析,並記錄故障位置。針對 BGA 零件規範就定義了 10 種故障位置,若驗證過程未發生故障,也建議於每 500 循環,須將樣品取出進行切片或紅墨水分析。

圖六:焊點失效位置。圖 / 宜特科技

4. SMT 定義參數

除了零件設計與測試條件,AEC-Q007 對於表面黏著技術(surface mount technology, SMT)也定義了設定參數。由於 SMT 的結果可能會影響可靠度的數據,SMT 後 Solder Joint 內會產生孔洞,孔洞的標準雖然有規範定義,但過大過小都有可能造成後續可靠度數據差異。規範中也建議 SMT 設定參數應接近供應商實際的量產條件,更詳細資訊可參考 AEC-Q007-002。

小結

AEC-Q007 首度跨出零件本體,搭配 PCB 驗證方式進行規範。目前雖然僅有溫度循環驗證方式,但這是因為車用零件在實際應用中會面臨各種溫度挑戰,如戶外環境、高低緯度以及接近發熱區域(例如引擎室)等。相較於消費型零件,車用零件的可靠度需克服更多溫度相關因素,因此「溫度」對於車用零件來說是最需要克服的關鍵因素之一。

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宜特可靠度驗證實驗室針對 BLR 長期經驗觀察,Solder Joint 在長時間的溫度環境下,的確可能產生異常現象,AEC-Q007 的撰寫者以溫度為出發點是正確的,尤其是車用零件因考量到使用者安全性,必須更嚴謹看待。接下來,宜特預期 AEC-Q007 會持續提出其他的驗證項目,例如:機械衝擊、振動、濕度測試等等,以建置完整的驗證流程。

本文出自 www.istgroup.com

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宜特科技_96
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我們了解你想要的不只是服務,而是一個更好的自己:) iST宜特自1994年起,以專業獨家技術,為電子產業的上中下游客戶, 提供故障分析、可靠度實驗、材料分析和訊號測試之第三方公正實驗室

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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