作者： Dave Lammers戴夫-拉默斯

我第一次见到 Sorin Voinigescu 是在 1995 年，当时他手持刚刚获得的博士学位，在国际电子器件会议 (IEDM) 上介绍了采用 CMOS 技术制作的射频电路的一些早期工作。

将近 24 年后，Voinigescu 正在量子计算领域开展同样的创新途径研究，他使用 GLOBALFOUNDRIES（GF）的 22FDX® 工艺研究如何将量子比特与射频控制和读出电路集成在一起。Voinigescu 认为量子设备将遵循一种摩尔定律，即缩小的量子比特和支持电路能够在更高的温度下运行，也许就不再需要当今低温技术中消耗的稀缺氦气。

目前的量子设备主要是在毫开尔文温度下工作的约瑟夫森结超导设备，用导线连接量子比特和控制与测量电子设备。多伦多大学的沃伊尼格斯库实验室正在研究如何制造可以用毫米波信号控制的半导体型量子比特。目前的超导量子比特的量子能量分离水平在 5-10 千兆赫范围内。为了操作量子门，微波控制信号的频率必须在 5-10 千兆赫范围内。

"沃伊尼格斯库教授解释说："所有量子比特，无论其实现方式如何，都是模拟自旋的，而控制是通过必须与该量子比特的电子自旋共振频率共振的信号来实现的。他说，一种思路是，每个量子门可能需要相当于 5G 蜂窝信号的信号，频率可能在 60 GHz 范围内。事实上，他几年前就被量子计算领域所吸引，当时他参加了IEDM的量子计算会议，并意识到自己二十年来在高频电路方面的研究可以在量子计算领域发挥作用。

开氏 3.3 度时的 22FDX

在寻求更高温量子计算的过程中，存在他所说的 "三位一体 "问题，即器件必须与任何热量或干扰隔离。晶体管的栅极宽度越小，激发量子比特栅极所需的频率就越高，其工作温度也就越高。目前，Voinigescu 实验室正在研究的基于 22FDX 的器件的栅极宽度为 50 纳米（栅极长度为 18 纳米，沟道厚度为 6-7 纳米）。随着栅极宽度的减小，量子比特、控制和测量电路可以使用更高的温度环境。

多伦多实验室及其合作伙伴最近发现，22FDX 工艺最酷（原谅我的双关语）的一点是：在量子系统所需的极低温度下，有源和无源高频器件的性能实际上得到了提高。

多伦多大学团队与 GF 及工业合作伙伴 Lake Shore Cryotronics 和 Keysight Technologies 等公司合作，在 6 月于波士顿举行的 2019 RFIC 会议上报告了如何利用 22FDX 工艺制造出单片集成的双量子点和读出跨阻放大器（TIA），并将输出匹配到 50 Ω。

对于电路设计而言，更重要的是，研究人员发现，在 3.3 摄氏度开氏度条件下，采用量产型 22 纳米 22FDX 技术制造的所有有源和无源器件的高频性能都有所改善，多晶硅电阻器无差异，MOM 电容器的品质因数也有所提高。

"FD-SOI 的独特之处在于，在低频和高频情况下，电路不会受到去电离的影响，而众所周知，块状 MOSFET 会受到去电离的影响。正因为如此，我们在低温条件下（测量温度低至 2 开尔文）的性能大大提高。他说："事实上，在低至 60-70 开氏度的温度下，我们看到了明显的改进，而在此温度以下，性能基本上保持不变。跨导率、迁移率和 fmax 都得到了改善，这对太空、卫星和其他低温环境也有重要意义。

在低温条件下，无论采用何种技术，n-MOSFET 的阈值电压都会升高，而 p-MOSFET 的阈值电压则会降低。使用 FD-SOI 技术，可以利用背栅极将 Vts 调整到最佳工作点。电路可在室温下设计，然后在低温下进行 "验证"，利用背栅极偏压调整 Vt。Voinigescu 说，在室温下找到 "最佳点 "的电路可以将电流密度保持到 2 开尔文。

