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環旭電子如何實現高效射頻預測模型

環旭電子 USI ? 來源:環旭電子 USI ? 2025-09-19 16:37 ? 次閱讀
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專案開發細節/數據來自 [Tuning Titans] -Champion of2024 USI Hackathon

在電子制造產業中,每一個微小的環節都可能決定產品的最終性能與良率。射頻RF電路設計的效能,直接決定了無線通訊設備的性能優劣。其中,「阻抗匹配(Impedance Matching)」作為確保訊號完整性與功率傳輸效率的關鍵環節,長期以來都是一項極具挑戰性的任務。這項工作過去高度依賴資深工程師的經驗、耗時的實驗與反復試錯,不僅成本高昂,更難以確保每次都能達到最佳效果。然而,一項由USI環旭電子團隊開發的創新解決方案,正預示著這一切即將迎來顛覆性的變革。

一組名為「Tuning Titans」的團隊,在2024年的USI內部Hackathon活動中,以其「AI賦能射頻阻抗匹配」解決方案脫穎而出。這項結合人工智能(AI)與射頻技術的創新,不僅是技術的突破,更展現了USI環旭電子在應對未來制造挑戰上的前瞻思維。

傳統痛點:反復試錯,成本與效率的巨大黑洞

究竟阻抗匹配為什么如此重要,又為何如此棘手?傳統的阻抗匹配方法,主要依賴以下三種模式:

仿真工具模擬:工程師利用高頻電路設計軟體(如Ansys HFSS, Keysight ADS)進行電磁場模擬。這種方法計算量大、耗時長,且結果高度依賴于模型的精確度,無法完全反映實際生產中的寄生效應與制程變異。

人工經驗與反復試錯:在實際電路板(PCB)上,資深射頻工程師利用向量網路分析儀(VNA)量測電路的S參數,并手動調整匹配電路上的電感(Inductor, L)與電容(Capacitor, C)元件值。這個過程通常是迭代式的,極度依賴工程師的直覺與經驗,且容易陷入局部最優解,難以達成全局最佳匹配。

昂貴的專用硬體:某些應用會采用可重構匹配網路(Reconfigurable Matching Network),雖然能實現動態調控,但其硬體成本高昂且復雜,通常只應用于特定高階產品。

簡單來說,阻抗匹配是確保信號在電路元件間有效傳輸的關鍵。如果源端、傳輸線與負載端的阻抗不一致,就會導致信號反射與功率損耗。這不僅會讓信號波形失真、接收信號強度減弱,在無線充電或射頻功率放大器等應用中,更會造成能源浪費與設備過熱。

傳統的解決方法,就像是在一個充滿未知變數的迷宮中摸索。工程師們必須不斷依賴昂貴的電磁仿真工具,并反復進行實體電路測試與調整。這個過程不僅耗時耗力,準確度也相對較差。根據資料顯示,過去一個專案的調校時間可能需要長達10周。這龐大的時間成本與伴隨而來的物料、人力浪費,往往成為產品開發與上市的巨大負擔 。

AI解決方案:從「經驗」到「精準」的質變

環旭電子的Titans團隊,正是針對這些痛點,提出了一套革命性的AI解決方案 。他們利用機器學習模型,將阻抗匹配問題轉化為一個可優化的數學模型,并透過「數據驅動」的方式,實現精準、高效的調校。其核心工作流程包括:

數據采集與標注:透過 VNA 實測不同L/C組合下的電路S參數,并將這些參數作為訓練數據集。

模型訓練與擬合:利用數據集對AI模型(如非線性回歸、神經網路)進行訓練。模型學習輸入(L/C值、頻率)與輸出(反射系數、電壓駐波比)之間的復雜非線性映射關系。

智能預測與優化:當新的電路板或產品設計需要進行阻抗匹配時,使用者僅需提供其目標頻段的S參數檔案。AI模型會根據已訓練好的模型,快速推算并預測出最佳的L/C元件組合。

持續優化:實際量測數據可回傳至系統,作為模型的反饋,實現模型的持續學習與演進,使其準確度隨著時間推移而提升。

這套解決方案的核心,是一個部署在云端Web應用程式上的AI系統。使用者只需上傳代表電路特性的S2P文件,AI便能根據用戶選擇的電路模型,進行數據分析與計算,并快速給出一個線性或非線性的回歸表達式 。這就像是一位全天候在線的「AI顧問」,能立即根據電路數據提供最佳調校建議,從根本上提升了效率與精確度。

實際應用案例與開發成果展示

該解決方案的優勢,在實際開發案中得到了顯著驗證:

時間效率大幅提升:傳統的阻抗匹配調校,一個專案通常需要10周的人工實驗與調整,才能達到目標效能。而藉由這套AI解決方案,調校時間被壓縮至僅僅2周。這8周的時間縮短,對于產品快速上市極度重要,為客戶搶占市場先機提供了強大助力。

成本效益顯著優化:傳統方法因反復試錯,產生可觀的隱形成本,包含開發人力費用、軟體授權費、物料浪費以及因良率不佳而產生的返工成本。AI解決方案能大幅降低這些成本。此外,還能減少因阻抗不匹配所導致的10%產品良率損失,直接為客戶帶來可觀的經濟效益。

技術成果與知識產權保護:這項內部創新不僅僅停留在概念階段,環旭電子已將其技術成果進行內部審核并申請了專利,這顯示了USI將這項技術轉化為核心競爭力與知識產權的決心。

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Fig 1. 數據預測模型 – Wi-Fi模組擬合實例

AI無所不在,驅動著產業無限可能

這項AI賦能的解決方案具有極高的通用性,幾乎適用于所有需要調整阻抗匹配或相關性能的專案。舉凡與射頻技術相關的領域,如5G、Wi-Fi、UWB(超寬頻)、汽車電子,甚至是醫療設備等,都能從中受益 。它不僅能提升產品的增益、頻寬與雜訊系數等關鍵性能指標,還能有效解決電磁輻射和電磁干擾(EMI/EMC)等問題,確保產品的穩定性與可靠性 。

對于環旭電子來說,這項技術的誕生意義非凡。這不僅是一次內部創新的成功實踐,更展現了公司在技術研發上的持續投入與領先能力。這套解決方案的出現,讓環旭電子得以引領技術創新,為客戶創造價值。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:從「經驗」到「精準」:如何用 AI 智能演算法,實現高效射頻預測模型

文章出處:【微信號:環旭電子 USI,微信公眾號:環旭電子 USI】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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