汽车芯片作为车辆的“神经中枢”，其设计质量直接影响行车安全、性能稳定性与用户体验。如何将“高可靠、长寿命、强适配”等车规级要求转化为精准的设计参数？如何在研发早期识别潜在风险？智芯依托QFD（质量功能展开）与DFMEA（设计失效模式影响分析）的协同机制，构建系统化管控流程，实现从需求到风险的全链路闭环管理，确保每一颗芯片的设计有据可依、过程可追溯。
QFD+DFMEA：车规芯片的质量双保险
在车规芯片研发中，“需求传递断层”与“风险发现滞后”是两大核心挑战。单独使用DFMEA易依赖主观经验，难以标准化；而QFD作为“需求翻译器”，可将模糊的用户需求转化为明确的设计语言，DFMEA则作为“风险扫描仪”，提前识别潜在缺陷。二者在APQP框架下形成闭环：QFD输出的关键特性（CTQ）定义DFMEA分析对象，顾客需求权重为风险评估提供依据；DFMEA识别的隐性需求和预防措施反向优化QFD设计参数，推动质量控制由“事后补救”转向“源头预防”。
图1 QFD和DFMEA相互关系图
QFD：让车规需求层层落地至芯片特征
产品规划（QFDⅠ）：精准捕捉车规核心诉求VOC
通过市场调研、车企访谈及行业标准分析，全面梳理终端用户、主机厂/Tier1及生产端需求：
- 终端用户关注“安全无故障”“低温启动快”“续航适配性强”；
- 车企/Tier1强调“AEC-Q100合规”“高兼容性”“易集成测试”；
- 生产端要求“量产良率高”“工艺稳定”“测试效率优”。
采用Kano模型进行优先级排序，形成客户需求清单（VOC），并赋予各项需求重要度权重。例如：“功能安全合规”权重9，“高温稳定性（-40~125℃）”权重8，“低功耗表现”权重7，“量产良率≥95%”权重6。结合竞品分析，如某产品高温下信号延迟问题，明确改进方向并量化为“125℃时信号传输延迟≤15ns”。
零件配置（QFDⅡ）：从架构到特征的精准分配
基于QFDⅠ输出，逐层拆解至芯片各层级——核心架构（CPU/GPU/NPU）、功能模块（电源管理、接口电路）、最小设计特征（晶圆材质、封装工艺、引脚公差）。以“高温稳定性（权重8）”为例：
- 晶圆材料：选用耐温≥150℃的车规级硅基材料；
- 封装工艺：热导率≥180W/(m·K)；
- 电源模块：优化纹波控制，高温供电波动≤2%。
每个模块均匹配专属QFDⅡ矩阵，并对外购IP核明确“温度适应性”“接口兼容性”等关键参数，确保设计要求完整传递、精准执行。
图2 ASI模式QFD四阶段展开示意图
DFMEA：基于QFD输出的风险精准防控
锁定关键对象：以CTQ为核心分析目标
QFD识别的关键特性（CTQ）直接作为DFMEA重点分析项。例如，“功能安全合规（权重9）”被列为CTQ后，团队系统识别“硬件冗余失效”“安全机制误触发”“诊断覆盖率不足”等潜在失效模式，全面覆盖ISO 26262标准要求。
数据化风险评估：用权重确定优先级
顾客需求权重为DFMEA“严重度”评分提供客观依据。例如，“电池管理芯片功耗控制精度（权重7）”若出现“实际功耗超设计目标20%”的失效，其严重度按高权重处理，优先纳入改进计划；而“外观标识清晰度（权重3）”相关风险则适当降低优先级，实现资源高效配置。
闭环优化：风险预防反哺设计迭代
DFMEA发现的风险可反向优化QFD参数。例如，识别“多模块协同工作时低功耗模式切换延迟”隐患后，立即更新QFD中“功耗控制响应速度”要求：将模式切换时间由1ms缩短至500μs，并在QFDⅣ阶段新增“实时功耗监测与动态调节”过程控制特性，形成“识别—改进—固化”的全链路保障机制。
协同效应：车规芯片质量显著提升
实施QFD+DFMEA协同方案以来，公司车规芯片研发成效显著：核心需求转化遗漏率下降40%，设计阶段潜在失效识别率达95%，因设计缺陷导致的测试返工率降低35%，全面满足车规级严苛标准。这得益于“需求有权重、设计有依据、风险有预案、改进有方向”的体系化支撑。
结语：以系统化方法守护车规芯片安全底线
在汽车智能化加速发展的背景下，芯片质量是不可逾越的红线。智芯通过QFD与DFMEA深度协同，实现车规需求精准落地、潜在风险前置管控。未来将持续深化双工具融合应用，为每一颗车规芯片注入“零缺陷”基因，助力智能出行安全可靠发展。