过去几年，AI大模型的发展不断刷新人们对于“智能”的认知。但今天，行业真正发生变化的地方，已经不再只是聊天机器人、AI助手或者数字内容生成，而是 AI 开始真正进入物理世界。从 Tesla Optimus、Figure AI，到国内的宇树、智元、优必选以及越来越多的人形机器人创业公司，整个行业都在快速从“概念验证”走向“工程落地”。这背后有一个非常明显的变化：过去，人们更关注的是机器人“能不能动”；而现在，行业真正关心的是：它能不能稳定地动能不能持续工作能不能实时决策能不能在复杂真实环境下长期
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测试
泰克
具身智能
汽车电子项目里，很多问题到了样车阶段才暴露，处理成本会很高。电源纹波、接口误码、网络延迟、软件异常、热失控、EMC 不过、故障诊断不完整，这些问题有时看起来是某个模块的故障，往前追会发现和原理图、PCB、器件选型、控制策略、线束和测试方法都有关系。现在车上的电子系统更集中，软件版本更多，高压平台、智驾、座舱、区域控制和车载网络会同时参与一个功能。工程师不能等整车装完以后再查问题，测试、仿真和开发工具要更早进入项目。原理图阶段要看电源和信号路径，样机阶段要看接口和热，软件阶段要看控制逻辑和异常恢复，系统阶段
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测试
仿真
开发工具
更高的高带宽内存（HBM）堆叠与更密的硅通孔（TSV）节距正在影响 AI 模块良率。解决方案是将测试在制造流程中进一步左移(更前端工艺)，但这种迁移也伴随着成本上升。HBM 是 AI 系统的核心组件，随着需要处理与存储的数据量持续增长，AI 系统对内存的需求近乎无限。过去十年，HBM 堆叠的裸片从 2 层增至 12 层，很快将达到 16 层。与此同时，AI 数据中心内多裸片封装中的 HBM 堆叠数量也从 4 组增至 8 组。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片总成本的一半。因此在最终测试中发现内存堆叠
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HBM
测试
AI
芯片良率
随着芯片制程持续微缩、工作电压不断降低，以及算力需求的指数级增长，电源系统的稳定性正在成为影响电子系统可靠性的关键因素。电源轨上微小的纹波噪声，可能导致精密AI算法产生偏差，甚至引发汽车电子系统的误判。如何量化评估电源系统抵御干扰的能力，已成为工程师在设计和验证电源管理方案时必须面对的问题。在众多电源性能指标中，电源抑制比（Power Supply Rejection Ratio，PSRR）正逐渐成为衡量电源系统抗干扰能力的重要参数。从消费电子到汽车电子，再到人工智能计算系统，PSRR已成为工程师在进行电
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电源
芯片稳定性
PSRR
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泰克科技
202604
随着 AI 数据中心集群持续扩容，数据传输需求急剧攀升，传统铜互连技术已触及物理性能极限。共封装光学（CPO）目前被广泛视作下一代 AI 基础设施的核心互连方案之一。台积电 COUPE 平台预计将于 2026 年进入量产阶段，标志着 CPO 技术正从实验室研发全面迈向商业化落地。然而，CPO 检测与测试环节仍是行业显著瓶颈。当前业界缺乏统一标准，工艺流程高度依赖人工操作，测试环节已然成为制约 CPO 芯片大规模量产的核心短板。本文剖析 CPO 测试的各项技术难点，详细拆解四大关键测试阶段，并梳理当前主流设
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光通信
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测试机遇
AI 加速器应用广泛，从大语言模型训练、基于大模型的推理预测，到自动驾驶中传感器与摄像头数据的实时处理、智能手机、相机、无人机等 AI 边缘场景，甚至可加速疫苗研发过程。但 AI测试系统是一个全新课题，它涉及到高速接口、多处理器、深层存储层级测试，还包含光接口测试，需要开展在裸芯片、堆叠模组（HBM）、最终测试、系统级测试及现场测试多个环节。这种多芯片、多接口测试需要 DFT 与测试方法创新，包括实施流式扫描，以及增加更多的在线应力测试和后硅化过程模块测试，以全面捕捉所有潜在故障。随着封装尺寸增大，需要新