更小的尺寸有助于提高温度

GF 的 22FDX 和 12FDX FD-SOI 平台产品经理 Jamie Schaeffer 说，量子比特是在六或七纳米的有源层中产生的，为库仑和自旋封锁器件提供了约束，从某种意义上说，这些器件被埋入的氧化物框住了。"我们必须让自旋层相互作用，而更先进的尺寸可以让它们更接近。Schaeffer 说："随着我们从 22 FDX 到 12 FDX，更小的尺寸有助于实现更高温量子计算的目标。

GF 首席技术官办公室的技术专家奈杰尔-凯夫（Nigel Cave）说，随着半导体型量子比特的尺寸越来越小，量子系统的工作温度有可能从现在的 10-100 毫开尔文提高到 4 开尔文以上。这样就能使用标准氦低温恒温器而不是稀释低温恒温器，从而降低成本，并能从系统中移除 1-2 瓦的总功率。"Cave说："去除更多功率的能力有可能为在同一基于FDX的设备中共同集成Qubits及其控制电路铺平道路。

Schaeffer 说，IBM、谷歌、英特尔、微软等公司都在开展大型量子研究项目。"就我们而言，我们相信我们能为那些在量子科学领域开展有意义工作的合作伙伴做出贡献。我们拥有一个可制造的工具集，利用我们的工艺集成能力是降低成本的一个途径。"

量子生态系统中的两个阵营

GF 副总裁兼高级研究员泰德-莱塔维奇（Ted Letavic）说，从万丈高楼平地起的角度看，量子计算界可以分为两个阵营：一个阵营正在推动创造数千量子比特的方法，以提高量子计算能力；另一个阵营则认为，需要更多地关注如何利用现有的大约 50-100 量子比特系统来解决现实世界中的问题。

"一派说我们需要成千上万的量子比特，另一派说我们现在有50-100个量子比特系统，却不知道如何使用它们。他说："答案之一是以联合体的形式提供免费使用，我们可以一起找出如何使用它们、如何创造经济价值和推动经济发展的最佳方法。

GF 拥有 "一些可以提供帮助的关键技术"，为初创企业、大学和其他研究不同方法的机构提供支持。今年早些时候，能源部就如何更好地组织量子信息科学中心（QISCs）发出了信息征集令。

他们认为，虽然目前的探索性研发主要是在非标准的大学实验室中进行，但 GF 可以为研究人员、初创企业和其他参与 QISC 的人员提供流程整合和早期制造的工作。与代工厂合作将确保 "旨在释放量子系统前景的设备能够在现有制造资产内批量制造"。

Letavic指出，与Voinigescu教授合作完成的工作就是一个真实的例子，事实证明FD-SOI器件在4开尔文的I/O温度下具有优势，并有望成为限制在极薄的FD-SOI层中的量子比特晶体管的来源。多伦多的研究使用了在 GF 德国德累斯顿工厂加工的晶圆穿梭器。

GF 还拥有硅锗平台和硅光子技术能力，可以在 "开启量子前景 "方面发挥作用。

"莱塔维奇说："我相信量子，但它将是经典计算的补充。"率先拥有量子计算基础设施的社会将比其他社会拥有更大的经济优势。无论你是站在'让我们追逐最大数量的量子比特'的阵营，还是站在'让我们弄清楚如何最大限度地利用量子系统'的阵营，GF 都在这两个阵营中发挥着作用。

作者：加里-达加斯丁作者：加里-达加斯丁

回顾 GF 的第一个十年，展望未来十年及更远的未来，这是三部曲系列的第一部。

在 GLOBALFOUNDRIES 庆祝成立 10 周年之际，公司发现自己正处于一个关键的拐点。在财务要求和不断变化的商业机会的推动下，首席执行官 Tom Caulfield 启动了全面的战略转型。此举旨在更好地利用公司资源，并通过专注于 GF 多样化、差异化技术具有显著优势的应用领域，提高投资回报。

