2026年9月20日，由芯原股份（VeriSilicon）主办第11届FD-SOI论坛在上海开幕。格罗方德（GlobalFoundries, GF）首席执行官Tim Breen发表了题为《从AI基础设施到物理AI：开启半导体创新的下一波浪潮》的主题演讲。Breen在演讲中深入剖析了正在重塑半导体行业的三大宏观趋势，并指出“物理AI”（Physical AI）将成为继连接世界、智能设备之后的又一次“结构性的范式转移”。他强调，GF的FDX™ FD-SOI技术平台正是解锁这一新时代的关键。
物理AI所需的四大核心能力
Tim Breen首先指出了正在深刻改变半导体行业的三个大趋势：
1. 数据中心正在快速扩张与变革：随着AI基础设施的爆发，数据中心的规模和架构正在经历前所未有的快速演进。
2. AI正在向物理世界迁移：AI不再局限于云端或屏幕，而是开始进入我们生活的物理世界，与真实环境交互。
3. 全球半导体供应链比以往任何时候都更重要：在地缘政治和市场需求的双重驱动下，半导体供应链的韧性和安全性已成为全球关注的焦点。
Breen回顾了计算时代的演进历程，指出“每一次计算时代的演进，都在扩展智能的边界”。在上一代的互联网时代，是连接世界（Connected worlds），我们实现了数百万云实例、数千台主机和数百万用户的连接；在目前的移动互联网时代，我们实现了数十亿智能手机、数十亿移动设备和智能设备的互联，实现了万物智联。他预测，未来十年内，我们将进入物理AI（Physical AI）时代，物理AI将带来数百亿台设备、数亿个XPU以及数千万台服务器。这标志着智能将从数字世界全面渗透到物理世界。
Breen详细阐述了物理AI系统所需的四大核心能力，并指出这四大能力构成了一个完整的闭环：
1. 感知（Sense）—— 感知世界：从环境中收集数据；
2. 思考（Think）—— 处理信息：处理数据并做出决策；
3. 行动（Act）—— 采取行动：通过电机、驱动器和执行器执行命令；
4. 通信（Communicate）—— 无缝连接：在内部和外部共享数据与状态。
比如，自动驾驶汽车（通过雷达和传感器感知环境）、物流机器人（在仓库中自主导航和搬运）、人形机器人（在工厂中进行精密装配）以及风力发电机（通过传感器监测涡轮状态并优化功率输出），这些场景无一例外都需要上述四大能力的协同工作。
Breen强调，物理AI并非简单地将AI能力“嵌入”终端设备，而是要求系统在真实环境中完成“感知—思考—行动—通信”的完整闭环。这意味着芯片需要同时应对模拟精度、超低功耗实时计算、确定性控制和多标准无线连接等彼此存在巨大的需求。
FD-SOI如何赋能物理AI系统？
在Breen看来，物理AI的系统需求恰好与格罗方德的FD-SOI技术的固有优势形成了结构性匹配。
在“感知”环节，物理AI系统需要从环境中采集模拟信号，要求低失配、高精度的射频和传感器接口。FD-SOI的埋氧层结构天然具备低失配特性，使其在模拟和混合信号电路中具有显著优势。这一特性在汽车雷达和工业传感等场景中尤为重要。
在“思考”环节，边缘设备对功耗的约束远严于数据中心。FD-SOI的低漏电特性使其能够在待机状态下保持极低的功耗，同时通过体偏置技术动态调节功耗与性能的平衡。这与“集成MRAM和RRAM”形成了协同：嵌入式非易失性存储器减少了对外部存储器的依赖，而FD-SOI的低漏电特性则延长了数据保持时间。格罗方德与RAAAM Memory Technologies近期在FDX平台上完成的GCRAM测试芯片流片，正是这一方向的实证——与商用SRAM相比，该方案实现了40%的面积缩减和高达60%的功耗降低。
在“行动”环节，物理AI系统需要在严格的功耗限制下实现快速、确定性的控制，而FD-SOI拥有密集的I/O、高速接口和集成控制能力的优势。
和“通信”环节，物理AI系统需要的是安全、多标准的RF连接，而FD-SOI在高性能RF、多频段以及安全的模拟和RF IP方面也拥有明显的优势。
Breen进一步总结了格罗方德的FDX™ FD-SOI技术平台如何将物理AI系统最需要的能力结合在一起，并列举了三大核心优势及其应用场景：
1. 能效（Power efficiency）：低漏电、动态功耗-性能控制、专为常开（always-on）操作设计。应用场景主要是可穿戴设备、医疗设备、电池供电传感器、工业监控。
2.RF性能（RF performance）：低失配、强大的RF性能、在一个平台上实现传感与通信。应用场景主要是汽车雷达、车联网（V2X）、工业连接、智能基础设施。
3. 集成存储（Integrated memory）：集成MRAM和RRAM等非易失性存储器，减少对外部存储器的依赖，支持实时和常开工作负载。应用场景主要是软件定义汽车、工业自动化、智能边缘设备、机器人。
Breen指出，物理AI并非遥不可及的未来概念，它“已经在这里了”。从智能手表到医疗设备，从电池供电的传感器到工业监控，物理AI正在各个领域落地。
FD-SOI的未来
在演讲的最后，Breen展望了FD-SOI技术的未来路线图，并宣布“新一代FDX创新即将到来”。他指出了四个关键的发展方向：
1. 先进材料与器件：通过材料和应变创新，实现更高的性能和更低的功耗。
2. 集成AI存储器：嵌入式存储器赋能边缘AI和存内计算（Compute-in-memory）。
3. 下一代RF与量子技术：为5G/6G连接和新兴量子系统带来RF创新。
4. 3D系统集成：3D异质集成，将传感、计算和存储结合在一起。
Tim Breen强调，随着AI从云端走向物理世界，半导体行业正迎来一个新的创新周期。而FD-SOI技术凭借其在能效、RF性能和集成存储方面的独特优势，将成为推动物理AI发展的核心底层技术。格罗方德正致力于通过新一代FDX创新，与合作伙伴共同开启这一波半导体创新的新浪潮。
编辑：芯智讯-浪客剑