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人工智能
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测试
家用能源管理系统（HEMS）可智能调度来自电网、可再生能源、电池和电动汽车的电能，以提升供电韧性、降低用电成本并优化电力消耗。本文要点家用能源管理系统（HEMS）的功能，及其在分布式能源整体格局中的定位。HEMS 如何帮助降低成本、优化用电并提高电网稳定性。双向 HEMS 的独特之处，以及工程师在测试与认证方面需要掌握的要点。受电动汽车需求激增以及高功耗 AI 数据中心快速扩张的推动，全球电力消耗量正快速上升，年增幅约 4%。这种增长已将现有电网容量逼至极限，同时也让本就缓慢复杂的电网新增电力设施审批流程
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家用能源管理系统
测试
Samtec 公司全新推出内部升级筛选测试（Upscreen Testing）服务，旨在为关键任务应用提升可靠性保障。据官方公告，该服务面向使用商用现货（COTS）互连产品的军工与航空航天客户。此项发布展示了一种切实可行的方案：在严格符合行业标准的前提下，缩短认证时间、降低成本。符合军工 / 航空航天标准的内部测试Samtec 升级筛选测试将批次筛选测试与认证一致性检测（QCI） 相结合。后者在基础筛选之上，增加了冲击、振动及长寿命测试等额外评估项目。公司表示，该方案可根据客户需求，融合MIL‑DTL‑5
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航空航天
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互联
据FCC消息，美国联邦通信委员会计划于4月30日对一项提案进行投票，拟全面禁止中国实验室测试智能手机、相机和电脑等电子设备。此举旨在确保这些设备符合美国使用标准，同时扩大了此前针对中国实验室的部分禁令。 FCC数据显示，约75%的电子产品测试在中国实验室完成。尽管去年已禁止23家中国实验室测试美国电子产品，但绝大多数中国实验室仍在继续相关业务。新提案若通过，将禁止所有中国实验室参与测试，并简化在美国或其他“无安全风险”国家/地区实验室的审批流程。 近年来，美国针对中国技术设备的限制不断
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FCC
中国电子设备
测试
核心要点工程师需结合器件专属数据与设备级数据，定位工艺 “最佳区间”。严格、高频的设备间匹配可提升良率与晶圆厂灵活性。机器学习能精准捕捉设备运行的细微 “特征信号”。半导体行业之外的人常会好奇：人类如何日复一日、稳定地制造出几十纳米尺寸的晶体管？如何让不同工艺设备、不同产线、不同厂区的加工结果保持一致？实现这一点的关键手段之一，就是设备间匹配（TTTM）。但随着晶圆厂生产的芯片特征尺寸更小、工艺窗口更窄、复杂度更高，设备间匹配正变得越来越困难。一片晶圆在 3 个月内通常要经历600～800 道工序，所有设
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测试
量测
设备匹配难度
人工智能（AI）模型几乎被应用于所有领域，从帮助人们写邮件到微控制器理解网络边缘物联网传感器数据的含义。这带来了对人工智能计算资源的巨大需求，尤其是用于数据中心训练和运行大型语言模型的CPU、GPU和xPU。即使系统部署在网络边缘，模型通常也会在数据中心进行训练以加速训练。用于AI训练和推理的芯片的一个关键特性是需要以高速摄取和输出大量数据。为避免连接造成瓶颈，现今的AI集成电路采用高速接口，每信道最高64 Gbps，并采用复杂的多通道配置来管理数据量。这反过来也促使集成电路测试设备制造商重新思考如何设计
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人工智能
集成电路
测试
近期多项研究显示，AI Agents 有时会做出违规操作，例如试图胁迫那些打算替换它们的人。不过这类行为大多出现在刻意设计的场景中。如今一项新研究推出了 PropensityBench—— 一个测评基准，用于衡量具备自主能力的模型在完成指定任务时选择使用有害工具的倾向。研究发现，一些贴近现实的压力（如临近的截止日期）会使 AI 的违规操作概率大幅上升。“AI 领域正朝着越来越强的自主化方向发展。”AI 基础设施企业 Scale AI 的计算机科学家 Udari Madhushani Sehwag 表示，她
