现代汽车电子正快速变革，驱动力来自算力需求攀升、功能安全要求提高，以及向可扩展半导体架构的转型。支撑这一变革的关键技术之一，就是多裸片系统集成（Multi‑die Integration）。多裸片设计是将多颗同质或异质芯片封装在一起，实现更好的可扩展性、性能与可靠性。这种架构升级对高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、数字座舱尤其关键，因为传统单片式 SoC 已难以满足日益增长的需求。汽车是电子器件最严苛的工作环境之一。设备必须耐受振动、极端温度、湿度与电磁干扰，同时保持功能安全；车辆还要求10–15
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SoC 系统级封装 多裸片集成 汽车计算平台 新思科技 Synopsys
项目将建设DPU研发中心、展示中心，统筹布局DPU芯片研发设计、软硬件协同开发、产品测试验证及行业场景适配等业务。据“苏州高新区发布”公众号消息，日前，云豹智能长三角创新中心项目签约落户苏州高新区。项目聚焦高端DPU研发，打造面向华东、辐射全国的创新平台。据悉，此次签约苏州高新区的云豹智能长三角创新中心项目将建设DPU研发中心、展示中心，统筹布局DPU芯片研发设计、软硬件协同开发、产品测试验证及行业场景适配等业务，打造面向华东、辐射全国的DPU研发创新平台。资料显示，深圳云豹智能股份有限公司是国内集成电路
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DPU SoC
FPGA 原型验证与硬件仿真，几乎同时起源于用可重构硬件实现数字设计的需求，而这一切得益于 FPGA 的诞生。但从一开始，两者的驱动目标就截然不同：硬件仿真：为应对设计复杂度而生，解决纯软件仿真无法验证百万门级芯片的问题，强调可控性与深度调试。FPGA 原型验证：为追求速度与真实运行而生，目标是在流片前高速运行设计，支撑软件开发、系统验证与真实业务负载。几十年来，二者长期处于平行世界，不仅技术目标不同，更有不同的工程思维与文化。如今，在市场与软件定义系统的推动下，两者已不再孤立，共同归入硬件辅助验证（HA
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FPGA 原型验证 硬件仿真
面向 AI 负载的现代 SoC 设计，已彻底改变片上网络（NoC） 的定位 —— 它从简单的互联总线，升级为决定系统性能、功耗与扩展性的核心架构要素。随着计算密度提升、异构加速器普及，数据搬运已成为系统性能的主导因素。因此，NoC 架构必须作为顶层设计决策，而非后期集成环节。白皮书《下一代 SoC 架构设计考量：搭配 Arteris 的 NoC》指出：现代 AI SoC 的瓶颈不在计算，而在仲裁、内存访问与互联带宽。这使得 NoC 拓扑、缓存机制与服务质量（QoS）策略，成为达成性能目标的关键。AI So
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片上网络 NoC AI SoC
近日，全球最大专注于FPGA解决方案的提供商Altera宣布，将其Agilex®、MAX® 10和Cyclone® V FPGA系列的产品生命周期支持延长至2045年。此举彰显了Altera作为独立FPGA解决方案提供商专注客户长期需求、保障供应链稳定性，以及持续为基于FPGA的关键任务应用提供支持的坚定策略。此次延长生命周期支持的举措，进一步巩固了Altera对工业、通信、航空航天、医疗和交通等领域的客户构建长生命周期系统的坚定承诺。在这些市场中，半导体平台需要保证数十年的可用性和持续支持。通过这一举措
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Altera FPGA
3月27日，上海复旦微电子集团股份有限公司发布了2025年年度报告。报告显示，公司全年实现营业收入39.82亿元，同比增长10.92%；归属于上市公司股东的净利润为2.32亿元，同比下降59.42%；扣除非经常性损益后的净利润为1.42亿元，降幅达69.3%。 报告显示，复旦微电的FPGA产品线表现突出，实现销售收入约13.16亿元，继续保持国内领先地位，并在通信、人工智能及高可靠领域持续扩展。安全与识别芯片收入约8.55亿元，其中RFID与传感芯片表现强劲。非挥发存储器收入约10.42亿元，受
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复旦微电 FPGA
中国，上海——2026年3月26日——低功耗可编程领域的领导者，莱迪思半导体（NASDAQ: LSCC）今日宣布正式加入英伟达（NVIDIA） Halos AI系统检测实验室生态体系。该实验室是首个获得美国国家标准协会认证委员会（ANSI National Accreditation Board，ANAB）认证、针对人工智能驱动的物理系统的检测实验室。此项合作在英伟达 GTC 2026大会上正式公布，莱迪思将与英伟达及其他Halos生态成员携手，开发基于Halos认证的Holoscan传感器桥接技术的物理
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莱迪思半导体 英伟达 AI FPGA
凭借可重构硬件与确定性低延迟性能的结合，FPGA 在边缘人工智能领域的应用持续拓展。如今，开发者对高性能、低功耗嵌入式计算模块的选择范围空前广泛，因此更难筛选出最适配的方案。这些模块可定制尺寸、成本和性能，无需依赖定制硬件，也无需面对大规模组件级设计带来的工程成本。开放式平台能规避电子工程师常遇的问题，比如元器件过时。即便部分供应商停止支持某类形态，其他厂商仍可接手提供新硬件；同时也为硬件供应商打造了公平竞争环境，让其能在性能和性价比上同台竞技。边缘计算的硬件需求随着人工智能工作负载持续从云端走向边缘，边
