我们每天都在使用各种电子产品，从手里的手机、车上的中控屏，到工业控制系统、智能硬件、医疗设备。
但你是否想过：这些设备到底能用多久？它们的“寿命”，究竟是怎么被决定、被预测、被验证的？
关于电子产品寿命背后那些不太被关注，但又极其重要的工程细节。
为什么电子产品也有“寿命”？
有人可能会说，“电子产品嘛，不磕碰、不进水，用很多年都没问题呀”。
但工程师的回答一定是：“那只是你运气好。”
事实上，电子产品的寿命，从元器件选型、PCB设计、电源管理、焊接加工工艺，每一个环节都在潜移默化地影响着它，“能不能熬到第15年”？
在消费领域，也许产品三五年就被替换了。所以很多消费产品的公司不一定关注寿命问题，不过如果能真正的做到寿命的控制，也可以做到让产品刚过保质期就坏掉，逼用户换新。不过在工业、汽车、医疗、航空等领域，电子产品的可靠性和寿命几乎是“生死线”。
是什么影响了电子产品的寿命呢？
热，是电子产品的第一杀手
在工程上，我们常常用一个经典的热失效模型——Arrhenius 方程，来估算某个芯片或模块的寿命。
简单说就是：温度越高，寿命越短，而且是指数级的下降。
比如，一个电容在85℃下能用1000小时，在65℃下就可能用上几万小时。
这就是为什么我们常说：设计里最重要的是“热设计”，包括散热器、导热硅脂、铜箔加宽、电源分布等等。这并不是“画PCB”的事，而是直接影响寿命的关键动作。
我们常用“虐”的方式证明它能撑下去
在量产之前，每个认真对待自己产品的研发团队，都会进行一系列的加速老化测试。
比如：
高低温循环，让焊点在热胀冷缩中暴露疲劳问题
振动测试，模拟运输、使用中的机械应力
湿热测试，检查电路板是不是容易吸潮发霉
电压冲击、静电测试，看看防护电路是否靠谱
这些测试，像极了一个“压力山大”的训练营。我们把产品丢进去，观察它的极限反应。有问题就解决，能扛住才量产，而这些测试在研发周期中往往占用一大块时间。
哪些元器件在“拖后腿”？
不是所有元件都能“活得久”。
比如，电解电容是著名的“短命鬼”——它内部有电解液，高温下容易干涸失效。所以，很多工程师会优先选用固态电容、陶瓷电容。
还有，Flash 存储器有擦写次数限制，做数据记录的设备，必须考虑 wear leveling（磨损均衡）策略，不然数据越写越慢，最后直接崩掉。
甚至，连接器的寿命也是关键指标，有的只支持几十次插拔，用在高频连接的设备上，就是个隐患。
所以，设计电子产品时，其实是在做“寿命管理”。你挑选、你布局、你设计保护电路，本质上都是在延长它的生命线。
有没有办法“算”出一块板能活多久？
有的，但不是精确值，而是概率评估。
如果你以为电子产品的寿命只是“用时间验证”，那你可能忽略了可靠性工程这门精密又有点“玄学”的学问。
在工程师的世界里，我们确实能用建模的方法，推算出产品的大致寿命区间——这不是拍脑袋，而是建立在物理机制 + 加速测试 + 数学统计之上的。
说人话就是：我提前“折磨”它一番，然后用模型计算它在正常环境下能活多久。
Arrhenius 模型，适用于温度环境下的寿命预测
这是电子行业最基础、最常用的热失效寿命模型，适用于：
芯片内部的老化（如金属迁移、氧化）
电容电解液蒸发
焊点疲劳
它的核心公式是：
其中：
L：使用环境下寿命
L_0：高温下的参考寿命（通过测试获得）
E_a：激活能，通常为 0.7~1.1 eV（取决于材料）
k：玻尔兹曼常数
T：温度（开尔文 K）
你可以理解为：测试阶段高温老化得出的数据，回推到常温下大概能用多久。
Peck 模型：适用于湿热环境下的寿命预测
而在潮湿、高温、高电压的环境中，比如南方沿海城市、户外设备、潮湿车厢等，仅仅考虑温度还不够，我们要用更精细的模型——Peck 模型。
Peck 模型更适合用来评估电路板的电迁移、金属腐蚀、导通失效等与湿度相关的问题。
公式如下：
其中：
MTTF：平均无故障时间
A：与结构、电压有关的常数
RH：相对湿度（%）
n：湿度加速指数，通常取 2~4
其余参数与 Arrhenius 模型相同
简单说：
湿度越高（尤其 >60%），金属表面越容易导电甚至腐蚀
电压越高，腐蚀速度更快（电场驱动）
高温+湿度+电压三者结合，电子板就可能提前“老死”
那具体怎么用这些模型评估呢？
这类评估通常按以下步骤进行：
① 做加速老化测试
在极限条件下让产品连续工作，比如：
温度：85°C
湿度：85%RH
持续通电（电应力）
持续几百小时后记录是否发生失效，以及失效点的位置和机制。
② 拿到“参考寿命数据”
比如测试显示在 85°C / 85%RH 环境下，50%样品在 500 小时出现某种失效。
这就是你的测试基准点。
③ 带入模型回推正常环境寿命
比如你产品的目标工作环境是：
温度 45°C（318K）
湿度 60%RH
则用 Peck 模型代入这个环境参数，回推在这个环境下，大概能用多少小时。
④ Weibull 分析评估置信度
最后，将实测或模拟出的寿命分布，用 Weibull 曲线拟合，计算：
B10寿命：10%失效率时对应的使用寿命
MTTF：平均无故障时间
Beta值：失效类型是否集中（>1表示老化型）
这样你就能告诉客户：我们预测这块板，在45°C/60%RH的环境下至少能稳定运行 8 年以上。
建模不是猜寿命，而是管理风险
在电子产品走向复杂化和长期部署的今天（比如智能家居、车载系统、工业控制），我们早就不能靠“拍脑袋”来决定产品周期。
寿命评估不再是事后分析，而是前期设计的输入条件、测试验证的目标。
你不需要每次都做复杂建模，但你得知道：产品的寿命，不是用了多久算的，是能不能撑过设计生命周期来衡量的。
说到底，一块电子产品的寿命，不止取决于它能不能通电，还取决于它能不能一直“稳定地”通电。
我们为之奋斗的不是“开机成功”，而是五年、十年后依然“可靠如初”。