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，在瞬间高功率作用下，热量无法完全散出，局部地方热量累积导致超温，直接影响到机器人的性能以及可靠性。

除了跳舞，像负重，运动，攀登等瞬态大功率的行为，对于人形机器人来说都是技术难点，因为行业在人形机器人的方案设计阶段，缺乏这方面的数据，也没有对应的性能和可靠性相关的解决方案，而这些都需要时间的积累。尤其是可靠性，性能还可以直接测试，可靠性需要大量的加速实验，而加速实验本身是否有问题，都是一个未知数，行业一般都是靠量去积累，就好比车规的器件，一个器件的寿命模型，通常需要几百台机器，数年的时间。

在工程上，寿命评估是通过实际载荷和加速老化的载荷之间的比值来计算（参考文章：功率器件的寿命评估），如果要精确评估寿命，产品在全生命过程中的实际载荷要准确，功率循环实验中的加速老化载荷也要准确。

个人认为，这恰恰是一个行业痛点。早期功率循环实验（包括相关标准），实验参数是由功率器件的开发者设计的，他们大部分都是Si-Pi的专家，但对于热了解的比较有限，而失效的根本原因是热载荷，这些实验设计和标准，未必合理【参考文章：破析AQG 324功率循环实验（PC）失效判定标准】。

以汽车的主驱为例，行业普遍认为，45%（城市道路，高速巡航等大部分汽车工况）、60%（正常起步，温和加速）、100%（爬坡，超车，急加速）的额定电流下，主驱功率器件的主导失效机理完全一致，都是热机械疲劳失效，损伤可以线性叠加。在功率循环实验的一些标准中，一般都采用85%的电流（来自于标准），这是否真的很合理？确实值得仔细去分析分析。

器件的功耗可以分成开关损耗及导通损耗，导通损耗主要是器件的电阻导致的，从电路上，我们可以把器件的电阻分为键合线的电阻和芯片本体的电阻两部分，还是以车规1200V IGBT为例，键合线的电阻可以认为是一个常值，大概在0.25～0.5 mΩ左右，温度变化时，这个值的变化不大，而结温为25°C时，芯片的本体电阻大约1～2 mΩ，芯片结温为150°C时，本体电阻变成了1.6～4.3mΩ，由此可见，不同电流下，导通损耗在键合线和芯片本体之间的分配，并不是不变的。1200V SiC MosFET的情况和IGBT类似，大概是芯片本体电阻略大一点，大概在2.5-6.0mΩ左右。另一种影响器件的温度分布的因素是开关损耗，IGBT的开关损耗也是随着温度升高而变大，但SiC MosFET的开关损耗会随着温度升高而变小。我们可以看到不同的电流，其失效机理并不完全一样，实际情况是相当复杂的。电流直接决定热载荷强度，大电流还会带来电迁移、电流集聚效应和键合线局部过热，这些都是可靠性考核必须可控的变量。不精确控流可能是电流不均→局部热点→引入非典型失效，寿命结果分散性极大，无法用于寿命模型。

另一方面，影响功率循环实验次数的三个核心参数为ΔTj、T_on以及Tjmax（参考文章：功率循环基础篇（二）——功率循环寿命曲线解读，转载于公众号，热数字孪生之家，作者为深藏Blue），三者共同决定疲劳损伤速率、失效模式与最终循环次数。其中

ØΔTj决定应力幅度（主变量）

ØT_on决定热稳态与应力分布

ØTjmax决定高温蠕变与失效机理

ΔTj的物理意义——结温波动幅度：ΔTj=Tjmax−Tjmin直接对应每一周的热膨胀–收缩幅度，是热机械疲劳的驱动力。ΔTj是功率循环实验中最敏感、最核心的参数，所有加速老化的本质，都是提高ΔTj。ΔTj增加20～30℃，寿命可能下降一个数量级，因此功率循环实验过程中，对于Tjmax和Tjmin的精确测试，是保证功率循环实验数据有效的前提。（参考文章：关于JESD 51-14标准的理解和说明）

T_on的物理意义是导通的时长，它代表额芯片的热量在散热路径上的位置分布，热量是否充分传递到焊层、基板，以及温度分布是否均匀。T_on过小，Nf偏长（伪长寿），T_on适中，Nf稳定、可复现，T_on过长，实验效率下降。在AQG324标准中，对T_on的定义分为秒级和分钟级，我猜测该实验设计的目的是为了定义适中的T_on，但仅仅用秒级和分钟级，并不能一概而论。

下图是两个不同器件的秒级功率循环实验，加热时长均为3秒，右边的器件热时间常数比左边的小一些，因此冷却时长左边为7s，右边为5s。

用结构函数可以看出，左边器件的失效主要发生在器件的Die Attach的位置，而右边器件的失效主要在器件下面的导热硅脂。这就说明，即使是同样的T_on，对于不同的器件，不一定都是适中的时长，老化的位置也未必一致，具体要看器件本身的热时间常数。

再次提出结构函数在功率循环实验中的重要性，结构函数是功率循环实验中解析器件热路径、定位失效位置、监测老化过程、验证加载合理性、校准寿命模型的核心手段。它将传统“只能看整体失效”的实验，提升为“可分层、可定量、可机理分析”的科学可靠性评估方法，是现代功率循环测试不可或缺的关键技术。

尤其某一些团队，主要的任务就是研究局部失效机理（比如研究不同Die Attach的工艺对寿命的影响），只有通过结构函数才能确定实验数据的有效性，大大降低实验次数，缩短实验时间。

Tjmax决定高温蠕变、失效机理是否改变，其物理意义是每个循环的最高结温，决定材料高温强度，蠕变行为，以及是否出现过热型失效。Tjmax≤额定最高结温失效为：热机械疲劳（焊层、键合线）机理稳定，寿命可叠加、可预测；Tjmax过高会导致芯片氧化、金属化重构、焊料软化流淌、热失控→失效机理改变，寿命不再受控。Tjmax不只是温度上限，更是失效机理的“闸门”。它决定寿命是“正常疲劳”还是“过热烧毁”。

尽管汽车行业的可靠性实验还并不十分科学合理，基于历史数据和经验，功率循环仍然为汽车行业的可靠性做出了不可磨灭的贡献，而人形机器人行业是一个全新的行业，更关键的是我们走在了世界的最前沿，抄无可抄，基本上都是在借鉴其他行业的经验上，进行大量的复杂的正向设计，实验数据得靠自己一点一点的积累，这需要很长的时间，从今年相对于去年的进步去猜想，也许十年，也许二十年，我们的人形机器人可以真正的摆脱热烦恼，从而实现大批量应用。