为了实现这一目标，GF 员工必须拥有共同的目标，为此，GF 正在全公司范围内开展一项名为 ONEGF 的活动。但对任何公司来说，这都不是一个简单的过程，如果考虑到 GF 的起源，就更难了：它最初是从 AMD 位于德国德累斯顿的内部制造业务分拆出来的；然后，GF 收购了位于新加坡的特许半导体代工厂；在纽约州马耳他建立了一个全新的代工厂；似乎这还不够，它还收购了 IBM 位于纽约和佛蒙特州的前内部技术开发小组和芯片制造业务。

鉴于已经发生的所有变化，Foundry Files 希望从公司各部门长期员工的角度，了解 GF 是如何取得今天的成就的，并从中汲取经验教训，以帮助应对未来的挑战。

请继续阅读，了解以下 GF 员工为何认为，共同目标感、对客户的激光般关注，以及在不同类型的技术创新中找到满足感，很可能是公司下一个十年成功的关键。

在德累斯顿边干边学：从 IDM 到代工厂

德累斯顿工厂 1 号通讯与政府关系总监延斯-德鲁斯（Jens Drews）说："我们可以看到很多伤疤，"他指的是工厂从 AMD 微处理器的专用制造资源向满足新客户广泛需求的代工厂转型的过程充满挑战，与此同时，工厂还在提升多种新技术。

当被要求描述网站过去十年的历程时，延斯想了一会儿，然后用狄更斯《双城记》中的开头一句话作答："那是最好的时代，那是最坏的时代，......那是光明的季节，那是黑暗的季节；那是希望的春天，那是绝望的冬天。"他补充说，晶圆厂的发展势头和增长潜力明显指向 "最好的时代"。

延斯是 GF 德累斯顿生产基地对员工、德国和欧洲媒体以及政府的代言人，他在生产基地工作超过 23 年，亲眼目睹了生产基地的变化，因此有资格了解这些变化。

"他说："我们在德累斯顿起步时的目标很明确--在 CPU 领域与英特尔竞争--当我们能够做到这一点时，我们感到无比自豪。"但在我们还是 AMD 一部分的最后几年，芯片行业经历了一次大的模式转变，从最初的 IDM 模式转向了无晶圆厂、轻晶圆厂公司和代工厂崛起的模式。有一段时间，AMD 德累斯顿公司仍然是变革海洋中的稳定之岛，我们一如既往地开展工作，每次只关注一个客户、一种技术和一个产品系列。但是，到了 2000 年代初，我们已经非常清楚，我们行业的变化最终会赶上德累斯顿，而且可能会越来越快"。

"后来，当我们成为 GF 的一员时，我们发现自己一夜之间就进入了一个完全不同的球赛。就好像从打排球变成了打橄榄球。他回忆说："你可以想象，在适应新的游戏规则之前，我们花了不少时间，也经历了不少磨难。

2009 年 3 月，"欢迎来到 GLOBALFOUNDRIES Fab 1 "被投影在德累斯顿办公楼的外墙上。

例如，Jens 提到了 2009/10 年的招聘高峰，从奇梦达、特许半导体和太阳能行业等公司引进了大量 "新鲜血液"。他们加入了一个深受 AMD 文化熏陶的同质化团队。"尽管这带来了兴奋和新的前景，但对系统来说仍然是一个冲击，因为在此之前，我们可以说是 AMD 的一帮兄弟姐妹，而现在我们必须应对无处不在的变化。当然，我们也经历了一段成长的痛苦。

但那是过去，现在 GF 德累斯顿已成为全球代工行业中一支不可忽视的力量。例如，GF 的创新型22FDX®FD-SOI 技术正在加速发展，并在业内一些增长最快的应用中吸引了越来越多的兴趣，28、40 和 55/65 纳米平台也是如此。

"今天，我们已经制定了一项长期战略，将德累斯顿定位为一个高混合度的'超越摩尔'代工厂，重点关注汽车、安全、5G 和人工智能等高要求市场。因此，我们正在成为汽车等欧洲关键产业价值链的一部分。 Jens指出，公司在2018年的转折与德累斯顿工厂的战略转移不谋而合，即从直接扩展转向为计算和通信以外的新市场提供功能丰富的平台。

