MIPS：以FD-SOI技术赋能物理AI，打造处理器核心竞争力

9月25日，在第十届上海FD-SOI论坛期间，格芯（GlobalFoundries）旗下MIPS公司首席执行官Sameer Wasson发表主题演讲，聚焦“从聊天机器人到实体机器人：AI从数据中心走向边缘”，系统阐述了MIPS如何以FD-SOI技术为核心，构建适配物理AI的处理器IP生态，为汽车、工业物联网、数据中心基础设施三大关键领域提供低功耗、高可靠的芯片解决方案。

MIPS公司首席执行官Sameer Wasson

作为深耕嵌入式与边缘计算领域的处理器IP厂商，MIPS的布局凸显了FD-SOI技术在“能效-性能-安全”平衡上的独特价值，同时勾勒出物理AI时代软硬件协同+工艺适配的产业落地路径。

Sameer Wasson在演讲中表示：“未来十年半导体创新的核心，将由物理AI、全域能效与连接变革三大趋势定义”，而这三大趋势恰好与FD-SOI技术的核心优势高度契合。

其中，物理AI被视为最具颠覆性的方向。MIPS将其定义为“不仅能思考，更能行动的AI”——区别于数据中心中以计算为主的AI，物理AI深度嵌入汽车、工业机器人、可穿戴设备与智能工业系统等领域，其核心需求是在动态、不可预测的环境中完成感知-思考-行动-通信的完整闭环。这一闭环对芯片的要求极为严苛：既需满足实时控制的低延迟，又需兼顾电池供电设备的能效，还需具备复杂环境下的抗干扰能力，而FD-SOI技术的“超低功耗+高可靠性”特性，正是物理AI落地的关键支撑。

全域能效则是物理AI规模化应用的前提。随着AI从数据中心向边缘渗透，芯片需覆盖“超大规模数据中心-中型工业网关-小型可穿戴设备”全场景，从兆瓦级功耗到微瓦级功耗的跨度，要求芯片技术具备灵活的能效调节能力。FD-SOI技术通过体偏置等特性，可实现“性能按需输出”，在高负载时保障算力，低负载时极致节能，完美匹配MIPS对“全域能效”的需求。

连接变革则聚焦更快、更可靠的实时数据流转。物理AI设备需通过有线与无线连接实现数据交互，如汽车区域网关的实时通信、工业设备的低延迟组网，这要求芯片集成高效的通信协议处理能力，同时控制连接过程中的功耗损耗。FD-SOI的模拟性能优化与射频（RF）集成优势，可帮助MIPS处理器IP提升通信效率，减少信号干扰，进一步强化连接稳定性。

MIPS的FD-SOI战略：以“差异化技术+生态合作”破局

为推动FD-SOI技术在物理AI领域的落地，MIPS确立了三大核心战略，形成“技术-生态-运营”的协同支撑体系：

· 差异化核心芯片技术：FD-SOI+RISC-V，打造低功耗高安全IP
· 深度客户与生态合作：绑定格芯，联动产业链
· 可靠的地理分散运营：保障供应链与交付稳定性


MIPS基于FD-SOI工艺打造的Atlas系列处理器IP，分为M8500、I8500、P8700、S8200四大品类，分别对应物理AI“感知-思考-行动-通信”闭环中的不同算力需求，且均深度适配格芯FD-SOI工艺。


作为高性价比32位RISC-V微控制器IP，M8500基于格芯22FDX工艺设计，核心优势是“实时控制+极致能效+功能安全”。其针对FD-SOI的低漏电特性优化电机控制算法，可实现“更高开关频率、更高功率密度”，同时缩小芯片尺寸、降低重量——这对汽车电驱系统、工业电机控制至关重要。

在应用场景中，M8500可满足车规级ECU、BMS的需求，实测数据显示，基于22FDX工艺的M8500在汽车运行状态下，功耗较传统工艺降低30%以上，且通过ASIL-B/D功能安全认证，能规避辐射或电磁干扰引发的控制错误；在工业领域，其支持“面向磁场的控制算法加速”，可用于工业电机驱动、能源网关的实时功率调节。


