專案開發(fā)細節(jié)/數(shù)據(jù)來自 [Tuning Titans] -Champion of2024 USI Hackathon

在電子制造產(chǎn)業(yè)中，每一個微小的環(huán)節(jié)都可能決定產(chǎn)品的最終性能與良率。射頻（RF）電路設(shè)計的效能，直接決定了無線通訊設(shè)備的性能優(yōu)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(guān)鍵環(huán)節(jié)，長期以來都是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這項工作過去高度依賴資深工程師的經(jīng)驗、耗時的實驗與反復(fù)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(huán)旭電子團隊開發(fā)的創(chuàng)新解決方案，正預(yù)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(nèi)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(jié)合人工智能（AI）與射頻技術(shù)的創(chuàng)新，不僅是技術(shù)的突破，更展現(xiàn)了USI環(huán)旭電子在應(yīng)對未來制造挑戰(zhàn)上的前瞻思維。

傳統(tǒng)痛點：反復(fù)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(tǒng)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(shè)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(jié)果高度依賴于模型的精確度，無法完全反映實際生產(chǎn)中的寄生效應(yīng)與制程變異。

人工經(jīng)驗與反復(fù)試錯：在實際電路板（PCB）上，資深射頻工程師利用向量網(wǎng)路分析儀（VNA）量測電路的S參數(shù)，并手動調(diào)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(jīng)驗，且容易陷入局部最優(yōu)解，難以達成全局最佳匹配。

昂貴的專用硬體：某些應(yīng)用會采用可重構(gòu)匹配網(wǎng)路（Reconfigurable Matching Network），雖然能實現(xiàn)動態(tài)調(diào)控，但其硬體成本高昂且復(fù)雜，通常只應(yīng)用于特定高階產(chǎn)品。

簡單來說，阻抗匹配是確保信號在電路元件間有效傳輸?shù)年P(guān)鍵。如果源端、傳輸線與負載端的阻抗不一致，就會導(dǎo)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(yīng)用中，更會造成能源浪費與設(shè)備過熱。

傳統(tǒng)的解決方法，就像是在一個充滿未知變數(shù)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(fù)進行實體電路測試與調(diào)整。這個過程不僅耗時耗力，準確度也相對較差。根據(jù)資料顯示，過去一個專案的調(diào)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(chǎn)品開發(fā)與上市的巨大負擔(dān) 。

AI解決方案：從「經(jīng)驗」到「精準」的質(zhì)變

環(huán)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(xué)習(xí)模型，將阻抗匹配問題轉(zhuǎn)化為一個可優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并透過「數(shù)據(jù)驅(qū)動」的方式，實現(xiàn)精準、高效的調(diào)校。其核心工作流程包括：

數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注：透過 VNA 實測不同L/C組合下的電路S參數(shù)，并將這些參數(shù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

模型訓(xùn)練與擬合：利用數(shù)據(jù)集對AI模型（如非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)路）進行訓(xùn)練。模型學(xué)習(xí)輸入（L/C值、頻率）與輸出（反射系數(shù)、電壓駐波比）之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系。

智能預(yù)測與優(yōu)化：當(dāng)新的電路板或產(chǎn)品設(shè)計需要進行阻抗匹配時，使用者僅需提供其目標(biāo)頻段的S參數(shù)檔案。AI模型會根據(jù)已訓(xùn)練好的模型，快速推算并預(yù)測出最佳的L/C元件組合。

持續(xù)優(yōu)化：實際量測數(shù)據(jù)可回傳至系統(tǒng)，作為模型的反饋，實現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)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(yīng)用程式上的AI系統(tǒng)。使用者只需上傳代表電路特性的S2P文件，AI便能根據(jù)用戶選擇的電路模型，進行數(shù)據(jù)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(jù)電路數(shù)據(jù)提供最佳調(diào)校建議，從根本上提升了效率與精確度。

實際應(yīng)用案例與開發(fā)成果展示

該解決方案的優(yōu)勢，在實際開發(fā)案中得到了顯著驗證：

時間效率大幅提升：傳統(tǒng)的阻抗匹配調(diào)校，一個專案通常需要10周的人工實驗與調(diào)整，才能達到目標(biāo)效能。而藉由這套AI解決方案，調(diào)校時間被壓縮至僅僅2周。這8周的時間縮短，對于產(chǎn)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(yōu)化：傳統(tǒng)方法因反復(fù)試錯，產(chǎn)生可觀的隱形成本，包含開發(fā)人力費用、軟體授權(quán)費、物料浪費以及因良率不佳而產(chǎn)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(dǎo)致的10%產(chǎn)品良率損失，直接為客戶帶來可觀的經(jīng)濟效益。

技術(shù)成果與知識產(chǎn)權(quán)保護：這項內(nèi)部創(chuàng)新不僅僅停留在概念階段，環(huán)旭電子已將其技術(shù)成果進行內(nèi)部審核并申請了專利，這顯示了USI將這項技術(shù)轉(zhuǎn)化為核心競爭力與知識產(chǎn)權(quán)的決心。

Fig 1. 數(shù)據(jù)預(yù)測模型 – Wi-Fi模組擬合實例

AI無所不在，驅(qū)動著產(chǎn)業(yè)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(diào)整阻抗匹配或相關(guān)性能的專案。舉凡與射頻技術(shù)相關(guān)的領(lǐng)域，如5G、Wi-Fi、UWB（超寬頻）、汽車電子，甚至是醫(yī)療設(shè)備等，都能從中受益 。它不僅能提升產(chǎn)品的增益、頻寬與雜訊系數(shù)等關(guān)鍵性能指標(biāo)，還能有效解決電磁輻射和電磁干擾（EMI/EMC）等問題，確保產(chǎn)品的穩(wěn)定性與可靠性 。

對于環(huán)旭電子來說，這項技術(shù)的誕生意義非凡。這不僅是一次內(nèi)部創(chuàng)新的成功實踐，更展現(xiàn)了公司在技術(shù)研發(fā)上的持續(xù)投入與領(lǐng)先能力。這套解決方案的出現(xiàn)，讓環(huán)旭電子得以引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新，為客戶創(chuàng)造價值。