"我们从未见过公司战略与现场战略之间如此完美的结合，这使我们能够继续全神贯注地服务于新老客户及其令人兴奋的市场的各种需求"。

他的结论是"德累斯顿的未来一片光明，正如狄更斯所说的'光明的季节'。我们已经成功地重新定义了我们为客户及其市场带来的价值。我们的增长潜力是实实在在的，而且我们已经认识到（有时是艰苦的）对我们的期望：为客户的客户提供与众不同的强大平台，持续创新，当然还有注重质量、成本和底线的坚实执行力。

以客户为中心

如果说在 Fab 1 工厂建立共同目标感是当务之急，那么在新加坡的 GF Fab 7 工厂，让客户满意并获得稳健的财务回报则是主要目标。PeterBenyon 在 GF 和特许半导体公司各任职 20 年，最近被任命为纽约州马耳他市 Fab8的副总裁兼总经理，自 7 月 1 日起生效。

GF 的新加坡工厂提供许多成熟的 200mm 和 300mm 工艺，不久还将提供用于射频应用的 GF 8SW 技术，该技术将从纽约州 East Fishkill 的 10 号工厂转移到新加坡。10 号厂房将出售给安森美半导体。(GF 位于东菲什基尔的 45RFSOI 和硅光子技术将转移到马耳他）。

从一开始，新加坡的员工就以客户为中心，以 "第一时间正确 "的心态为晶圆厂服务，从而为 GF 带来了客户满意度和良好的利润率。

新加坡广发银行 "开业日

"我们从一开始就是一家代工厂，我们一直非常重视客户，因为在成熟技术方面，竞争代工厂提供的价格和其他可交付成果通常都是相同的。因此，客户的问题总是："我为什么要找你们？彼得说。

"对此，我们的回答是，以他们的需求为中心，根据需要优先考虑他们的工作，提供我们的竞争对手通常不具备的灵活性，并且说到做到。因此，我们建立了许多稳固、长期和互惠互利的关系，"他说。

Foundry Files 问如何才能让这种思想渗透到整个公司。"将一种文化强加于其他 GF 所在地的做法是错误的。以前也试过这样做，但没有成功。他说："但是，确保客户需求始终是我们优先考虑的问题，这需要成为我们的DNA。

彼得将在晶圆厂 8 接受这一挑战，他以客户为中心的理念和久经考验的卓越运营能力将增强 GF 为迅速扩大的客户群提供服务的能力，并在晶圆厂的世界一流技术之外提供竞争优势。

以创新的新方式为乐

"创新让我们的员工兴奋不已，但规模化并不是唯一的创新。对于想做新颖独特事情的人来说，机会是无穷无尽的。硅光子技术就是一个例子。今天，这是一个小市场。然而，明天它可能会成为一个非常大的市场，而我们正在帮助定义这个市场，"Neil Peruffo 说。

Neil 是东菲什基尔 Fab 10 的副总裁兼总经理，在 IBM 和 GF 工作了 30 多年，负责技术开发、鉴定和部署。

2015 年 7 月，GF 收购位于纽约州东菲什基尔的 IBM 微电子工厂

IBM 在半导体领域有着悠久而辉煌的历史，其中的著名成就和人物不胜枚举。但是，由于其半导体业务的主要重点是支持 IBM 的大型机和服务器业务，公司芯片部门内部对其最先进、最昂贵的技术的 "适用范围缩小 "感到担忧，尼尔如是说。

他说，当 2015 年宣布 GF 收购 IBM 半导体业务时，这种担忧变成了兴奋，因为这让人感到新的视野正在打开。

"他说："即使在我们为 IBM 服务器提升先进的 14nm SOI 技术时，我们也看到我们的工厂负荷正在下降，虽然我们知道我们是 IBM 的核心，但核心对硅的需求显然在减少。他说："我们认识到，我们的生存取决于向射频和硅光子等领域拓展，以扭转负载趋势。因此，在通用电气公司进行调整之前，我们自己也进行了一次调整。

