芝能智芯出品
故障分析（FA）作为半导体制造中保障产量和可靠性的关键环节，正面临前所未有的挑战。
随着晶体管尺寸缩小至2nm以下，先进封装技术（如芯片堆叠、混合键合）以及背面供电架构的普及，传统故障分析方法已难以满足需求，导致缺陷检测难度加大、调试周期延长、成本飙升。
当前故障分析的进步速度明显滞后于技术发展的步伐，若不及时革新策略，FA将成为半导体行业规模化发展的瓶颈。
我们从故障分析面临的挑战，并提出以设计优化、数据驱动和智能化为核心的解决方案，思考故障分析从被动检测向主动预测的转型。
Part 1
故障分析现在的挑战
随着半导体工艺节点缩小至2nm以下，晶体管密度激增，互连线宽和间距显著减小，传统的光学故障隔离、电气探测和基于扫描的测试方法逐渐失去效力。
例如，在多芯片封装和3D堆叠架构中，缺陷可能深藏于堆栈内部或埋藏在封装层之下，传统方法难以直接访问这些区域，导致故障定位精度下降。
此外，背面供电技术的引入改变了电源传输路径，进一步增加了故障分析的复杂性，使得常规电气测试无法准确捕捉隐藏的缺陷信号。
随着间距尺寸缩小一倍，所需的光学检测时间可能增加四倍，而晶圆厂仍需维持原有产量水平。
这种矛盾使得制造商在成本与效率之间难以平衡，尤其是在高价值的多芯片封装中，早期缺陷检测的重要性愈发凸显。若未能及时发现问题，好芯片可能与坏芯片一同报废，推高生产成本。
现代芯片中的缺陷机制已不再遵循传统可预测的故障模式。例如，静默数据错误（Silent Data Errors）作为一种间歇性故障，仅在特定工作负载、功率或热条件下才会显现，而常规测试难以重现这些场景。
接触电阻漂移、翘曲等新型故障机制在先进封装中频发，尤其是在混合键合和超高密度互连结构中，往往在生产后期甚至使用阶段才暴露，给故障分析带来极大挑战。
缺陷行为的转变要求分析策略从静态检测转向动态表征，现有工具和技术仍主要基于平面CMOS时代的假设，难以适应多维、异构集成的复杂环境，导致良率学习速度放缓，调试周期显著延长。
先进节点的芯片设计复杂度大幅提升，一个5nm芯片可能包含数十亿晶体管和数千层电源及信号布线，每片晶圆产生的测试数据可达数TB。
这种数据洪流使得传统手动分析方法效率低下，成为提高良率的关键瓶颈。特别是在3D堆叠和芯片设计中，故障可能涉及多个芯片间的热、电相互作用，传统外部测试方法无法提供足够的故障机制信息，进一步限制了分析能力。
随着高速电路运行频率进入GHz甚至THz范围，信号完整性问题（如阻抗不匹配、串扰或电源噪声）变得更加突出。
这些细微偏差可能引发不可预测的故障，但传统故障隔离技术缺乏足够的实时性和分辨率，无法有效应对。若不解决数据处理与分析效率问题，故障分析将难以跟上技术进步的步伐。
半导体制造成本的快速攀升加剧了故障分析的压力。
在采用混合键合等技术的高价值封装中，未能及早发现缺陷可能导致整个封装报废，经济损失巨大，调试周期延长和良率优化滞后直接影响产品上市时间，进一步推高了研发与生产成本。
若故障分析无法突破现有局限，其将成为半导体行业规模化发展的主要瓶颈，限制下一代设备的市场竞争力。
Part 2
如何解决芯片行业面临的问题
——新办法探索
解决故障分析困境的根本在于将调试能力前置到设计阶段，超越传统的可测试设计（DFT），形成“设计测试、诊断与调试”（DFTDD）的全新策略。
传统上，故障分析被视为生产后的问题，而在先进节点和复杂封装中，这种事后补救的思路已不再适用。设计师必须在芯片投产前考虑如何识别和分析缺陷，确保封装交互的可见性，并在架构设计中预留诊断与调试通道。
通过内置可访问性功能和诊断工具，工程师可以规避物理探测的局限，直接转向纳米探测等先进技术。同时，开发单元感知和布局感知的故障模型，能够显著提升缺陷定位的精度。
这种有目的的设计方法不仅提高了可观察性和可控制性，还缩短了调试周期，为后续生产提供了坚实基础，DFTDD不仅是技术增强，更是保障未来芯片可靠性的必要条件。
针对数据洪流和缺陷动态性问题，采用实时嵌入式监控和深度数据分析策略。
传统外部测试方法在多芯片封装中受限明显，而通过在芯片内部集成故障传感器，可以持续监测互连完整性、电源状态和热性能，实现从“事后检测”到“实时洞察”的转变。
