为何模拟与混合信号芯片难以适配自适应测试？

模拟与混合信号芯片测试正迎来重要转折点。一项全新标准首次让工程师得以量化这类核心器件的测试覆盖率，但行业至今仍难以区分正常工艺波动与隐性失效。

今年1月正式发布的IEEE 2427-2025《模拟缺陷建模与测试覆盖率标准》，搭建了一套更统一的规范框架，用于验证模拟及混合信号电路的缺陷检出能力。长久以来，该领域的测试覆盖率界定始终缺乏统一标准，这项标准的落地将有效规范行业测试工作。与此同时，半导体企业正尝试借助数据分析、历史数据以及更灵活的自适应测试流程来压降测试成本，同时避免不良品或临界状态器件流入终端市场。

爱德万业务发展经理Don Blair表示：“芯片厂商都设有测试成本预算，会在预算范围内尽可能完善测试。一旦触及预算上限，就必须想办法降本，例如缩短测试时长、删减或精简测试项目。”

自适应测试发挥理想效果的前提是：充分掌握输入信号与预期输出的对应关系，确保删减或精简测试后，不会损失有效测试覆盖范围。但模拟与混合信号器件打破了这一逻辑——其输出结果通常落在一个合格区间内，普通合格器件与高性能优质器件的性能差异，往往就隐藏在这个区间之中。

当测试无法得出单一固定结果时，这种取舍会变得更加艰难。以模数转换器（ADC）、数模转换器（DAC）这类数据转换芯片为例，即便积分非线性、差分非线性等指标测试合格，不同合格样品之间的性能仍存在优劣之分。这种差异直接决定了芯片能否应用于高端场景；客户也会根据设计与工艺的历史表现，判断是否可以精简测试流程。

Blair补充道：“混合信号测试很难落地数据分析应用，因为多数混合信号测试属于非确定性测试，结果偏定性判断。确定性测试逻辑很简单：固定输入信号，合格器件就会输出唯一结果。而非确定性测试中，同一输入信号下，合格器件的输出会落在一个区间内，器件性能有高有低，这也是定性判断的来源。”

数字芯片测试并非完全不存在判定模糊的问题，但数十年来，扫描测试、内置自测试（BiST）、固定故障模型以及清晰的覆盖率指标等结构性测试方法，为其提供了成熟支撑。而模拟与混合信号器件目前仍高度依赖功能测试与规格参数测试，尤其当器件性能受增益、失调、漏电流、噪声、电阻、线性度、阻抗、温度及工作环境等因素影响时，更是如此。

自适应测试虽同样适用于这类器件，但落地门槛更高。一旦删减或调整某项测试，很可能就失去了判断临界器件能否在实际应用中稳定工作的唯一依据。

测试覆盖率的成本考量

测试成本不只是单条测试项的执行耗时。测试设备属于固定资产投入，整体成本还包含测试单元利用率、人工、能耗、场地占用，以及用昂贵设备执行无效测试所产生的额外开销。不同器件的售价、终端客户的质量要求各不相同，各项成本的分摊逻辑也存在差异。

举例来说，一款售价10美元的芯片，若测试成本占比为5%，单颗测试成本约0.5美元；同比例下，售价20美元的高端芯片，单颗可承担1美元测试成本，也就具备了增设筛选测试的空间。这套逻辑看似简单，但测试工程师必须精准判断：哪些测试属于冗余项，哪些测试是保障高端产品性能余量、支撑定价的关键。

产品迭代阶段不同，选择也会随之改变。处于量产初期的产品，尤其是面向汽车、工业及安全关键领域的器件，企业通常优先保障上市周期、完成性能表征，并验证工艺稳定性。当产品工艺趋于成熟后，厂商便会重新评估各项测试的实际价值，剔除性价比偏低的项目。

泰瑞达电源与热解决方案产品经理Damian Megna说道：“这完全取决于应用市场。汽车领域始终追求更高的测试覆盖率。而当行业发展成熟后，客户都会回归测试成本与测试效率的核心考量，希望我们协助甄别并剔除冗余测试项。”

不同厂商、不同产品线的覆盖率策略差异极大。部分企业会执行全量测试，因为一旦不良品流出，后续损失代价极高；也有企业依靠设计余量、工艺稳定性及内部数据分析把控品质。这类测试策略通常属于企业机密，因为它直接反映出厂商认定的风险点，以及愿意通过统计方式管控的风险类型。