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FPGA 边缘人工智能 确定性延迟 能效
FPGA 和 DSP 的效率仍不及硬连线芯片，但在生命科学、AI 处理、汽车、5G/6G 芯片等需求频繁迭代的市场中依然极具价值。现场可编程特性为新协议、标准及架构修改提供了长期适配性，如同一块 “空白画布”，可适配各类工作负载。“芯片外围设有可编程 I/O 环，可接入任意类型的 I/O，并将其转换为可在后处理和特定工作负载引擎中使用的形式，” Altera 业务管理部门主管 Venkat Yadavalli 表示。但 FPGA、嵌入式现场可编程门阵列（eFPGA）和 DSP 的设计复杂且耗时
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人工智能 FPGA DSP 可编程逻辑
人形机器人市场正快速从概念走向商用落地。得益于传感、驱动与边缘智能技术的大幅进步，原本仅存在于科研实验室的成果，现已成为工厂、仓库及各类服务场景落地应用。随着这类系统承担愈发复杂的任务，开发人员必须在严苛的功耗与散热限制下，实现高密度传感器融合、亚微秒级电机控制环路和实时感知能力。如今核心问题已不再是 “能否造出人形机器人”，而是能否确保其安全、自主地运行。莱迪思 FPGA 在这一转型中扮演关键角色：在驱动感知与灵巧操作的电机和传感器近端，提供低功耗、高确定性的处理能力。通过添加锚定可信平台模块（TPM）
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人形机器人 莱迪思 FPGA
专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开售Altera全新Agilex™ 5 FPGA和SoC产品。Agilex 5系列FPGA和SoC产品可广泛应用于需要高性能、低功耗、小规格及高逻辑密度的应用，涵盖无线与有线通信、视频与广播设备、工业、测试测量、数据中心、医疗等应用场景。 Altera Agilex 5 FPGA和SoC系列产品在FPGA架构中融入了采用AI张量模块的增强型DSP，可提供高效的AI与DSP处理能力。此
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贸泽电子 工业 AI 医疗 数据中心 Altera Agilex 5 FPGA SoC
想要在噪声中提取微弱信号？不想被传统台式仪器的固定功能束缚？NI最新的锁相放大器FPGA参考设计来了！这是一套开放的IP，能够将PXI R系列、FlexRIO甚至示波器“变身”为高性能数字锁相放大器。为什么我们需要开放的LIA架构？在基础物理、材料科学、光学测量的前沿探索中，以及生物医药、分布式传感、惯性导航等高端工业应用里，如何从强噪声背景中精准提取微弱信号，始终是测量的核心挑战。锁相放大器（LIA）因此被公认为微弱信号检测的“神器”。然而，传统台式LIA往往受限于其“黑盒”属性：通道数固定、体积笨重、
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NI FPGA 参考设计
ZF 与 SiliconAuto 发布了一款全新芯片架构，旨在简化自动驾驶高性能计算。两家公司在 2026 德国嵌入式展会（embedded world 2026）上，展示了这款实时 I/O 接口芯片搭配微控制器的方案，演示了如何直接在硬件层面获取并预处理自动驾驶系统所需的传感器数据。该设计面向下一代高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶平台，相比传统的单片式 SoC 架构，在效率与灵活性上均有提升。对于关注车载计算发展趋势的工程师与系统设计者而言，该方案标志着行业正转向模块化小芯片（Chiplet）架构
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ZF SiliconAuto SoC ADAS 自动驾驶 芯片
全球领先的低功耗无线连接解决方案供应商 Nordic Semiconductor 发布全新的超低功耗入门级低功耗蓝牙® (LE) 系统级芯片 (SoC) nRF54LS05A 和 nRF54LS05B。这两款芯片均受益于 Nordic 市场领先的低功耗蓝牙技术，可作为单芯片系统中的主无线 SoC，或作为多芯片系统中的低功耗蓝牙协同设备。 nRF54LS05A 和 nRF54LS05B 为开发者提供了 nRF54L 系列的关键特性——强大的低功耗蓝牙连接、超低功耗和易于使用的软件——同时针对开发简
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Nordic nRF54L 入门级 低功耗蓝牙 SoC
总结在中央计算平台的帮助下，汽车行业的自动驾驶水平越来越高。TDA5
系列等 SoC 通过集成式 C7™ NPU 和芯片就绪型设计提供安全、高效的 AI 性能。这些 SoC 使汽车制造商能够更轻松地实现 ADAS
功能，为从基础车型到豪华汽车在内的所有类型的车辆提供高级功能。图 1 采用软件定义车辆分析环境数据的自动驾驶 ADAS 功能的可视化简介高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶被誉为“前沿”有多长时间了？在过去十年左右，展会上的汽车制造商向消费者展示了道路上充满智能自动驾驶车辆的未来愿
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SoC 自动驾驶
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