这种方法尤其适用于3D堆叠架构，能够捕捉传统方法难以发现的深层缺陷。
利用深度数据分析技术，可以从海量测试数据中提取有意义的模式，快速定位故障根源，通过关联传感器数据与生产参数，能够在潜在问题升级前进行预测性维护，这种数据驱动的嵌入式诊断不仅提高了分析效率，还为良率优化提供了全新视角。
为应对复杂故障机制和数据处理挑战，引入人工智能（AI）和机器学习（ML）作为故障分析的核心工具。
AI驱动的分析能够关联多维度测试数据，识别异常模式并预测故障趋势。在高频电路中，AI工具可以实时分析频域数据，检测信号完整性偏差，并在问题扩大前发出预警。
通过为每个芯片构建个性化模型，AI不仅能标记缺陷，还能预测其在特定条件下的表现，从而提升分析分辨率。这种方法特别适用于静默数据错误等间歇性故障的表征。
关键在于设计阶段集成足够的数据收集机制，确保AI模型拥有充足的高质量输入数据，从而输出可操作的洞察。
针对新型故障机制，开发适应先进架构的故障模型，如基于环绕栅极（GAA）工艺的测试模型和针对混合键合的压力测试方案，模型需结合现场环境条件和工作负载，模拟真实使用场景，从而提升缺陷检测能力。
通过设计工具与故障分析工具的协同优化，可以在生产早期发现接触电阻漂移、翘曲等隐性问题，避免后期损失。
推动设计、测试和制造团队之间的紧密协作，建立标准化的故障分析流程。这种全产业链协同不仅提高了分析一致性，还加速了技术迭代，为下一代设备的可靠性提供了保障。
小结
故障分析正处于从传统方法向现代化策略转型的关键节点，当前面临的挑战——技术复杂性、缺陷多变性、数据瓶颈和成本压力——不仅是行业发展的痛点，也是推动革新的契机。
在设计阶段嵌入调试能力、引入实时监控与AI驱动分析，以及优化故障模型与工艺协同，芯片行业能够有效应对这些难题，实现从被动检测到主动预测的飞跃。未来，随着半导体技术迈向更小节点和更复杂架构，故障分析将成为决定产量、成本和市场竞争力的核心因素。
原文标题 : 芯片故障分析：从被动到主动方向迭代
芝能智芯出品
故障分析（FA）作为半导体制造中保障产量和可靠性的关键环节，正面临前所未有的挑战。
随着晶体管尺寸缩小至2nm以下，先进封装技术（如芯片堆叠、混合键合）以及背面供电架构的普及，传统故障分析方法已难以满足需求，导致缺陷检测难度加大、调试周期延长、成本飙升。
当前故障分析的进步速度明显滞后于技术发展的步伐，若不及时革新策略，FA将成为半导体行业规模化发展的瓶颈。
我们从故障分析面临的挑战，并提出以设计优化、数据驱动和智能化为核心的解决方案，思考故障分析从被动检测向主动预测的转型。
Part 1
故障分析现在的挑战
随着半导体工艺节点缩小至2nm以下，晶体管密度激增，互连线宽和间距显著减小，传统的光学故障隔离、电气探测和基于扫描的测试方法逐渐失去效力。
例如，在多芯片封装和3D堆叠架构中，缺陷可能深藏于堆栈内部或埋藏在封装层之下，传统方法难以直接访问这些区域，导致故障定位精度下降。
此外，背面供电技术的引入改变了电源传输路径，进一步增加了故障分析的复杂性，使得常规电气测试无法准确捕捉隐藏的缺陷信号。
随着间距尺寸缩小一倍，所需的光学检测时间可能增加四倍，而晶圆厂仍需维持原有产量水平。
这种矛盾使得制造商在成本与效率之间难以平衡，尤其是在高价值的多芯片封装中，早期缺陷检测的重要性愈发凸显。若未能及时发现问题，好芯片可能与坏芯片一同报废，推高生产成本。
现代芯片中的缺陷机制已不再遵循传统可预测的故障模式。例如，静默数据错误（Silent Data Errors）作为一种间歇性故障，仅在特定工作负载、功率或热条件下才会显现，而常规测试难以重现这些场景。
接触电阻漂移、翘曲等新型故障机制在先进封装中频发，尤其是在混合键合和超高密度互连结构中，往往在生产后期甚至使用阶段才暴露，给故障分析带来极大挑战。
缺陷行为的转变要求分析策略从静态检测转向动态表征，现有工具和技术仍主要基于平面CMOS时代的假设，难以适应多维、异构集成的复杂环境，导致良率学习速度放缓，调试周期显著延长。
