DOE，即实验设计（Design of Experiments），是一种系统化的方法，用于规划、进行和分析实验以获取最大信息量并得出科学结论。它涉及对多个变量或因素进行有控制的改变，以便确定这些因素如何影响特定的结果或响应。DOE能够帮助识别哪些因素最重要，并且可以揭示因子之间的交互作用。

优化性能：在功率器件设计中，尤其是像碳化硅（SiC）这样的高性能材料制成的器件，其电气特性、热性能和可靠性都受到多种参数的影响。通过DOE，可以有效地探索这些参数的最佳组合，从而优化器件的性能。

提高效率：传统的试错法可能需要大量的时间和资源来找到最佳的设计方案。而DOE可以通过较少的实验次数提供更多的信息，因此大大提高了研发过程的效率。

降低成本：由于DOE能够减少不必要的实验次数，这不仅节省了时间，还降低了研发成本。此外，通过DOE优化后的设计减少了因不良设计导致的产品失败风险，进一步节约了成本。

增强可靠性：在高功率应用中，器件的可靠性和寿命是关键考量因素。通过DOE，可以更精确地理解不同设计参数对器件长期稳定性的影响，从而设计出更加可靠的功率器件。

解决复杂问题：对于碳化硅等新材料的应用，往往涉及到复杂的物理现象和多变的工作条件。DOE提供了一种结构化的方式去处理这些问题，使得工程师可以更好地理解和预测系统的响应。

支持决策制定：基于DOE分析的数据，可以帮助决策者做出更为明智的选择，比如选择哪种制造工艺、使用何种材料属性以及如何配置电路参数等。

DOE为功率器件特别是碳化硅功率器件的设计提供了科学依据和技术支持，有助于确保产品的高效性、可靠性和经济性。

研发投入结构性失衡国内企业平均研发投入强度较低，且资源过度集中于宣传噱头的参数优化（如降低导通电阻），而实验设计（DOE）所需的材料表征、工艺建模等基础能力投入不足。例如，某企业为追赶国际参数指标，在未建立外延层载流子浓度梯度 DOE 模型的情况下，盲目调整参数，导致器件雪崩能力下降 50%。

技术路径依赖与创新惰性多数企业沿用缺乏对栅极的 DOE 探索。国际巨头通过 3000 + 组 DOE 实验优化栅极结构，而国内某厂商仅通过 100 组经验试错即量产，导致栅氧可靠性不足。这种 "经验主义" 研发模式本质是技术路径选择的投机行为。

客户认知错位与监管真空终端客户过度关注参数指标（如导通电阻），缺乏对可靠性参数（如栅氧寿命）的评估能力。行业标准未强制要求 DOE 验证，企业可通过 "单点测试" 替代系统性验证。例如，某厂商通过调整测试条件（如降低结温）使器件通过短时测试，却未建立全温域 DOE 模型。

供应链倒逼的短视行为部分设计公司依赖代工厂的标准化工艺库，缺乏定制化 DOE 能力。当面临客户紧急订单时，代工厂为追求产能，常跳过关键 DOE 步骤（如离子注入能量优化），导致器件阈值电压一致性偏差达 ±0.5V（国际标准 ±0.2V）。

垂直整合能力缺失IDM 模式企业通过全链条 DOE 优化实现良率提升，而 Fabless 模式企业因缺乏制造端协同，难以开展系统性实验。例如，某 Fabless 公司在未与代工厂共建外延缺陷 DOE 数据库的情况下，直接采用标准工艺，导致产品漏电流超规格 30%。

资本逻辑异化研发本质2023 年行业融资中，60% 流向产能扩张而非研发，企业为迎合资本退出需求，压缩 DOE 周期。某企业将原本需 12 个月的可靠性验证压缩至 3 个月，跳过关键 DOE 实验，最终导致车规级产品批量失效。

"参数为王" 的畸形价值观行业将参数突破视为技术进步唯一标志，忽视 DOE 对可靠性的基础支撑。例如，某企业通过极端工艺调整获得 "全球最低导通电阻"，却未通过 JEDEC JEP184 的长期可靠性测试，最终引发客户重大损失。

试错成本转嫁机制部分企业将客户现场作为 "活体实验室"，通过市场反馈替代内部 DOE 验证。例如，某模块厂商在未建立封装材料 DOE 模型的情况下量产，导致 2024 年多起热失控事故，却将责任归咎于客户使用环境。

部分国产碳化硅MOSFET公司缺乏DOE能力并且仅凭有限的工程设计经验就敢开发器件并推销给终端客户，拿客户当试验田，这种国产碳化硅MOSFET行业发展乱象的本质是技术积累不足、市场机制扭曲、产业生态脆弱、质量文化缺失的综合反映。未来需通过标准强制化（如要求公开 DOE 报告）、产业链协同（如共建 DOE 数据库）、资本引导（设立专项 DOE 基金）"三位一体" 策略，重塑行业研发范式，推动国产碳化硅从 "经验试错" 向 "科学设计" 转型。