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空空如也，垃圾满天飞

传感器不够精确，不要紧。以波音737 MAX为例，故障传感器可能是两起坠机和一系列恐慌背后的罪魁祸首。其中一个问题是，数据需要更广泛地共享，才能识别错误，而系统供应商往往将这些数据作为竞争优势加以保护。

＂在测试方面，我们一般遵循标准化的测试去设计芯片，但原始设备制造商对此缺乏足够的信任。“National Instruments运输部门首席解决方案经理Doug Farrell表示。“他们不愿意分享数据，这种情况必须改变，因为你不可能在一家公司里拥有一切。在自动驾驶方面尤其如此，一级汽车制造商和原始设备制造商正在进行激烈的竞争。”

所以我们只有不断的测试传感器，以确保数据的质量。

Farrell说：“对于操作车队的人来说，他们可以在换班结束时对传感器进行诊断，并对其进行校准。”“好多公司跳过了中间步骤，直接从纯粹的模拟转向将传感器安装在汽车上，因此诊断是必不可少的。”

为防止将来出现问题，数据本身也要存储。

PDF的Ciplickas说：“我们试图避免的是无声数据的破坏。”“当这种事发生的时候，你无法预测。”

对于安全关键型应用程序，结果可能比这糟糕得多。现在，这些设备的功能带来了责任，而数据是确定哪里出了问题以及原因的*佳方法。

OptimalPlus电子部门总经理Uzi Baruch表示：“汽车行业与半导体行业的根本区别在于，测试只是汽车行业的一个载体。”“这比你通常在半导体行业看到的要多，不仅限于电子产品，这是一条完整的装配线，有多个接触点。”

设计检查

检查在高级节点和某些类型的高级封装中变得越来越困难。因此，人们要在更多的地方安装更多的传感器——无论是在设备中还是在封装中——并要使这些传感器更小、更快、功耗更低。

CyberOptics首席执行官Subodh Kulkarni表示：“目前晶圆厂和封测代工厂已经在进行抽样检测。”“现在我们正在对封装进行功能检查。问题是在我们进行100％的检查之前会有多少放射性尘埃。但由于封装太贵了，有必要对其进行合理的成本检查。”

随着新材料的引入和新结构的加入，这种检查会变得更加困难。此外，由于漫射光不同于其他物质，所以不同的材料需要不同的检查技术。Kulkarni指出，这两种方法都需要重新校准光学摄像机等检查设备。

他说：“这让的封装检验和模块检验变得越来越困难，尤其像HBM。”“在过去，2D检查就足够了。现在你需要对存储模块进行3D光学检查。”

这将花费更多的时间，生成更多需要分析的数据。

结论

在制造业中，将传感器数据和机器学习结合使用的方法刚刚兴起，但是提高质量和减少测试时间的机会是巨大的。这也有助于减少冗余的设计，这在部件、功率和重量方面都是难能可贵的。

proteanTecs首席商务官Raanan Gewirtzman表示：“我们的目标是终止增长的冗余。”对于ISO 26262规定尤其重要，因为它需要一定程度的冗余。但我们可以通过增加更好的测量代理来解决。”

这需要用一种完全不同的方式来看待和使用数据，但是以更少的成本提供更好的覆盖范围的前景得到了多方的关注，的问题是这种方法能扩展到什么程度。

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