I8500是高效嵌入式RISC-V匹配处理器IP，同样依托22FDX工艺的低功耗与高集成性，主打“多线程数据处理+安全通信”。其每核心支持4线程，可组成6核心集群，兼容Linux/RTOS系统，能高效处理“多数据流聚合与控制”任务，完美适配物理AI的“通信”环节需求。

在汽车领域，I8500是软件定义汽车（SDV）区域网关的核心芯片，可实现“实时通信+OTA安全升级+服务质量保障”，通过FD-SOI的抗干扰特性，确保车载网络中数据传输的低延迟与安全性；在工业物联网中，其作为工业网关的通信核心，能处理多协议数据转换，同时依托22FDX的低功耗，满足工业设备“长期待机+稳定运行”的需求；在数据中心领域，I8500可作为智能网卡、DPU的数据流转引擎，提升数据包处理效率。


P8700是高性能RISC-V应用处理器IP，采用格芯更先进的FD-SOI或FinFET工艺，核心特点是“乱序执行流水线+多线程+功能安全”，主打物理AI的“思考”环节，即边缘数据处理与决策。

其在汽车ADAS中承担“数据流转引擎”角色，可处理来自摄像头、雷达的多传感器数据，为后续AI推理提供预处理支持；在工业领域，其用于工业联网的核心节点，处理实时监控数据与设备控制指令；在数据中心，其与智能存储控制器配合，提升数据读写与调度效率。P8700通过FD-SOI工艺的性能功耗比优化，在提供高性能的同时，避免了传统工艺的高功耗问题，适合边缘侧“算力密集但供电有限”的场景。


S8200是嵌入式RISC-V AI引擎IP，集成向量与矩阵计算单元，支持10-100 TOPS算力缩放，是物理AI“思考”环节的核心算力提供者，部分版本基于FD-SOI工艺设计，以平衡“高算力与低功耗”。

在汽车ADAS中，S8200可支撑驾驶员监控系统（DMS）、车道保持辅助（LKA）、紧急制动辅助等功能，通过FD-SOI的低延迟特性，实现传感器数据的实时AI推理；在工业领域，其用于机器人自动化、预测性维护，可在设备端完成故障检测与工况分析；由于FD-SOI的能效优势，S8200即使在电池供电的可穿戴设备中，也能实现低功耗AI推理。

FD-SOI参考平台：从设计到部署，降低物理AI落地门槛

为进一步推动FD-SOI技术的产业化，MIPS推出两大参考平台——22nm MCU平台与12nm AI平台，其中22nm平台完全基于格芯22FDX（FD-SOI）工艺打造，为客户提供“从IP到量产”的全流程支持。


据介绍，该平台以M8500处理器IP为核心，专为实时控制场景设计，核心亮点包括工艺适配、安全合规、硬件集成与软件支持等。该平台目前已广泛应用于汽车牵引逆变器、电机控制、SDV ECU，以及工业电源转换、能源管理等场景，客户反馈其“能效比优于传统28nm体硅工艺35%以上”。

针对更高算力需求的边缘AI场景，MIPS 12nm AI平台以S8200 AI引擎为核心，部分版本适配格芯12FDX（12nm FD-SOI）工艺，具备“高算力密度+低功耗”特性，主打汽车ADAS（、工业机器视觉、智能安防等场景，已与多家汽车Tier 1厂商达成合作。

凭借FD-SOI，MIPS开启物理AI规模化时代

Sameer Wasson在演讲结尾强调：“物理AI的落地，关键在于找到性能、能效、成本的平衡点，而FD-SOI技术正是这一平衡的最佳解之一。” 作为格芯生态的核心IP厂商，MIPS的布局具有双重意义：一方面，通过Atlas系列IP与FD-SOI工艺的深度协同，为汽车、工业、数据中心领域提供“即插即用”的低功耗处理器解决方案；另一方面，依托RISC-V的开放性与格芯的制造能力，推动FD-SOI生态的标准化，降低产业链落地成本。

未来，MIPS计划进一步深化与中国客户的合作，针对中国新能源汽车、工业物联网的爆发式需求，定制基于FD-SOI工艺的本地化解决方案，同时联合国内晶圆厂、EDA厂商拓展FD-SOI生态，助力物理AI技术在更多细分场景的规模化应用。