news 2026/2/28 8:49:02

研发测试和量产测试有什么不同?

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
研发测试和量产测试有什么不同?


芯片测试其实分成两个完全不同的方面——研发测试和量产测试,它们的目标、方法、甚至思维方式都截然不同。

研发测试的核心任务只有一个:验证芯片设计有没有按照预期工作。这个阶段工程师要做的是实验性质的工作,通过各种测试手段来确认电路设计、功耗指标是否符合规格书的要求。

研发测试是一个反复迭代的过程。发现问题就要回去改测试vector甚至ECO,直到所有指标都稳定达标。这个阶段测试工程师和设计工程师几乎是绑在一起工作的,测试的目的除了筛选好坏,还要找出设计的边界和缺陷。

等研发测试全部通过,设计确认无误后,芯片进入量产阶段。这时候测试的性质彻底变了——不再是验证设计对不对,而是要快速判断这颗芯片生产出来后有没有缺陷。

量产测试面对的是海量的芯片。一个晶圆上可能有几千颗die,每天产出几万甚至几十万颗芯片。你不可能像研发阶段那样慢慢测,必须在几秒到几十秒内完成一颗芯片的全部测试项目。

量产测试关注的重点也不一样了:

功能测试- 芯片的各个模块能不能正常工作,逻辑功能有没有问题

参数测试- 工作电流、漏电流、输入输出电平这些参数是否在规格范围内

老化筛选- 通过高温高压加速老化,把早期失效的芯片提前筛出来

量产测试要有明确的判定标准。每一项测试都要给出pass或fail的结果,这个结果直接决定芯片能不能出货。测试程序需要经过严格的验证和优化,确保既不会漏掉有缺陷的芯片,也不会误杀良品。

研发测试允许失败,甚至期待失败——因为每次失败都能帮你发现设计问题。而量产测试追求的是高良率和低测试成本,失败意味着生产出了废品。

这种差异体现在测试设备上也很明显。研发测试用的往往是示波器、逻辑分析仪、频谱仪这类通用测量仪器,可以灵活观察各种信号细节。量产测试用的是ATE(自动测试设备),强调的是速度和效率,一台设备可能同时测试几十上百颗芯片。

还有一个容易被忽视的点:量产测试的测试向量是从研发测试中提炼出来的。研发阶段可能会跑几十万甚至上百万个测试向量,到量产时要精简到几千个,既要保证测试覆盖率,又要控制测试时间。这也是个技术活。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/26 15:03:35

深度剖析tone()函数在音乐代码中的作用

用Arduino让蜂鸣器“唱歌”: tone() 函数的实战与深挖 你有没有试过用一块Arduino板子,外接一个小小的蜂鸣器,就能播放出《小星星》甚至《卡农》?这背后的关键,并不是什么复杂的音频芯片,而是一个看似简…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/26 10:39:10

奇偶校验在工业串行链路中的实践:系统学习笔记

奇偶校验在工业串行链路中的实践:一位嵌入式工程师的实战笔记最近在一个工业网关项目中,我遇到了一个典型的通信问题:现场的温度传感器通过RS-485上报数据时,偶尔会传回乱码。主控PLC解析失败后触发了误报警,导致产线停…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/27 9:14:18

开箱即用!BERT智能语义填空服务零配置部署教程

开箱即用!BERT智能语义填空服务零配置部署教程 1. 引言:为什么需要中文语义填空服务? 在自然语言处理(NLP)的实际应用中,上下文感知的语义补全能力是衡量模型理解力的重要指标。无论是自动纠错、智能写作…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/24 11:38:39

GLM-TTS音素级控制实测,多音字不再读错

GLM-TTS音素级控制实测,多音字不再读错 1. 引言:多音字挑战与GLM-TTS的突破 在中文语音合成(TTS)领域,多音字误读一直是影响用户体验的核心痛点。例如“重”在“重要”中读作“zhng”,而在“重复”中则为…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/24 15:03:39

AI图像模型选型建议:Z-Image-Turbo适用场景全面评估

AI图像模型选型建议:Z-Image-Turbo适用场景全面评估 1. 背景与技术定位 随着AI生成内容(AIGC)在设计、广告、游戏等领域的广泛应用,高效、高质量的图像生成模型成为企业与开发者关注的核心工具。阿里通义推出的 Z-Image-Turbo 是…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/26 9:28:04

惊艳效果展示:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B对话应用案例分享

惊艳效果展示:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B对话应用案例分享 1. 引言:轻量级大模型的现实需求与突破 随着大语言模型在各类应用场景中的广泛落地,对高性能、低资源消耗模型的需求日益增长。尤其是在边缘设备、嵌入式系统和本地化部署场景…

作者头像 李华