Neil 说，收购完成后，许多团队成员感到自豪和欣慰。 他们认为，成为一家纯粹的代工厂的一员，使他们能够继续在半导体行业发展，同时也为他们提供了新的发展机会。

不过，随着GF 从规模化转向差异化和衍生技术，现在又如何呢？"当你在扩大规模时，很容易看到下一步是什么，因为有一个路线图，你基本上知道下一步是什么。然而，在GF走的这条差异化道路上，我们必须开创自己的前进道路，这意味着存在一些不确定性，我们必须以不同的方式思考创新的意义。

"人工智能会变成什么？物联网呢？5G?我们的思维必须超越规模化路线图，因为根本没有在这些不同领域创造解决方案的路线图。我们的员工天性好奇，对技术充满激情，希望做新颖独特的事情，对于他们来说，未来蕴含着巨大的机遇。

在本系列的下一篇中，GF 战略与资产管理高级副总裁 Gregg Bartlett 向记者 Dave Lammers 讲述了多年来 GF 公司战略演变过程中的起伏和意外转折。

关于作者

作者：马丁-梅森马丁-梅森

GF 的战略是为高增长市场的客户提供高度差异化、高附加值的解决方案，这一承诺的具体成果就是我们的 22 纳米 FD-SOI (22FDX®) 嵌入式 MRAM 非易失性存储器 (NVM) 技术。

嵌入式 STT-MRAM（自旋转移力矩磁阻 RAM）技术是与Everspin Technologies 公司合作开发的，主要面向物联网、通用微控制器、汽车、边缘人工智能和其他应用，在这些应用中，低功耗运行以及快速、稳健、非易失性代码和数据存储是一项关键要求。

GF eMRAM 技术的独特之处在于，它是一种坚固耐用的 MRAM 解决方案，被设计为大批量嵌入式闪存（eFlash）的替代品。它通过了严格的实际生产测试，能够在高温下提供持久的数据保留和耐用性。这对于微控制器应用和无线连接的物联网至关重要，因为嵌入式存储器必须在高温下（包括在 PCB 组装过程中通过 260°C 的回流焊）保留代码和数据。此外，它的擦除和（重新）写入速度比 eFlash 快一个数量级（200 纳秒对 10 微秒），读取速度相当，在许多应用中比 eFlash 更省电。

虽然最初使用的是 GF 的高能效 22FDX 工艺，但 MRAM 采用的是 "后端 "金属化技术，因此可以在 FDX™ 和 GF 的 FinFET 技术上计划衍生产品，从而实现稳健的路线图。这是因为 STT-MRAM 作为一种存储器技术，其工艺变化可用于调整存储器位单元。因此，我们预计将提供两种 "口味 "的 eMRAM：目前用于代码/数据存储的 22FDX eMRAM-F，以及作为工作存储器的 eMRAM-S，以增强未来 1x 节点的 SRAM。

目前，GF 正在为几家客户运行基于 22FDX eMRAM-F 设计的多项目晶圆 (MPW)，并计划在未来三个季度内推出多个量产晶圆。GF 和我们的设计合作伙伴提供定制设计服务，并提供 22FDX eMRAM 工艺设计套件，单个宏的宏密度从 4Mb 到 32Mb 不等。48Mb 宏也计划于 19 年第四季度发布。

行业正处于转型期

目前，嵌入式 NVM 替代技术之所以备受关注，是因为整个行业正处于转型期：28nm 节点可能是 eFlash 最后一个具有成本效益的节点，而向 22nm 几何结构的过渡使得找到一种适合新的、快速增长的低功耗应用的替代技术成为当务之急。

许多新的 eNVM 存储技术看起来很有趣，但尚未投入生产。例如，RRAM（电阻式 RAM）通过改变电介质的电阻来存储数据，它是许多研究和开发的主题，但在 2x 纳米工艺节点上的成熟度限制了它的采用。同样，PCM 存储器的应用也受到 28 纳米以下晶圆代工厂支持不足的限制。