Blair表示：“企业具体保留哪些测试、又有哪些测试可依托历史数据与数据分析进行豁免，基本都对外严格保密。这取决于终端产品的质量标准，而标准往往由下游客户制定。部分客户对品质要求严苛，要求混合信号测试提供完整详实的数据；也有客户更注重成本，对此要求相对宽松。”

模拟芯片的测试覆盖率难题

问题的根源，首先在于“测试覆盖率”本身的定义。数字测试依托成熟的结构性测试手段，可以明确验证预设故障是否被检出。但这套评判逻辑并不完全适用于模拟与混合信号器件。这类芯片的失效往往表现为多项参数偏移，而参数偏移的影响程度，又取决于器件的实际应用场景。

这也导致行业难以界定两项测试是否重复、规格测试能否精简、前置测试结果能否替代后置测试。模拟芯片的痛点并非单纯测试项目多，更深层的问题是：行业长期以来只能依靠累积大量测试数据来建立品质信心，始终缺少统一标准，无法区分哪些测试能真正检出缺陷、哪些只是徒增测试时长。

西门子EDA Tessent产品线产品经理Étienne Racine指出：“模拟/混合信号电路一直缺少客观、中立的覆盖率衡量指标，这是目前最大的矛盾点。正因如此，工程师往往会选择保守方案，叠加大量冗余测试，不仅拉长测试时间、推高整体成本，还会拉低良率。”

图1：模拟/混合信号设计示意图。图源：西门子EDA

IEEE 2427-2025标准的出台，开始弥补这一短板。它为工程团队提供了标准化思路，用于判断：某项测试能否检出特定类型缺陷、该缺陷是否可通过其他方式检测、能否在设计前期就优化测试覆盖率。

模拟与混合信号测试分为不同类型，对应的解决方案也有所区别。部分缺陷最适合通过直接规格参数测试检出；若设计具备充足的可观测性与可控制性，另一部分缺陷则可采用结构性测试。目前最优方案，大多是结合结构性测试、功能测试与参数测试。具体哪些测试可以调整、精简或间接判定，取决于器件的底层失效机理。

Racine说道：“像差分晶体管对、带隙基准源产生的参数类缺陷，需要依靠规格测试，但这类测试可以采用快速直流测试完成；部分老化相关缺陷需要系统级参数测试，而电迁移、应力引发的短路、断路问题，则可通过系统级结构性测试检出。”

随着模拟电路不断集成进复杂系统芯片，测试方案的取舍变得愈发重要。一款混合信号器件内部，往往集成了数字控制逻辑、电源管理、数据转换、传感、射频及安全功能等多个模块，不同模块对结构性测试覆盖率、规格测试、应用专项筛选的配比要求也各不相同。

Modus Test应用与产品管理总监Jack Lewis表示：“混合信号测试基本都以功能测试为主，芯片会严格按照规格要求完成全功能验证。具体测试力度，取决于产品是商用级、车规级，还是安全关键级器件。”

这也让自适应测试不再是简单的删减测试项。厂商可以在积累足够数据后，剔除数字芯片中的冗余测试向量；但对于模拟芯片，某一项测试可能是唯一能反映器件在特定负载、温度、电压环境下临界状态的手段。因此，是否缩减测试覆盖率，关键要看剩余测试项目，能否依旧区分正常工艺波动与参数濒临规格极限的劣化器件。

测试链路带来的变量风险

除器件本身外，测试链路引入的不确定性，会进一步加剧测试难度。所有电学信号都会经过一套完整链路：测试仪器、线缆、探针卡/测试插座、接触点位，最终抵达芯片引脚。链路中的任一环节，都可能产生电阻异常、污染、部件磨损、共面度偏差等问题，进而干扰测试结果。

这一点在模拟与混合信号测试中尤为关键——这类器件的性能余量通常极小。数字信号具备一定容错空间，小幅波动不会造成误判；但高精度模拟测试的参数偏移，足以改变芯片分选结果，甚至产生误判失效。一旦异常的测试数据被导入自适应测试模型，系统会误将接触不良、线路损耗等问题，判定为芯片本身存在缺陷。

