当半导体行业讨论先进制程时，FinFET和GAA已经成为绕不开的关键词。从智能手机处理器到数据中心GPU，芯片厂商持续缩小晶体管尺寸，以提高集成度、改善能效，并为更大规模的计算提供支撑。

FD-SOI是另一条持续演进的技术路线。

2026年10月9日，GlobalFoundries（格芯）宣布推出新一代FD-SOI工艺平台FDX Fusion，面向汽车、工业、机器人和边缘AI等应用。格芯表示，该平台首代技术将实现7nm级数字性能，相较第一代FDX技术，密度有望提升两倍以上，同时支持射频、模拟与混合信号、嵌入式非易失性存储器等功能。公司计划于2027年初提供演示芯片供客户评估，2027年年中发布初版PDK，并于2028年开始制造。

这项技术的意义，在于格芯试图将FD-SOI推进到更高的数字性能区间，同时保留这条工艺路线在低功耗、模拟和射频集成方面的特点。

先进制程竞争，正在呈现不同的技术需求

过去十多年，先进逻辑工艺沿着晶体管结构创新的方向发展。

随着平面晶体管尺寸缩小，栅极对沟道的控制能力逐渐受到限制，短沟道效应和漏电问题成为重要挑战。FinFET通过鳍片结构增强栅极对沟道的控制能力，GAA则进一步采用环绕沟道的栅极结构，改善更小尺寸下的电荷控制能力。

这条路线为CPU、GPU、移动处理器和AI加速器提供了更高的晶体管密度与计算性能。

汽车雷达、无线通信芯片、工业控制器和边缘AI处理器有着不同的设计需求。这些芯片最好需要在同一颗器件中完成数字计算、信号处理、数据转换和无线通信，部分产品还需要集成非易失性存储器及不同电压等级的接口电路。

对这类芯片而言，数字逻辑密度只是工艺选择的一项指标。功耗、模拟电路设计、射频性能、可靠性、制造成本和产品生命周期，并不是FinFET或GAA的主要优势。

FD-SOI为何能成为另一种选择？

FD-SOI的全称是Fully Depleted Silicon-On-Insulator，即全耗尽绝缘体上硅。

它与传统体硅CMOS的主要区别，在于晶体管沟道下方采用埋氧化层（Buried Oxide，BOX），并使用非常薄的硅层形成沟道。通过这种结构，沟道与底部硅衬底之间的电气耦合得到改变，栅极对沟道的控制能力也得到改善。

FD-SOI继续采用平面晶体管结构，技术重点集中在薄硅层、埋氧化层和器件电气特性的协同优化。

首先是寄生电容。沟道与衬底之间的隔离有助于降低部分寄生电容，从而减少电路切换时的能量消耗。对于需要持续运行、计算负载经常变化的设备，这项特性具有实际意义。

其次是低电压运行与低漏电能力。格芯现有FDX平台提供相关设计选项，支持芯片设计者针对待机、持续监听和间歇性计算等工作状态进行优化。

第三项特点是背偏压调节能力。通过微调晶体管背面的偏置电压，设计者能够改变晶体管的有效阈值电压，在性能与漏电之间进行调节。

这些特性构成了FD-SOI的技术基础。

背偏压调节，让性能与功耗动态调整

传统数字芯片的性能和功耗受到供电电压、晶体管阈值电压、温度及制造工艺差异等因素影响。芯片设计者在设计阶段就要选择合适的工作点，再通过电源管理和动态电压频率调节等手段应对不同负载。

FD-SOI则提供了体偏压调节能力。

通过改变晶体管背面的偏置电压，可以调整晶体管的有效阈值电压。采用正向体偏压时，晶体管通常更容易导通，驱动能力得到增强，漏电也可能增加。采用反向体偏压时，阈值电压通常提高，漏电随之降低，电路速度可能受到影响。

这种调节能力可以应用于芯片运行过程中的功耗管理。

例如，边缘AI芯片执行视觉识别或传感器融合任务时，可以将性能调节到满足实时性要求的水平；进入低负载状态后，可以调整工作参数，降低能耗。对于电池供电设备，这有助于延长续航；对于汽车和工业设备，这项能力可以用于应对不同的工作负载与环境条件。

格芯现有FDX平台已经将自适应体偏压作为重要功能，并围绕相关IP和设计生态进行布局。

从汽车雷达到物理AI

格芯将FDX Fusion定位为面向物理AI的工艺平台。

物理AI可以理解为进入现实环境、需要感知环境并采取行动的智能系统，涵盖机器人、工业自动化、智能汽车和其他具有实时感知与控制能力的设备。

这类设备通常需要在有限的空间、功耗和成本预算内，完成感知、计算、控制与通信。许多任务要求低延迟和稳定响应，同时需要兼顾持续运行时的能耗。

以汽车雷达为例，芯片需要处理射频信号，并执行数字信号处理和目标识别。将射频、模拟前端与数字逻辑进行合理集成，有机会减少芯片之间的数据传输和接口开销。

机器人和工业自动化设备也有类似需求。传感器采集数据后，芯片需要完成处理、判断，再向执行机构发送控制指令。本地计算可以减少设备对云端连接的依赖，也有利于降低响应延迟。

这类应用为低功耗、高集成度的工艺平台提供了市场空间。高性能计算单元可以采用FinFET或GAA，射频、模拟、存储和控制模块则需要选择合适的制造工艺。再通过系统设计让各类功能在功耗、面积、性能和成本约束下实现有效协同。

FDX Fusion：7nm级数字与多功能集成

根据格芯公布的信息，FDX Fusion将全面升级，包括衬底工程、前端晶体管到后端互连与集成能力。

格芯预计，FDX Fusion首代平台将提供7nm级数字性能，密度较第一代FDX技术提升两倍以上。平台还可以支持模拟与混合信号、嵌入式非易失性存储器、存内计算能力及高性能射频功能。

格芯对FDX Fusion的定位，是在FD-SOI技术路线下达到7nm级数字性能，同时支持多种功能模块集成。

格芯为何继续推进FD-SOI？

格芯早已将差异化工艺作为重要发展方向。2018年，公司决定停止7nm FinFET工艺开发，将资源集中到差异化工艺、射频、汽车和其他专业制造平台。

FD-SOI是这一战略中的重要组成部分。格芯的22FDX平台已经在低功耗无线通信、物联网和汽车相关应用中建立了设计基础。

FDX Fusion则将推进更高性能的数字，以及相匹配的模拟、射频、存储和其他功能的集成能力。

从商业角度看，格芯围绕特定应用建立了工艺优势。潜在客户包括需要较高数字性能，同时关注功耗、模拟与射频集成、制造成本的厂商。这主要包括汽车、工业自动化、机器人和边缘AI构成了这类潜在市场。

文章来自：电子工程世界