先进节点的芯片设计复杂度大幅提升，一个5nm芯片可能包含数十亿晶体管和数千层电源及信号布线，每片晶圆产生的测试数据可达数TB。
这种数据洪流使得传统手动分析方法效率低下，成为提高良率的关键瓶颈。特别是在3D堆叠和芯片设计中，故障可能涉及多个芯片间的热、电相互作用，传统外部测试方法无法提供足够的故障机制信息，进一步限制了分析能力。
随着高速电路运行频率进入GHz甚至THz范围，信号完整性问题（如阻抗不匹配、串扰或电源噪声）变得更加突出。
这些细微偏差可能引发不可预测的故障，但传统故障隔离技术缺乏足够的实时性和分辨率，无法有效应对。若不解决数据处理与分析效率问题，故障分析将难以跟上技术进步的步伐。
半导体制造成本的快速攀升加剧了故障分析的压力。
在采用混合键合等技术的高价值封装中，未能及早发现缺陷可能导致整个封装报废，经济损失巨大，调试周期延长和良率优化滞后直接影响产品上市时间，进一步推高了研发与生产成本。
若故障分析无法突破现有局限，其将成为半导体行业规模化发展的主要瓶颈，限制下一代设备的市场竞争力。
Part 2
如何解决芯片行业面临的问题
——新办法探索
解决故障分析困境的根本在于将调试能力前置到设计阶段，超越传统的可测试设计（DFT），形成“设计测试、诊断与调试”（DFTDD）的全新策略。
传统上，故障分析被视为生产后的问题，而在先进节点和复杂封装中，这种事后补救的思路已不再适用。设计师必须在芯片投产前考虑如何识别和分析缺陷，确保封装交互的可见性，并在架构设计中预留诊断与调试通道。
通过内置可访问性功能和诊断工具，工程师可以规避物理探测的局限，直接转向纳米探测等先进技术。同时，开发单元感知和布局感知的故障模型，能够显著提升缺陷定位的精度。
这种有目的的设计方法不仅提高了可观察性和可控制性，还缩短了调试周期，为后续生产提供了坚实基础，DFTDD不仅是技术增强，更是保障未来芯片可靠性的必要条件。
针对数据洪流和缺陷动态性问题，采用实时嵌入式监控和深度数据分析策略。
传统外部测试方法在多芯片封装中受限明显，而通过在芯片内部集成故障传感器，可以持续监测互连完整性、电源状态和热性能，实现从“事后检测”到“实时洞察”的转变。
这种方法尤其适用于3D堆叠架构，能够捕捉传统方法难以发现的深层缺陷。
利用深度数据分析技术，可以从海量测试数据中提取有意义的模式，快速定位故障根源，通过关联传感器数据与生产参数，能够在潜在问题升级前进行预测性维护，这种数据驱动的嵌入式诊断不仅提高了分析效率，还为良率优化提供了全新视角。
为应对复杂故障机制和数据处理挑战，引入人工智能（AI）和机器学习（ML）作为故障分析的核心工具。
AI驱动的分析能够关联多维度测试数据，识别异常模式并预测故障趋势。在高频电路中，AI工具可以实时分析频域数据，检测信号完整性偏差，并在问题扩大前发出预警。
通过为每个芯片构建个性化模型，AI不仅能标记缺陷，还能预测其在特定条件下的表现，从而提升分析分辨率。这种方法特别适用于静默数据错误等间歇性故障的表征。
关键在于设计阶段集成足够的数据收集机制，确保AI模型拥有充足的高质量输入数据，从而输出可操作的洞察。
针对新型故障机制，开发适应先进架构的故障模型，如基于环绕栅极（GAA）工艺的测试模型和针对混合键合的压力测试方案，模型需结合现场环境条件和工作负载，模拟真实使用场景，从而提升缺陷检测能力。
通过设计工具与故障分析工具的协同优化，可以在生产早期发现接触电阻漂移、翘曲等隐性问题，避免后期损失。
推动设计、测试和制造团队之间的紧密协作，建立标准化的故障分析流程。这种全产业链协同不仅提高了分析一致性，还加速了技术迭代，为下一代设备的可靠性提供了保障。
小结
故障分析正处于从传统方法向现代化策略转型的关键节点，当前面临的挑战——技术复杂性、缺陷多变性、数据瓶颈和成本压力——不仅是行业发展的痛点，也是推动革新的契机。
在设计阶段嵌入调试能力、引入实时监控与AI驱动分析，以及优化故障模型与工艺协同，芯片行业能够有效应对这些难题，实现从被动检测到主动预测的飞跃。未来，随着半导体技术迈向更小节点和更复杂架构，故障分析将成为决定产量、成本和市场竞争力的核心因素。
原文标题 : 芯片故障分析：从被动到主动方向迭代
