把工艺优势变成芯片价值：FD-SOI的"设计实现"破局之道

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FD-SOI这项工艺天生带有两项"设计杠杆"：一是超薄埋氧层带来的体偏置（Body Biasing）能力，设计者可以在芯片运行过程中动态调节晶体管的阈值特性，在性能与功耗之间自由"换挡"；二是平面结构对模拟、射频、存储与逻辑的高度集成亲和力。但杠杆不会自动转化为收益……

Sept. 29, 2026 –

物理AI的爆发，正在把芯片设计推向一个两难的十字路口。一方面，智能向边缘和终端下沉，AI眼镜、可穿戴设备、机器人、智能汽车、低轨卫星等应用要求芯片在毫瓦级甚至微瓦级的功耗预算内完成感知、推理与通信；另一方面，摩尔定律的传统回报日益递减，先进工艺节点的开发成本与周期不断攀升，边缘算力需求与芯片开发周期之间的矛盾日益凸显。对于数量庞大却高度碎片化的边缘与端侧市场而言，盲目追逐最先进节点既不经济，也无必要––如何在成熟而可控的工艺平台上，通过设计创新榨取出极致的能效与集成度，成为产业界更现实的命题。

这正是FD-SOI的独特机会。这项工艺天生带有两项"设计杠杆"：一是超薄埋氧层带来的体偏置（Body Biasing）能力，设计者可以在芯片运行过程中动态调节晶体管的阈值特性，在性能与功耗之间自由"换挡"；二是平面结构对模拟、射频、存储与逻辑的高度集成亲和力。但杠杆不会自动转化为收益––体偏置如何融入设计流程与签核？嵌入式存储如何选择与集成？射频前端如何在有限面积内实现？这些问题，都要在"设计实现"层面找到答案。

9月20日，第十一届上海FD-SOI论坛举行。在"FD-SOI的设计实现"专题讨论中，MIPS首席技术官Yankin Tanurhan、芯原股份设计实现高级总监朱炯、新加坡国立大学电气与计算机工程系教务长讲席教授Massimo Alioto、清华大学电子工程系陈文华教授、Racyics首席产品官Sebastian Höppner、Weebit Nano首席执行官Coby Hanoch分别发表演讲。六场演讲从处理器IP、设计方法学、体偏置技术、嵌入式存储、射频电路到学术研究，恰好拼出了一幅"如何在FD-SOI上设计出好芯片"的完整拼图。

AI芯片定制：软件优先，设计左移

物理AI时代的芯片需求呈现高度定制化特征––不同终端对算力、功耗、接口的组合要求千差万别，传统"先流片、后开发软件"的串行流程已难以满足上市时间要求。MIPS首席技术官Yankin Tanurhan在题为《软件优先：借助RISC-V IP加速物理AI定制芯片落地》的演讲中，提出了"软件优先（Software-first）"的破局思路：以基于RISC-V架构的处理器IP与虚拟平台实现"设计左移（Shift-left）"，让软件开发与硬件设计并行推进，并结合格罗方德FD-SOI工艺的落地实践，以全栈协同平台加速创新成果从软件走向量产芯片。

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