开尔文连接通过独立的激励线路与检测线路，将器件与测试链路的干扰隔离开来：激励线路输出电压或电流，检测线路精准采集芯片引脚的实际信号。如果缺少这套检测机制，即便测试端输出标准电压，芯片端也可能因线路损耗出现电压偏差。

Lewis介绍：“对于混合信号与模拟测试场景，理想的测试插座必须支持全引脚开尔文连接。这类测试对电压精度要求极高，精度越低，就越需要放宽判定裕量。”

放宽判定裕量虽然能规避不确定风险，但也会压缩器件的可用性能区间。部分原本达标的芯片，可能因测试链路误差被判定不合格，或是被划分至低等级品类。当厂商依靠数据分析开展精细化分选测试时，这种取舍带来的影响会被进一步放大。

测量晶体管导通电阻（RDSon）是混合信号与功率器件的核心测试项，该参数单位为毫欧级，线路接触稍有异常就会导致测试结果失真。

Lewis补充道：“在所有混合信号与功率器件测试中，导通电阻测试是受互连结构影响最突出的项目。部分芯片封装引脚数量有限，无法单独设置检测引脚；而企业有时也不愿采购成本更高的开尔文测试座，这就会进一步放大测试误差。”

高引脚数数字芯片同样存在互连问题，但和模拟芯片的难点截然不同。

诺信测试检测业务发展总监Vidya Vijay表示：“高引脚数数字芯片的难点，集中在信号隔离、测试覆盖率与测试效率上。而模拟与混合信号芯片恰恰相反，引脚数量不多，但容错率几乎为零。哪怕单个接触点位偏离0.25毫米的标准位置、或是高度超出规格，都会彻底破坏测试结果，且现有测试架构无法抵消这类误差。”

因此，将测试设备本身的偏差与器件本身的性能偏差区分开，是自适应测试流程落地的基础。测试精度不断提升、自动化决策持续普及，能否精准区分两类偏差，直接决定自适应测试是提升良率，还是只是把风险转移到流程的其他环节。

泰瑞达的Megna说道：“客户迫切需要完整的特性分析与规格数据，以此确认测试仪器在各类环境下都能稳定复现结果。他们要确保检测到的异常问题，全部来自芯片本身，而非测试设备。”

物理偏差与电气性能的关联分析

自适应测试的核心，是各项决策背后可靠的数据关联逻辑。只有当前期工艺、量测、电学测试数据，能够高置信度预判后续测试结果时，测试项才可以被精简、调整或移除。但模拟与混合信号器件很难做到这一点：材料细微偏差、封装应力、隐性缺陷，都会改变电气性能，却不会产生明显的物理失效特征。

随着芯片采用更薄的薄膜、更密集的互连结构以及多元化材料堆叠，挑战进一步加剧。工艺前端产生的微小偏差，可能直到后续电学测试、热加载乃至终端使用阶段才会显现，而此时问题根源早已被多层结构掩盖，或是分散在多个工艺步骤中。

应用材料旗下Onto Innovation产品营销高级总监Lei Zhong表示：“3D器件采用的全新架构与材料，可能催生更多‘隐性失效通道’，引发无法溯源的性能劣化与良率损失。这类问题会大幅增加工艺异常与后期电气性能问题的关联分析难度。”

失效分析能够打通链路，将后端电气异常与前端可复现的物理特征对应起来。找到二者的关联规律后，企业便可将物理、化学特征纳入筛选标准，帮助工程师区分真正的性能偏差与常规工艺噪声。

布鲁克纳米红外系统产品经理Cassandra Phillips说道：“通过逆向追溯分析，我们可以建立对应关系：某种键合结构、材料状态，会对应后期优异的电气性能；反之则会引发性能问题。借助失效分析找到这套规律后，就能将其转化为量产筛选标准。”

这套逻辑十分关键，因为模拟与混合信号芯片大多是渐进式失效，而非突发式彻底损坏。工程师需要判断器件性能偏离标准值的幅度、偏离状态是否稳定，以及在工作环境下是否会持续劣化。电阻、漏电流、增益、噪声等参数的微小偏移，危害不亚于明显的短路、断路故障。

蔡司显微技术电子业务部门市场战略高级总监Thomas Rodgers称：“数字芯片的失效基本就是线路断路或短路。而模拟芯片，我们还要重点关注电阻值的异常偏移，这类问题的表征与测量难度要大得多。”

