半导体成本将占50%，如何护驾自动驾驶

半导体技术正在推动百年汽车产业的革命。随着 ADAS系统 的升级，向无人驾驶的无限接近，越来越多的CMOS传感器、MEMS传感器以及探测雷达被用来感知周围环境。同时， 新能源汽车 动力系统的电气化使得功率器件使用量大幅增加，而由于其动力结构发生改变，也为电源管理芯片带来了新的发展机会……在自动驾驶和新能源的“双驱力”下，半导体正在颠覆传统汽车产业的路上高歌猛进。根据普华永道数据，到2030年，一辆电动车和L5级别的无人驾驶汽车中，电子元器件成本约占整车成本的50%。

技术是把双刃剑。半导体在驱动汽车革命前进的同时，也带来了一定的风险。统计显示，47％的零公里故障源于电子元器件缺陷。这其中包括随机故障（18％），系统故障（29％）和测试覆盖率故障（14％）。随着汽车的自主化程度越来越高，芯片的缺陷检测正变得越来越重要。

制程控制从源头为汽车芯片安全保驾护航

汽车芯片越来越小的尺寸以及更高的集成度，使得生产制造更为复杂。而任何细小的错误都将导致重新流片，付出巨大的代价。从晶圆到封装、组装，到汽车出厂后的零公里故障，再到最后的召回，每错过一个阶段，纠正问题的成本就会增加10倍。那么，如何能在源头就发现问题，最低成本消除缺陷？

KLA作为从事制程控制及良率管理解决方案的设备提供商，提出使用检测、量测以及数据分析的办法，在晶圆检测阶段就能找到问题，帮助客户在最短时间内提升最高良率。

KLA的制程控制主要包含两个部分，一是检测，找出关键缺陷，二是量测，测量关键参数，例如线宽、高度及侧壁刻蚀角等等。KLA帮助客户检测和量测每个关键制程步骤，第一时间找出在制程中导致可靠性问题的缺陷，把问题尽早解决。

潜在的可靠性缺陷是最危险的！

因为事关人身安全，因此零缺陷对于汽车行业至关重要。下图中，最右侧的坏die在进行电性能异常芯片测试时无法通过，较容易被识别出。最危险的是中间存在潜在缺陷的die，它很有可能在测试过程中被忽略，混入车身系统中。当你驾驶汽车时，随着电子迁移、张力迁移等变化，它可能会发生短路。

KLA企业高级传播总监Becky Howland介绍，潜在的可靠性缺陷是最危险的！它可能会通过各种标准测试，在设备发货时也不会发现问题，但它们在不同环境中可能会以某种方式激活，最终影响整个系统的运行或导致系统失效。

好消息是，潜在缺陷与致命缺陷的检测实际上是相同的。只要你知道如何检测影响良率的致命缺陷，提高机台的灵敏度，就能测量到影响芯片可靠性的缺陷，而这方面正是KLA的专业领域。她补充：“KLA目前正在开发在线零件平均测试（Inline PAT，缩写：I-PAT）技术来防止芯片漏检，并且通过牺牲较少的良率，而显著提升可靠性。”

汽车电子制程控制三要素

Becky Howland表示，汽车电子发展很快，一些前沿的汽车电子芯片对可靠性提出了新要求。为满足这些要求，需要新的制程控制方法。主要有三点：一是大大减少基线缺陷；二是可以捕捉偏移的更高的采样率；三是智能在线缺陷检测，提升筛选的准确性。

KLA利用I-PAT技术实现更好的芯片筛选

PAT的测试流程如下：首先，对晶圆进行电气测试；其次，把硬件和PAT算法组合，检测出违反特定测试规范的异常或故障芯片；最后，将异常芯片去除。

Becky Howland介绍：“利用基于硬件（检测设备）和软件（数据分析）的I-PAT技术，寻找那些在总体生产中的多个常规检测中累计缺陷异常多的芯片。这些异常芯片更可能包含潜在的可靠性缺陷。通过将I-PAT结果与电性能异常芯片测试相结合，改进芯片的整体‘通过/不通过’决策。”

KLA中国区总经理张智安补充，在使用I-PAT技术之前，可能存在over kill的情况，即把坏掉的die周围出问题概率较高的die统统去除，这是一种为了确保可靠性可能会浪费良率的做法。但是通过I-PAT技术，可以实现更为智能的识别，修正Over Kill，弥补under kill。

随着汽车的电气化、自动化和智能化的程度越来越高，芯片缺陷检测也将变得越来越重要。并且，机器学习和人工智能的运算能力和功能也日益强大，将会更多地参与到汽车芯片异常检测之中。

Becky Howland表示，KLA在不断扩充视野，通过收购Orbotech等公司，业务版图扩展到了PCB和平板显示的生产制造方面。过去的一年中，也是KLA财务表现最强劲的一年，出货量超过42亿美元，营业额超过43亿美元，毛利率超过64%，每股盈利9.14美金。2018财年Q4，中国大陆的表现非常强劲，设备出货量占据全球市场23%。

站在新的起点，原KLA-Tencor正式更名为KLA，同时启用新logo。寓意为Keep Looking Ahead，以激励公司自身和全球一万名员工。