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• 结构函数和器件的可靠性

  摘要： 结构函数理论性强，精度高，应用结构函数可以观测电子器件的失效过程，精确量化失效参数，因而在电子器件热可靠性评价中，有广泛的应用前景。 01 现状及问题的提出 汽车功率器件的可靠性标准AQG 324是推荐标准。AQG 324标准的火热起因于某主机厂的需求。在疫情器件，由于缺少大量的芯片，不得不放开采购来源，为了对芯片的质量做筛选，要求供应商的产品必须满足AQG 324的标准。个人的观点，该标

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  08/07 15:47

  可靠性测试
• 液冷技术与方案评价

  2025年，上证指数终于突破前期横盘的平台，稳稳的站在3900点的上面，带头领涨的还是科技股，围绕着芯片和芯片延伸技术，电源，新能源及冷却技术非常耀眼。 业内的新闻也炒作得沸沸扬扬，英伟达推进的MLCP液冷，在封装盖板上刻蚀微通道；微软宣布推出晶圆制造环节的液冷。冷却从组装环节，到封装环节，再到晶圆制造环节——伴随着芯片功率密度越来越高，散热方案也以缩短散热路径为主要研发方向。 早期，为了提升芯片

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  07/28 14:59

  液冷
• 如何用卷积工具准确预测结温（繁星TDA工具平台之一）

  半导体结温是芯片内部 PN 结的实际工作温度，直接决定器件可靠性与性能，因为： l 影响寿命：结温每升高 10℃，器件寿命约减半，高温会加速材料老化而导致失效； l 关乎性能：某些器件，高温会导致导通电阻增大、开关速度变慢，影响系统稳定性； l 决定安全：结温超标可能引发热失控，导致器件烧毁，引发设备故障。 这里的结温通常指Tvj，也就是结的虚拟温度，实际上是结区发热部分的平均温度，工程应用上，常

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  07/21 16:10

  功率器件 嵌入式系统
• 基于线性时不变系统的热耦合模型

  随着摩尔定律放缓，芯片性能提升转向多核集成与3D堆叠，导致功耗密度激增且多热源间产生强热耦合。此外，异构集成技术的普及（如CPU、GPU、NPU封装在同一芯片内）使得不同功能模块的发热特性差异巨大，进一步加剧了热场的非均匀性。因此，多热源热模型成为连接芯片设计与系统散热的桥梁，是实现热感知布局优化和动态功耗分配的关键工具，直接决定了高性能芯片的可靠性上限。 一般认为，热系统是分布式的线性 R-C

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  05/27 08:51

  耦合
• 多热源计算芯片瞬态热测试方案介绍与案例分享

  2010年，JEDEC中瞬态热测试标准JESD 51-14，通过对芯片结温的瞬态变化去解析芯片的散热路径。这种技术有两个前提条件：第一、热源为特定发热面积的单一热源；第二、热源有较为稳定的TSP（温度敏感参数）。 为了提高芯片效率，计算类芯片通过多芯片封装集成多个计算单元，主要基于以下优势： 性能提升 多芯片封装通过缩短芯片间信号传输路径，降低延迟和功耗。 资源整合 模块化设计使不同功能芯片灵活组

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  05/22 10:36

  计算芯片
• 从“连滚带爬”到“从从容容”：思考瞬态热测试与热数字孪生赋能人型机器人马拉松大赛的综合解决方案

  2026年4月，第二届北京亦庄人形机器人半程马拉松赛上，百台机器人完成了从“能跑”到“自主跑”的跨越。然而，散热问题始终是决定完赛与否的关键——去年完赛率不足30%，今年提升至45%。要理解这一挑战，需深入剖析五大散热课题。 一：关节电机高密度持续发热。 奔跑时髋、膝、踝等大功率电机持续输出高扭矩，上坡或冲刺时功率可跃升至200W以上，热流密度高达数十W/cm2。机器人无法像电动汽车那样搭载大功率