由此可见，量测分析与失效分析的价值，不只是追溯问题根源。当物理特征能够稳定对应电气性能结果时，相关数据就能用来优化测试策略，将测试资源聚焦在高风险器件上。若二者关联度较弱，保留直接测试依旧是最稳妥的选择。

量产测试的局限性

量产测试只能捕捉器件在有限工况下的短期表现，无法全面模拟长期使用状态。如今先进片上系统（SoC）普遍集成片上监测模块，在实际工作状态下，持续追踪时序裕量、电压、温度、负载应力与器件老化情况。这类监测手段无法替代传统模拟、混合信号测试，但也证明，将监测范围延伸至单一量产测试环节之外，已是行业趋势。

片上遥测与全生命周期监测，把测试观测范围从工厂延伸至产品全生命周期。它们不会取代量产测试，但能补充电压、温度、噪声、负载对器件长期性能的影响规律，最终优化筛选规则，验证前端特征指标的预判有效性。而温控始终是重中之重，因为温度既会影响测试结果，也会改变器件本身的工作状态。

Megna表示：“客户对温控精度的要求越来越高，目的就是尽量放宽不必要的判定裕量。精准温控既能提升良率，也能强化产品可靠性。如果可以在标准高温工况下完成稳定测试，那么合格产品的长期可靠性也会更有保障。”

良率与可靠性的平衡，在模拟、混合信号领域尤为重要。更精准的温控可以减少量产误判，同时也能真实反映器件的性能余量。保障良率的测试精度，同样能提升企业对出厂产品长期稳定性的信心。

共封装光学（CPO）：各类挑战的集中体现

共封装光学（CPO）是上述所有难题的集中缩影。光电元件集成在同一封装内，叠加了多重复杂变量：电气性能、光学指标、对准精度、温度敏感度、信号完整性、电源完整性、装配偏差、封装应力等，每一项都会影响测试决策。光子模块的引入，进一步放大了多物理场耦合带来的测试难题。

新思科技产品管理高级总监Amlendu Shekhar Choubey说道：“光子器件对温度极其敏感，温控的重要性再度提升。行业需要一套光电协同的一体化仿真流程，同时依托统一设计平台，整合电子设计、先进封装与光子集成电路（PIC）设计，实现从架构规划到最终交付的全流程协同设计。”

图2：模拟IP波形示意图，眼图用于表征信号质量与完整性。图源：新思科技

CPO并非诞生了全新的测试难题，而是在原本就难以区分电气、温度、封装偏差的系统中，新增了光学性能变量，让模拟/混合信号领域本就存在的关联性分析难题变得更加棘手。

Choubey补充道：“它没有创造全新问题，只是让原有挑战变得更加严峻。”

前置布局，筑牢测试信心

模拟与混合信号器件的自适应测试，不会走向单一发展路径。部分应用场景对不确定性零容忍，仍会保留全量功能测试；另一些产品则会结合结构性测试、优化缺陷模型、前端量测技术与大数据关联分析，删减冗余测试，将测试资源倾斜至高风险器件。

最有效的优化思路，是测试左移，即在设计阶段提前布局。完善的模拟缺陷模型、统一的覆盖率统计标准、更强的电路可观测性，能帮助团队在流片量产前，就界定出哪些测试项目不可或缺。这并非要取消规格测试，而是让测试工程师有据可依，清晰判断哪些环节必须直接实测，哪些环节可依靠其他数据佐证。

Racine表示：“推行测试左移，在设计验证、版图设计甚至流片之前就开展测试覆盖率评估，能够主动弥补覆盖率短板，而非等到样片产出后再补救。”

提升测试效率的需求会长期存在，毕竟测试成本是所有芯片产品必须考量的经济因素。随着封装结构日趋复杂、终端应用对性能余量要求愈发严苛，模拟与混合信号厂商也必然会持续探索数据分析、历史复盘与精细化测试流程。

当下的核心难点在于：删减测试前，必须充分证明其属于冗余项；必须有效区分器件本身偏差与测试链路偏差；同时验证前端数据能否支撑测试决策。

模拟与混合信号芯片并未置身于智能测试的发展浪潮之外，反而成为检验这项技术落地难点的“试金石”。