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人工智能
压力
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1.测试背景与产业链 高频高速PCB广泛应用于AI、高速通信、数据中心和消费电子等领域。其性能的稳定性和可靠性决定了整个系统的信号完整性和运行效率。高速PCB产业链中的各环节紧密相连，共同确保最终产品的质量。上游：材料供应商提供高性能基板材料，这些材料的介电常数（Dk/Df）和铜箔表面粗糙度（SR）等关键参数直接影响了PCB的信号传输性能。中游：PCB电路制造商利用上游提供的板材，通过先进的生产工艺制造出多层高频高速电路板，以满足各种复杂的
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PCB
去嵌
测试
人工智能 （AI） 有可能改变产品生命周期的每个阶段，从设计和制造到运营和维护。虽然这种说法似乎很明显，但测试和测量产品和流程的确切情况仍然成为焦点（图 1）。正如在测试和测量这样一个众所周知的保守行业中所预料的那样，迄今为止，AI 主要用于适度的、渐进的改进。解析文档以帮助用户设置和作产品的工具显然是一个起点。更进一步，一些产品现在提供基于 AI 的功能，例如神经网络，或针对特定参数的基于 AI 的优化。对于管理大型数据集的科学家和工程师来说，用于后处理、检测异常、跟踪趋势和指导决策的软件工具非常强大，
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AI
测试
测量
仪器
虽然已经写了很多关于研发实验室中的电池测试或在工厂制造过程中的电池测试的文章，但让我们转向来料检查的电池测试这个话题。本文介绍了处理此过程的测试策略。例如，考虑将中国工厂生产的电池交付给美国的电池供电工具制造商。应考虑哪些进货检验测试？首先，我建议将这些电池片检查测试以及电池片购买者对测量精度要求和合格/不合格限制的要求一起推回给电池供应商。假设电池购买者将执行进货检验测试，应考虑的常见电气测试是 OCV、ACIR、DCIR 和可能的选择性性能测试。这是基于没有特定条件的一般测试策略，考虑到电池在其最终应
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电池单元
测试
CT Semiconductor 的封装和测试工厂二期工程正在进行中根据越南公布的半导体发展战略，该国为 2030 年和 2050 年设定了具体目标。到 2030 年，越南的目标是建立至少 100 家芯片设计公司、1 家小型半导体制造厂和 10 家封装和测试工厂。目标是半导体行业的年收入超过 250 亿美元，电子行业的年收入超过 2250 亿美元。到 2050 年，目标是至少拥有 300 家芯片设计公司、3 家半导体制造厂和 20 家封装和测试设施，预计半导体行业的年收入将超过 1000 亿美元
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越南
半导体封装
测试
在现代电池测试领域，精准度、效率和系统整合能力是客户最为关注的核心要素。艾德克斯 IT2700 电子负载系列，不仅以紧凑体积、高性能赢得市场青睐，更凭借其免费上位机软件 PV2700，为电池测试带来了革命性的升级！强大的测试能力，百通道同步无压力PV2700充分发挥IT2700系列的潜力，只要计算机性能足够，上百通道同步测试都能轻松实现。无论是大规模电池组测试，还是多通道设备验证，PV2700都能确保数据精准同步，极大提升测试效率。丰富的测试功能，满足多样化需求PV2700不仅具备基本的电源负载的控制能力
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PV2700
IT2700
测试
高效智能测试
电池测试
ISO 19453 - 道路车辆环境条件访问 ISO 19453 测试方法，以确定环境条件如何影响电动车辆的驱动系统。ISO 19453 - 道路车辆环境条件包适用于根据电压等级 B 具有最大工作电压的系统和组件。它还提供了机械载荷、气候载荷和化学载荷的要求。此套餐包括：ISO 19453-1：2018 - 历史文献ISO 19453-3：2018 - 历史文献ISO 19453-4：2018 - 历史文献ISO 19453-5：2018 - 历史文献注：以上内容已经取消，目前主要的标准是ISO 1945
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ISO 19453-6