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  05/21 16:17

  人形机器人 数字孪生
• 人形机器人，需从热和可靠性去思考

  春晚增加了很多人形机器人的节目，有人开玩笑，现在春晚的“含人量”越来越低了，未来的春晚搞不好就是一帮机器人在表演。也有人惊呼，人形机器人可能会让很多人失业，而我觉得，人形机器人要想完全替代人力，可能还需要很长时间。 舞台上的机器人确实能做很多高难度的动作，然而短短几分钟，到了幕后，机器人就不行了，剧烈的运动，让机器人热“趴”了。热量主要来自于关节内部——电机，减速器，驱动等等部件，在瞬间高功率作用

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  05/11 16:51

  AI 人形机器人
• 功率循环寿命评估一站式解决工具

  在新能源、工业电机和电动汽车等高速发展的领域中，功率器件的应用正迎来前所未有的爆发性增长。 随着这些行业的持续扩张，功率器件成为核心技术之一，广泛应用于各类关键产品中。因此，功率器件的长期可靠性已经成为衡量产品竞争力的重要指标。然而，传统的功率循环可靠性评估方法过于依赖于产品设计后期的测试数据，存在不少固有的局限性。 传统的功率循环测试虽然能够验证产品在特定工作载荷下的基本可靠性，但其评估结果仅能

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  05/11 16:47

  功率
• JEDEC JESD51-1中的静态法与动态法

  1995年12月，JEDEC JESD51-1应运而生。这款标准规范了半导体电子器件结温的电学测温法（Electrical Test Method，ETM）的使用，并提出了两种测试方法——动态法（Dynamic Mode）和静态法（Static Mode）。动态法的工作原理是通过向被测器件施加不同长度的脉冲加热功率（脉冲时长一般由短到长），使器件产生温升，并在每个脉冲结束后切换回感温电流（用于采集

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  05/06 17:34
• HEMT器件的瞬态热测试和功率循环

  ETM（电气法）测结温已经成为功率器件测结温的常规方法，通过对结温的高频采样，可以获得结温变化的瞬态数据，可以得到一个温度随时间的变化曲线，而这条曲线反应的就是被测器件所在的电子设备的固有的热特性，这条曲线也可以变成结构函数，通过结构函数的测量，可以对器件的散热路径做精确的分析。从而在实际的工程应用当中，我们能够对结温的估算，可靠性，能力和性能等等做客观的评价。 现有的车规级可靠性测试标准，被普遍

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  05/06 17:00

  器件 HEMT
• 功率器件的寿命评估

  功率器件，工业的CPU，其工业应用非常广泛，如电源管理（开关电源、逆变器）、电驱动（变频器）、医疗设备（医用电源、医用动力）、工业自动化、轨道交通，新能源（光伏、风电、新能源汽车）、电力传输等等诸多领域。 整机的质量往往是取决于功率器件的性能和可靠性，在整机开发过程中，首先会关注功率器件的寿命评估模型。 功率循环实验是功率器件加速老化的主要手段，通过功率循环实验，可以得到功率器件的寿命曲线，如下图

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  05/03 09:33

  功率器件
• 热分析（结构函数）的数学基础（下篇）

  在上篇文章中我们讨论了一级网络模型，但是在实际的应用场景中并不会只有两层等温面，而多层等温面对应的就是多级网络模型，接下来我们来看一下多级网络模型如何分析。 以图1中三级网络模型为例，其中每一级RC热网络的热阻热容都是不一样的，时间常数也各不相同。系统的输入功率是10W，环境温度是20℃。通过上文中温度差△T的表达式，我们可以画出每一级RC热网络的温度差随时间的变化曲线。 如图2，三级网络模型中每

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  05/03 09:32
• 轻量化适配差异辨析：GPT-Image-2 与 Stable Diffusion 核心场景对比

  随着文生图技术向轻量化、场景化落地演进，GPT-Image-2 与 Stable Diffusion 成为开发者最常选用的两大方案。二者虽均能实现轻量化部署，但核心技术路径不同，导致其适配场景存在显著差异。理性辨析两者的场景适配逻辑，结合自身开发需求选择合适方案，是提升 AI 图像生成效率、降低落地成本的关键，这也是当前开发者在技术选型中面临的核心痛点。 在轻量化落地需求日益迫切的当下，开发者无需

