在国防系统中于射频边缘部署物理人工智能

GlobalFoundries 与 MIPS 如何为雷达、卫星通信及电磁优势领域实现“感知-思考-行动-通信”架构。

国防射频平台正从“感知与传输”架构向“感知-思考-行动-通信”的物理人工智能架构演进，其中推理和控制尽可能在天线附近进行，以缩短决策循环，并在对抗性环境中提升性能。 这一转变的驱动力在于频谱和波形复杂性的急剧增加，加之严苛的尺寸、重量、power 成本（SWaP-C）限制，以及在敏感国防应用中对可信微电子器件日益增长的需求。

从实际应用角度来看，运营商需要一种射频系统，该系统能够适应频谱资源密集、存在干扰、干扰/欺骗、多径传播以及复杂的多功能传感器操作等场景，且无需依赖高延迟的回传链路连接至集中式计算平台。随着频谱资源日益拥挤，决策要求日益趋向实时化，防务系统必须重新设计射频架构，通过闭环、边缘驻留的智能技术，在作战区域内建立电磁优势。

物理人工智能并非一种会带来高开销的软件附加组件。它是射频信号链中的实时工作负载，能够推动从芯片制造到部署全过程的性能提升，涵盖射频保真度、计算能力、power设计以及任务保障等方面。

射频系统中物理AI带来了哪些变化（系统视角）

传统的射频架构通常会捕获数据、将其数字化并传输至下游处理环节，这导致其难以快速应对动态威胁或不断变化的传播条件。物理人工智能通过将决策纳入处理循环，改变了这一范式，使射频系统能够实现“感知——思考——行动——通信”的闭环运作。

在雷达、卫星通信/通信以及电磁优势领域，这种物理人工智能方法能够实现诸如自适应波形选择、波束/模式调度、干扰识别/规避、发射源分类和频谱分级等节能功能，这些功能在更接近传感器的位置进行处理——从而在降低延迟和带宽需求的同时，提升系统韧性。

需要解决的三个系统级挑战

1)射频保真度（宽频带 + 高密度干扰）

在射频应用中，物理人工智能的实现效果取决于其接收信号的质量。如果射频前端在存在干扰信号时发生饱和、失真或线性度下降，下游的特征提取和推理过程可能会受到影响。系统架构师在实施物理人工智能时，应持续改进线性度、隔离度以及射频行为的可预测性。

示例结果：

• 雷达：更高的信噪比有助于改善人工智能辅助的杂波/干扰处理和分类。
• 卫星通信/通信：前端性能的稳定性有助于改善抗干扰能力和链路自适应决策。
• 信号情报：高隔离度可保护特征提取过程，从而在同址发射源环境下实现实时分类和地理定位。

2) SWaP‑C + 用于环内推理和控制的热余量

在此层级实现智能处理，会在射频传感器附近增加计算和内存需求。许多国防平台power、散热和尺寸方面存在严格限制，同时又需要确定性时序。嵌入式处理器支持事件驱动的“计算突发”（即在需要时进行推理，空闲时恢复power ），并提供可预测的控制路径，从而在满足各项限制条件的同时，保持传感回路的稳定性。

3) 持续供应品质无虞的微电子产品

战备与威慑能力要求能够可靠地获取微电子元件，这些元件必须经过安全设计、制造和测试，并具备强大的保密性和完整性保护措施，以及可验证的来源追溯性。要挫败对手，还需采用更少受攻击的微电子元件，并集成更多的数字和射频功能。 对于自适应系统，国防承包商还需通过安全通信渠道，建立可信的固件和模型安全更新路径。GF技术支持CMOS与高性能射频电路的集成，可设计出具备高性能射频信号链的先进信号处理功能。

GF 和 MIPS 助力嵌入式物理人工智能

物理人工智能的成功不仅取决于推理吞吐量，还要求在射频链路内部实现确定性的闭环控制。MIPS 嵌入式内核最适合充当决策与控制的核心，将射频观测结果转化为及时的行动，从而支持本地分类、策略选择以及射频信号链的实时调整。 通过采用 GF 技术进行集成，该方案可降低集成风险和遭受攻击的风险（减少片外接口），提高时序可预测性，并支持需要可信制造选项的认证路径。

MIPS 通过针对客户特定工作负载量身定制的解决方案，确立了其核心价值主张。这使国防系统集成商能够根据任务配置文件所要求的具体感知、分类和控制回路，对微架构和实时功能进行调优，同时优化power 性能。 由于 RISC-V 指令集架构 (ISA) 本身属于开放标准，客户可以对特权模型和安全扩展进行独立验证，同时避免供应商锁定或任何不透明的微架构行为。此外，RISC-V 的开放标准还支持定制化的 ISA 扩展、硬件信任根以及特定领域的加密加速器。 通过采用 MIPS Atlas Explorer 虚拟平台进行基于“软件优先”开发模式的数字工程，不仅提升了任务能力，还降低了集成风险。作为 CPU 核心的数字孪生，该平台可提供早期工作负载验证和硅片前性能建模，这对缩短开发和认证周期至关重要。MIPS 的完整 Atlas 产品组合专为物理 AI 工作负载打造，通过融合确定性控制、可扩展计算和安全原语，为下一代射频系统提供支持。

从一开始就构建正确的射频到人工智能架构

如果您正在为雷达、卫星通信/通信或信号情报领域开发人工智能辅助的射频功能，GlobalFoundries 可协助您将系统需求与合适的射频平台组合进行匹配，帮助您设计嵌入式 MIPS 物理人工智能内核及可信的安全供应方案——从而加速从架构定义到部署经过测试和认证的微电子器件的进程，同时降低系统集成风险。 请尽早与 GF (MIPS) 接洽，共同确定适用于射频边缘确定性物理人工智能的嵌入式处理器子系统方案。

阿什ish·沙阿（Ashish Shah），格罗方德（GlobalFoundries）航空航天与国防事业部副总监
埃里克·舒尔特（Eric Schulte），MIPS销售总监