环境条件
测试
● 双方协作使Mavenir能够复制多个空间分离的用户设备的真实场景● 测试设置可确保对复杂的多蜂窝大规模MIMO gNB进行全面测试并缩短验证时间● 是德科技多波束MIMO探测解决方案作为验证方案，可实现大规模天线元件gNB的高效波束成形是德科技和 Mavenir 合作加速推进移动性及多用户 MIMO 测试是德科技与 Mavenir 合作，采用是德科技多波束MIMO&nbs
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是德科技
Mavenir
MIMO
测试
MOF是金属有机骨架（Metal-Organic
Frameworks）的简称，是一种由金属离子或金属簇和有机配体通过配位键连接而成的多孔晶体材料，包括原始MOF，
MOF复合材料和MOF衍生物。MOF具有多种优异的性质，如高比表面积、可调的孔径、多样的结构和功能、低密度、高稳定性等，因此在气体吸附、分离、催化、传感、药物输送等领域有着广泛的应用前景。MOF的特点■ MOF是一种自组装的纳米材料，可以通过改变金属离子或有机配体的种类和比例，实现对其结构和功能的精确设计和调控。■
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MOF
测试
为减缓气候变化的步伐，人类在非化石燃料、可再生能源解决方案方面取得了进展，并且交通领域的电气化进程也在加速。这些新兴技术几乎都要求使用大功率，对电源的要求更加苛刻。例如，电动汽车（EV）的电池包电压现在动辄超过900
VDC，容量高达95kWh。快充/超充系统更甚，功率轻松突破240kW。氢燃料电池的电池堆是另一项在发展的汽车供电技术，功率能超500kW，电流达到了
1000A。一方面，我们需要摆脱化石燃料，另一方面，全球能耗又在不断攀升。服务器农场就是一个能源需求更高的例子。为了有足够的可再
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电池包
测试
电池管理系统测试是确保管理可充电电池组的电子系统的效率、可靠性和安全性的基础。结合电池管理系统架构和电路图等元素，测试解决了从组件功能到系统故障等重要方面。这种细致的方法不仅可以保护电池健康，还可以优化性能，区分电池管理和监控系统，以定制维护并防止不可预见的故障。深入研究测试过程需要了解各种组件，从电池管理系统板和框图到原理图解释和检查协议。每个方面在诊断电池管理系统故障方面都起着至关重要的作用，为强大的故障排除策略奠定了基础。通过检查这些组件，本文旨在指导了解电池管理系统测试的细微差别，简化复杂的程序以
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电池管理系统
测试
BMS
2 月 24 日消息，苹果公司终于在其 iPhone 16e 机型上推出了自研的 5G 调制解调器芯片
C1。这一成果的问世历经多年，早在 2019 年夏天，苹果以约 10 亿美元（当前约 72.55
亿元人民币）的价格收购英特尔的智能手机调制解调器业务，便为摆脱高通骁龙调制解调器奠定了基础。然而，苹果的 C1
芯片并非完美无缺，其在速度上不及高通的产品，也不支持最快的高频毫米波（mmWave）信号。尽管存在这些局限性，苹果采用自研调制解调器仍能带来显著优势。一方面，自研芯片降低了成本；另一方
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iPhone 16e
首发
苹果
自研
5G基带
C1
古尔曼称
C2
C3已
测试
在科技飞速发展的今天，测试设备的性能已成为决定产品质量与研发效率的关键因素。艾德克斯荣幸推出全新IT-N6300系列三通道可编程直流电源，专为满足多通道测试需求而设计。该系列包括经济型和高性能版，该系列提供经济型与高性能版，无论是科研、教育还是生产领域，IT-N6300都能在基础测试与高精度测量之间提供高效、精准的解决方案，助力提升工作效率与测试精准度。紧凑设计，灵活输出IT-N6300采用紧凑的标准 ½ 2U机箱设计，支持多种输出模式，包括独立、串联、并联、同步和双极性输出模式，极大提升了测试的灵活性和
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艾德克斯
IT-N6300
直流电源
测试