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  04/28 10:43

  人工智能 GPT
• 不再“一个模型扛所有”：跨模型协作如何打通AI商业化最后一公里

  硬件工程师都有个共识：一套完整的电子系统，信号采集靠传感器、数据处理靠MCU、界面展示靠上位机——从来没指望一颗芯片包办所有功能。做产品的人天然理解“不同模块干不同的事”这条逻辑。但到了AI大模型这里，很多人反倒变得理想化，总想找一个“万能”模型，一段提示词丢过去就把数据分析、代码生成、报告撰写全部搞定。 现实往往很骨感。单个大模型的能力像一张能力分布图，有高峰就有低谷。擅长代码的模型写起专业文档

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  04/28 10:43

  人工智能
• 多模型聚合赋能开发：为什么开发者更需要 kulaai 一站式 AI 平台

  随着 AI 技术在开发领域的深度渗透，各类单一功能 AI 工具层出不穷，从代码生成、文生图到需求分析，每类工具都能解决特定场景的问题。但对开发者而言，工具碎片化带来的困扰愈发明显 —— 频繁在多个平台切换、重复学习不同工具的操作逻辑、承担多平台订阅成本，不仅分散精力，还会因工具协同不畅降低开发效率，甚至产生隐性成本，这成为制约开发者高效产出的核心痛点。 在 AI 工具从 “单点突破” 走向 “多模

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  04/27 09:55

  人工智能
• 2026 设计普惠新趋势：GPT-Image-2 赋能图标 Logo 生成，免费 UI 设计走进开发

  2026 年多模态 AI 技术全面下沉落地，工具聚合化、功能轻量化、使用免费化已经成为科技圈公认的发展趋势，众多开发者、创客团队、硬件产品研发者，都在寻找无需付费、无需本地部署、可一站式完成视觉创作的在线工具，zy.kulaai.cn整合全网主流 AI 模型，内置全新升级的 GPT-Image-2 生图引擎，免费开放图标 Logo 原创生成、基础 UI 界面设计能力，刚好适配当下技术从业者日常项目

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  04/24 09:51

  人工智能
• 界面材料BLT测试与思考

  在5G、算力芯片，新能源、数字能源（光储、输变电）等高功率密度电子设备领域，能源技术的革新需求日益增长，控制半导体器件的结温在一定的低水平上稳定运行是保障设备性能与可靠性的关键，而导热界面材料（TIM）在整个散热路径中，扮演着至关重要的角色。 行业中大多数人都以为，界面热阻（包含界面材料的体热阻和接触热阻）和界面材料的热导率成反比关系，热导率越高，则界面热阻越低，事实并非如此。 同时选用八种不同热

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  04/21 09:56
• 热分析（结构函数）的数学基础（上篇）

  在介绍通过瞬态温度响应曲线得到结构函数的过程之前，我们需要先了解一下RC热网络模型和时间常数的概念。这里我们借用一下JESD51-14中对RC热网络模型的描述，假设有一个四周绝热的正立方体，将它和一个理想热沉接触。在其上表面施加一个单位的功率并均匀地分布在表面上，如图1所示。我们将图1中简单的散热结构等效构建成由单个热阻和热容构成的网络模型如图2，在图2的模型中热阻和热容为并联回路结构。 我们尝试

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  04/21 09:55
• 浅谈先进封装芯片的热设计

  2026年4月2日，美国国会两党议员联手抛出了一份名为《硬件技术多边协调管制法案》的草案。这份法案直接砍向了荷兰ASML公司的命脉——它要求全面禁止向中国出口所有深紫外浸没式光刻机，无论新旧型号，彻底堵死中国获取成熟制程（14nm及以下）核心设备的通道。更绝的是，法案给了日本、荷兰等盟友150天最后通牒，要求它们必须同步实施同等管制。 法案明确将中芯国际、长江存储、长鑫存储、华虹半导体、华为五家企

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  04/15 11:07
• 界面材料对双界面求解结壳热阻的影响

  实验背景介绍 在功率器件的生产与使用领域，结壳热阻值是一个至关重要的参数。根据JEDEC-JESD51-14标准，为了精确测量这一数值，我们采用双界面测试法。但在这个过程中，一个关键因素不容忽视——界面材料的选择。由于标准中并未明确指定界面材料，这就引发了我们的深思：不同的界面材料是否会对双界面求解结壳热阻产生影响？这种影响又究竟有多大呢？这些问题不仅关乎测试的准确性，也直接影响到功率器件的性能评

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  04/14 16:12

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