相比之下，GF 公司的 eMRAM 是一种特别引人注目的适时解决方案。虽然这项技术非常复杂，需要投入大量的时间和资金来开发和部署，但它却能提供卓越的性能和多功能性。除了通过将高能效的基本 FDX 硅绝缘体工艺与 eMRAM 相结合而获得的功耗优势外，GF 的 FDX 工艺还具有业界领先的射频连接功能，而且 GF 还提供广泛的 IP。这一切都使得我们能够提供独特的高性能、高集成度、低功耗和小尺寸解决方案，为客户带来巨大价值。

事实上，GF 通过 22nm eMRAM 产品实现了其第三代 MRAM 技术，并作为联合开发工作的一部分生产了 Everspin 的 256Mb 40nm 和 1Gb 28nm 独立 MRAM 产品。

除 eMRAM 技术外，GF 还为客户提供 eFlash 和系统级封装闪存 (SIP Flash) 嵌入式存储器，采用从 130 纳米到 28 纳米的一系列技术，以满足广泛的应用要求。

成功的战略

22FDX eMRAM 技术的推出真正表明，GF 在我们具有明显差异化并能为客户带来巨大价值的领域加大投资力度的努力取得了成功。

关于作者

马丁-梅森

Martin Mason 是 GLOBALFOUNDRIES 的领先 eNVM 高级总监。在加入该公司之前，他曾在 Maxim Integrated Products 担任核心产品和精密转换解决方案执行总监，在此之前，他曾在 Atmel、Actel、Concurrent Logic 和 GEC Plessey Semiconductors 担任产品营销和设计/应用工程职位。他毕业于英国纽卡斯尔大学。

作者： Peter A. Rabbeni彼得-A-拉贝尼

人工智能以多种不同的方式触及我们的生活，虽然有些人工智能应用非常显眼，如日益流行的亚马逊 Echo 和谷歌 Home 声控智能数字助理，但其他应用却不那么明显。但它们绝不是不那么重要。

例如，人工智能技术对于成功推出 5G 无线通信至关重要。5G 是超高速、超大带宽、低延迟无线通信系统和网络的发展标准，其功能和性能将超越现有技术。

5G 级性能并非奢侈品，而是全球无线连接设备部署爆炸式增长所急需的能力。海量数据即将压垮现有系统，而必须访问、传输、存储和处理的数据量也在快速增长。

即将到来的数据爆炸需要 5G

据估计，全球用户每分钟发送 1,800 万条短信和 1.87 亿封电子邮件，观看 430 万段 YouTube 视频，进行 370 万次谷歌搜索查询。分析师预测，在制造业，联网设备的数量将在 2017 年至 2020 年间翻一番。总体而言，到 2021 年，互联网流量将达到每年 3.3 兆字节，其中 Wi-Fi 和移动设备将占 63%（兆字节比千兆字节大 12 个数量级，即 1021 个字节）。

处理所有这些数据需要新的 5G 网络。新网络将分阶段推出，初期实施将利用现有的 4G LTE 和非授权接入基础设施。不过，虽然这些第一阶段的初始系统将支持 6GHz 以下的应用和大于 10GBps 的峰值数据传输速率，但到了第二阶段，事情才真正开始变得有趣起来。

在第二阶段，将部署毫米波（mmWave）系统，使需要超低延迟、高安全性和超高小区边缘数据传输速率的应用成为可能。(边缘 "是指设备连接到网络的位置。如果设备能在边缘进行更多的数据处理和存储，即无需通过网络将数据来回发送到云端或数据中心，那么设备就能更快地做出响应，网络空间也将得到释放）。

人工智能和 5G 是完美的合作伙伴

人工智能功能是边缘计算的关键，因为它能更有效地控制网络、小区和设备。没有它，许多依赖于边缘计算的 5G 应用根本无法实现、无法良好运行，或者部署成本过高。

就拿自适应波束成形来说，相控阵天线发出的信号会以增加特定方向信号强度的方式进行组合。这对 5G 应用非常重要，因为毫米波频率范围（30 千兆赫 - 300 千兆赫）内的频谱可用性几乎是无限的，但这些波长的信号会因大气吸收而衰减，从而将其可用范围限制在 300 米左右。它们也很难穿透建筑物和树叶。

