产品的可靠性水平在过去的50年中得到了巨大的提升，即使是普通的消费电子产品的可靠性现在也具备了很高的水准，相应的对可靠性的工作就提出了更高的要求。再者随着产品开发周期越来越短，对于可靠性试验工作也是一个巨大的挑战。未来可靠性试验的方向应该是重点解决高可靠性产品评估以及适应产品开发周期缩短的挑战来寻求解决方案。

就个人的理解，可靠性试验未来的方向有以下几个方面：

1、环境剖面

建立环境剖面是可靠性试验的基础，但是由于投入太大，所以鲜少有企业实际开展相应的工作，这对于可靠性试验作是一个巨大的掣肘。我个人寄希望于行业能够出现相应的企业联盟来解决这个问题，通过多家企业共同投入资金和人力会使得这样的项目更加可行。但是这仍然需要可靠性工程师持续在企业发声，让企业了解并认识到环境剖面的价值。

2、退化试验

对于数字电路，很多时候退化确实不明显，或者无法找出具备退化特征的参数。但是对于非数字电路退化大多数时候还是可以存在的，这时候就可以通过对特定参数的退化进行测量监控和分析来获得其退化模型，再基于产品特征参数的阈值和退化模型进行寿命评估。对于全新产品由于不知道其退化趋势是否在特定时刻发生突变，这时候需要开展全寿命周期的试验，而对于已知退化趋势的产品，则可以在缩短试验时间的同时来进行可靠性的定量评估。

3、提高加速系数缩短试验时间

为了应对产品可靠性水平持续提升和开发周期越来越短的挑战，寻求更高的加速系数成为必然。现在可行的方向就是开展定量高加速寿命试验，通过高加速寿命试验来进行产品定量可靠性的评估，国内外已经有了一些探索，但是还没有被广泛应用，需要有人综合更多的数据来进行验证并对现有的算法进行优化，一旦获得成功将是一个巨大的突破，我个人非常期待能够早日见证。

4、多应力综合试验

单一应力即使是主导应力也不能够全面的表征产品的实际水平，这就需要我们通过综合应力来更好的模拟现场实际的使用场景来评估产品的可靠性水平。当然随之而来的挑战就是多应力加速模型，现在对于这个需求仍然存在很大的挑战，并且也没有获得大家的重视，相应的投入和研究严重缺乏。在特定领域这方面的需求比较强烈，例如航天器在外太空的运行就是一个典型的例子，外太空的辐射、高低温交变和真空是一个很大的挑战。

5、复杂系统可靠性试验

现在的试验多是在零部件或者小系统层级开展，但是对于复杂系统的系统可靠性试验依然薄弱，所以实际的经验比较缺乏。我们可以通过更好的利用前期研发阶段的功能测试数据和现场的前期用户数据来进行分析获得产品的系统可靠性水平，千万不能寄希望于在复杂系统的整机上来开展可靠性试验来获得相应的数据。而这对我们前期的可靠性试验的规划、数据收集的需求明确和数据分析的方法等进行深入研究，从而达成在有限的资源条件下对复杂系统进行可靠性水平评估。

6、与有限元仿真结合

通过可靠性试验结果来对有限元仿真模型进行修正，一旦建立了足够的数据库，后续的可靠性试验将可以大大缩短，但是又不会影响产品可靠性评估结果的精度。现在已经有部分企业在这个方面进行努力，实现了对于微小设计变更条件下对试验的简化或者取消，不过对于在全新产品上的应用仍然存在着诸多限制，希望今后有限元仿真软件能够取得相应的突破，从而使得可靠性工程师可以大大降低试验的工作量，而且在可靠性定量评估精度上也获得提升。

7、与仿真试验结合

对于硬件本身或者与硬件高度整合的软件，未来的趋势是开展仿真试验来缩短时间，降低试验成本，同时有些无法实际开展的测试在仿真试验中也成为可能。仿真试验又分为硬件仿真和软件仿真，在汽车行业开展的比较好的是硬件仿真试验；而软件仿真试验随着自动驾驶的兴起也在快速发展中。其它行业可以尽可能的和汽车行业进行交流，从中借鉴来发展出为自己所用的适合自己的仿真试验系统。

8、与失效物理结合

通过对元器件进行建模来系统的评估电子元器件的可靠性水平，现在有一些企业已经在开展电路板级和产品级基于失效物理模型的定量可靠性评估，但是这样的尝试仍然处于早期阶段，需要持续开展大量的研究来突破现有的以元器件为基础的失效物理模型。一旦能够达成从元器件到整机的突破，未来的前景将非常广阔，但是无论如何模型都无法做到普适，企业还是需要基于自身的产品开展可靠性试验来对模型进行修正，从而获得相对可信的定量可靠性评估结果。

9、与大数据分析结合

大数据的应用可靠性不会缺席，但是考虑到可靠性试验的数据量有限，所以现在实际的应用基本无法落地，但是存在着极少数企业的数据积累非常好，于是乎这些企业会成为第一批受益者。可以通过全流程数据来通盘开展可靠性的定量评估，而且任何影响因素发生变化无需再次开展可靠性试验，只需在大数据建立的模型上调整相关参数即可。对于早期的机器学习需要很多的专家经验和干预，后期的深度学习应该会有比较大的突破来建立更加成熟的模型。