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10月9日，格罗方德在德国德累斯顿发布新一代FDX Fusion工艺平台，把物理人工智能（Physical AI）列为目标市场，覆盖汽车、机器人、工业自动化与边缘AI设备。

FDX Fusion首代目标实现7nm级数字性能，集成密度较第一代FDX提高超过两倍，同时把射频、模拟、嵌入式存储和低功耗计算收进同一平台。

首批验证芯片计划2027年初提供，PDK预计2027年中发布，2028年在德累斯顿投产。

格罗方德押注FD-SOI，要把感知、计算、控制和通信整合到同一工艺平台上。汽车和机器人开始往本地塞更多AI功能，制造工艺正围着这批需求重新开发。

物理AI的芯片，光把GPU塞进汽车和机器人远远不够。感知、控制、通信这些活，要的是能就近算、低功耗、长寿命的分布式智能。

格罗方德这步FDX Fusion，是用自己最熟的FD-SOI路线，去抢这块边缘智能制造的底座。

01 物理AI倒逼芯片重构，FDX Fusion用FD-SOI接住7nm级性能

格罗方德这次提了STAC架构，对应Sense（感知）、Think（思考）、Act（行动）、Communicate（通信）四个环节，直接映射到汽车和机器人的硬件。

◎ 感知环节接摄像头、雷达、惯性传感器、位置编码器和电流传感器，把物理信号转成数字信息。

◎ 计算环节做数据处理、传感器融合和AI推理。

◎ 行动环节靠控制器、电机驱动和功率器件执行动作。

◎ 通信环节和其他控制单元交换信息。

人形机器人就是典型。

主计算平台用视觉模型认环境，但维持平衡、控关节、处理传感器数据，靠的是大量低延迟的局部计算。

每个关节都有位置、速度、电流、力矩的控制需求，局部控制器要持续拿传感器数据、算控制、再给电机驱动器下指令。

智能驾驶吃摄像头和雷达数据，底盘控制做转向、制动、悬架，动力系统管电机、电池和高低压电源。

任务分散在不同电控单元，对实时、功耗、可靠性的要求各不相同。

电子电气架构往区域控制和中央计算走，芯片平台就得同时兼顾本地智能计算、信号采集、通信和执行控制。

FDX Fusion对准的，正是这一类高度集成的边缘计算芯片，给汽车雷达、智能传感器、机器人控制器和工业自动化设备打制造底座。

技术路线上，FDX Fusion走的是FD-SOI。

传统CMOS直接在硅衬底上做晶体管。FD-SOI在沟道下方加了埋氧绝缘层，用极薄硅膜当沟道，靠材料和电场把漏电流压下来，开关表现更好。

它还支持灵活的体偏置，设计人员能按运行状态调性能和功耗，正好对口要持续待机、间歇计算的边缘设备。

格罗方德手里已有22FDX平台，在汽车雷达、无线、低功耗控制器上攒了产品底子。FDX Fusion再上先进衬底、应变硅和晶体管结构优化，把数字集成密度和速度往上推。

披露的细节里，新工艺用约7nm厚的超薄硅层，和CEA-Leti、Soitec合作开发应变硅衬底，靠改善载流子迁移率提性能。首代目标是7nm级数字性能，数字密度较第一代FDX提高超过两倍。

这里的7nm级说的是性能对标，工艺本体仍是FD-SOI，和FinFET、GAA是两条技术路线。

制造上继续用ArF浸没式光刻，新工艺预计约50层掩模。

FDX Fusion还要集成模拟混合信号、嵌入式非易失存储、存内计算和射频，射频目标参数到0.5THz的fT/fmax。

一套组合下来，设计公司能在同一平台配数字处理器、模拟接口、射频和本地存储，砍掉不少跨芯片信号传输。

对机器人和汽车电子，把外围信号处理、接口通信和局部控制整合进来，能压低系统面积、传输延迟和整体功耗。

02 格罗方德 为什么押注FD-SOI，德累斯顿给它底气

2018年格罗方德停掉7nm FinFET的后续开发，把资源压到FD-SOI、射频、功率和特色工艺。FDX Fusion是这条路线的一次大升级。

晶圆代工看汽车和机器人客户，要的是长期供货、稳定良率、低功耗和丰富模拟接口，很多应用还要嵌入式存储、安全功能和长产品生命周期。这类需求，靠特色工艺平台持续攒产品和设计生态最合适。

格罗方德已有汽车雷达、无线控制器、通信芯片的制造经验，FDX Fusion再把数字密度拉高，就能撑起更复杂的信号处理和边缘AI。

设计生态上，公司计划把MIPS、ARC处理器IP和RISC-V架构资源引进FDX Fusion，给芯片企业补处理器、控制和专用计算架构。

◎ 宝马强调未来汽车要把AI处理、感知、实时控制和安全连接捏在一起。

◎ 博世盯机器人和工业自动化的边缘计算。

◎ 英飞凌明确和格罗方德探索下一代雷达和无线通信的7nm级FDX Fusion技术。

高性能边缘计算芯片的开发制造，将支撑下一代机器人和自主系统，边缘AI芯片的需求已经从单一算力，扩到整套物理交互系统。

制造端的底气在德累斯顿。

格罗方德同时推进当地工厂扩建，SPRINT项目投11亿欧元，计划2028年底把300mm晶圆年产能拉到100万片以上，供汽车、工业物联网和特色半导体。

德累斯顿周边本就聚着英飞凌、博世、台积电主导的ESMC，以及一批设备和材料企业，客户集中、供应链完整，给FDX Fusion提供了扎实的产业化条件。

翻译一下格罗方德的打法。

它不跟台积电、三星拼先进逻辑节点的军备竞赛，而是把FD-SOI这条特色路线做深，吃汽车和机器人这种要长寿命、重可靠、讲集成的慢生意。

物理AI起来，中央算力平台之外，海量分布式智能控制器才是特色工艺的真正增量。

谁先把感知、控制、通信、计算收进一个可靠工艺平台，谁就卡住这块边缘制造的入口。

小结

FDX Fusion按计划2028年进入制造，汽车雷达、机器人控制器、智能传感器和工业边缘AI芯片会多一个工艺选项。

物理AI的增长，正在给特色晶圆制造打开新的市场空间。智能汽车和机器人的芯片竞争，会同时烧在中央AI计算平台和大量分布式智能控制器上。

       原文标题 : 物理AI需要什么样的芯片工艺，格罗方德FDX Fusion发布，FD-SOI推到7nm级