电力电子设备中使用的半导体材料正从硅过渡到宽禁带（WBG）半导体，比如碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等半导体在更高功率水平下具有卓越的性能，被广泛应用于汽车和工业领域中。由于工作电压高，SiC技术正被应用于电动汽车动力系统，而GaN则主要用作笔记本电脑、移动设备和其他消费设备的快速充电器。本文主要说明的是，但双脉冲测试也可应用于硅器件、MOSFET或IGBT中。为确保这些设备的可靠性，双脉冲测试（DPT）已发展成为一种行业标准技术，用于测量开启、关闭和反向恢复期的一系列重要参数。双脉冲测试系统包括示波
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202411
宽禁带
FET
测试
作者：是德科技产品营销经理 Bernard Ang产品测试一直都是开发过程中确保产品在功能和性能方面符合市场预期的关键一环。然而，传统的产品测试流程需要投入大量的时间和资源。另一方面，现代的新产品设计也变得越来越复杂，对运行条件的要求也愈发严苛，如要求低功耗、融合更多的传感器以及添加更多的输入/输出接口等。令人欣慰的是，人工智能（AI）技术正逐渐被运用于现代化的产品测试流程，有望在产品的整个生命周期内提高测试的效率、准确性和可扩展性。此篇是德科技署名文章旨在探讨AI技术革新产品测试的潜能，并详细
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AI
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无线BMS：为新能源汽车电池安全护航随着汽车电动化和智能化的发展，各部件环节开始加快从机械系统向电子系统的转换。以BMS（电池管理系统）领域为例，其主要作用是通过对电压、电流、温度的测量来实时监控电池状态信息，分析电池安全性能、优化电池能量控制和延长电池使用寿命等。目前有线BMS架构采用基于菊花链配置的线束来连接电池组，整体占用空间大，制造工艺繁琐，难以满足电池持续实时监测的需求，且维修难度高。同时，人们对新能源汽车续航能力以及电池安全性的重视程度不断提高，无线BMS成为了技术研发和应用的重要方向，取代了
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财联社7月4日电，韩国媒体NewDaily报道称，三星电子的HBM3e芯片通过了英伟达的产品测试，三星将很快就大规模生产HBM并供应给英伟达一事展开谈判。
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传统的TETRA或P25窄带技术已无法满足当今应急响应者对连接的需求。随着任务关键型网络需求的增长，宽带连接成为解决方案。适当的设备和移动网络测试有助于向符合3GPP标准的宽带任务关键型服务（MCX）迁移。在2024年于迪拜举办的“关键通信世界”（CCW 2024）上，罗德与施瓦茨将展示其集成解决方案，确保任务关键型设备、网络和服务的可靠运行。增强执法和保护领域态势感知的解决方案也完善了展出的产品组合。在生命攸关的情况下，可靠的通信对于紧急服务至关重要。虽然语音应用仍是第一响应者的首要任务，但在危机情况和
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罗德与施瓦茨
关键通信世界
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任务关键型宽带
无线标准不断发展，以紧跟行业的步伐和创新。超宽带(UWB) IEEE 802.15.4z标准的带宽大于500 MHz，频率范围从3.6 GHz覆盖到10.6 GHz。这一点，再加上UWB在资产本地化、无线支付和数字密钥等多种无线应用中的广泛使用，意味着它不仅难以准确测试，且普及程度和复杂性也在与日剧增。可靠的UWB测试解决方案需要具备以下几点：可支持大于500 MHz的带宽 确保从3 GHz到10 GHz的全频率覆盖 支持UWB、WLAN和蓝牙标准共存 兼具精密距
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NI
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测试介绍
中文名称：
测试
英文名称：
test
定义1：
对在受控条件下运动的装备，进行其功能和性能的检测。
应用学科：
航空科技(一级学科);航空器维修工程(二级学科)
定义2：
用任何一种可能采取的方法进行的直接实际实验。
应用学科：
通信科技(一级学科);运行、维护与管理(二级学科)
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