过去，利用毫米波频率构建的系统在接受这些限制的同时，也限制了其应用。因此，随着半导体和更快数字信号处理技术的发展，传感系统与人工智能相结合，可用于控制用于毫米波 5G 通信的自适应波束形成天线阵列。这将带来动态优化的基站和计算资源，从而更好地适应不断变化的用户需求和环境条件。如果没有人工智能，这将很难实现。

智能监控摄像机

人工智能节约网络资源的另一种方式是在越来越多地使用 "智能 "监控摄像头的过程中发挥作用，这些摄像头使用了多种半导体技术。2016 年，全球有超过 1.2 亿台 IP（互联网协议）摄像机连接到网络，应用范围十分广泛。

其中许多是所谓的 "智能 "监控摄像头。(最近有一个值得注意的例子，智能监控技术让警方在 6 万名音乐会观众中找出了一名通缉犯）。

如果没有人工智能来对智能摄像机产生的大部分数据进行边缘处理，网络将不堪重负。一台高清 IP 智能摄像机每秒可产生 10Mb 的数据流（或 30 帧）。将这一数字乘以近年来新增的数百万台此类摄像机，仅这一应用所需的网络带宽就将超过每秒 1 PB（1015）--这显然是不切实际的。

人工智能拯救边缘世界

此外，利用现有技术在云端处理这些数据将非常昂贵。唯一真正的答案是在边缘进行计算，使用人工智能技术进行物体识别、手势检测和分类，并只通过网络发送最低限度的元数据。

人们可能会认为，要做到这一点，需要最先进、最前沿的半导体技术，但事实上，许多工艺都在发挥作用。GF 为一系列 5G 和边缘连接应用提供业界最广泛的技术解决方案，包括毫米波前端模块 (FEM)、独立或集成的毫米波收发器和基带芯片，以及用于移动和网络的高性能应用处理器。

例如，GF 的射频 SOI、SiGe 和 FDX™ FD-SOI 产品专为 6GHz 以下到毫米波频段的应用而设计。射频 SOI 和 SiGe 解决方案为带有集成开关的 FEM、低噪声放大器和功率放大器应用提供了性能、集成度和能效的最佳组合。FDX 产品非常适合智能相机等下一代联网设备，这些设备需要内置智能和无线连接功能的超低功耗技术。

客户可利用 FDX 的后栅极体偏压功能，在需要时动态提高性能，以进行图像处理、人工智能/机器学习，或在系统待机时控制泄漏。FDX 生态系统的 IP 合作伙伴包括用于片上电源管理、无线电子系统、低压 SRAM、瞬时导通 MRAM、eNVM 和 FPGA 块的优化 IP，可用于实现人工智能边缘计算所需的高度集成的灵活片上系统 (SoC)。

互联智能

传统上，业界从计算、存储和数据传输等不同的角度，以交易为基础，非整体地看待网络。

但是，如果我们现在考虑在网络中增加许多具有传感器收集功能的边缘连接设备，我们就会开始看到创建具有智能传感功能的网络的价值，其数据可以被收集起来，并成为智能和基于时间的决策的基础，从而改进和优化网络提供的服务。

这就是我们所说的 "互联智能"（Connected Intelligence）--能够感知、决定和执行从连接到网络的设备/传感器收集到的信息，从而创造终极用户体验。

增加人工智能引擎来增强这种 "感知、决定和行动 "的网络优化方法，可以创建一个非常强大的框架，以最佳方式利用现有的网络资产。

在这一切的背后，人们意识到人工智能支持的 5G 毫米波网络将取决于半导体技术的进步和创新。没有一种单一的技术解决方案能够满足所有潜在的应用需求。要使这些下一代应用无缝协作并最大限度地发挥其潜力，需要一系列技术。

GF 正与客户密切合作，了解他们在这一领域的需求，并通过优化产品组合来帮助满足边缘人工智能的需求，从而引领行业发展。