人工智能的演进正在进入第四波浪潮。从感知 AI、生成式 AI、智能体 AI，到如今的物理 AI，智能不再局限于数字世界，而是开始拥有实体形态，直接作用于物理环境。人形机器人、四足机器人、手术机器人等具身智能设备已从概念走向现实，成为结构性转变而非周期性趋势。然而，物理 AI 的规模化落地面临一项核心工程挑战：如何在边缘侧高效连接、处理并保护海量且多样化的传感器数据？传感器多样性与系统瓶颈每一种具身机器人都需要专属的传感器配置组合——视觉、力矩、惯性测量、激光雷达、超声波等。这些传感器接口各异、数据格式不同
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人工智能
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传感器
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协同芯片
尽管英伟达首席执行官黄仁森又一次迅速访问台湾，并与台湾公众留下了温暖的合影，但科技行业有报道称，英伟达最近通知主要客户，搭载其AI芯片的服务器系统价格将上涨超过15%，适用于2027年初开始发货的机型，涵盖Grace Blackwell和新一代Vera Rubin平台。 除了影响芯片和系统供应链外，这一举措是否直接惠及用于推理的专用芯片（ASIC）？ 业内人士提供了多层次的解读。ASIC相关制造商首先指出，英伟达此次涨价据说使推测ASIC产品更具吸引力。 进一步看，可以说“不同的人工智能计算需求”更加明确
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英伟达
人工智能
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紧凑型、高性能边缘AI系统的兴起正在重新定义传感器连接方式，推动开发人员打造面向未来的兼顾安全性与可扩展性的低功耗且节省空间的架构。为应对这些挑战，Microchip Technology（微芯科技公司）推出第二代 PolarFire® FPGA 以太网传感器桥接平台。这款开发板采用NVIDIA Holoscan传感器桥接（HSB）技术实现标准化传感器集成，体积显著缩小，可立即投入量产。这款2.0版本的开发板支持HSB，尺寸缩小60%，可接入摄像头数量翻倍，采用USB-C供电以简化机架部署，且定价比第一代
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Microchip
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以太网传感器桥接
传感器连接
在外科手术和急救护理领域，对高分辨率摄像头和显示屏的需求不断增长，主要原因在于临床对更高视觉精度的追求。更清晰、更细致的影像呈现，能够让医生在手术过程中更迅速、更准确地完成判断与决策。同时，相关设备在设计时也越来越注重医护人员的使用体验与舒适度，以减轻长时间手术带来的疲劳，并确保设备能够无缝融入日常工作流程。为了应对上述需求，ADI公司开发了Gigabit Multimedia Serial Link™（GMSL，千兆多媒体串行链路）技术，支持通过单条线缆传输未经压缩的视频、控制信号和电力，从而简化系统设
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医疗基础设施
内窥镜
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手术可视化
随着AI数据中心对高性能计算需求的持续增长，先进封装已成为AI芯片竞争中的关键组成部分。 联发科（2454）在最新财报电话会议上首次明确披露，在其AI ASIC（定制芯片）项目中，除了采用台积电的CoWoS封装外，还引入了英特尔EMIB-T先进封装技术，标志着公司多元化封装战略，以满足不同客户大型AI芯片的设计需求。联发科首席执行官蔡志明表示，近年来公司积极进军AI数据中心市场，已成为众多数据中心客户的重要合作伙伴。 除了不断深化与台积电的设计合作优化外，联发科还与主要先进封装合作伙伴保持密切合作。通过结
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联发科
英特尔
EMIB-T
AI
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众多机器人团队最终都会面临同一个困惑：明明芯片性能表现出色、基准测试结果亮眼、技术演示也稳定流畅，可为什么从实验室原型到真正可部署的机器人产品，中间仍然需要长达18个月的时间？问题的关键往往不在处理器本身，而在处理器之外的一切。如今自主机器人开发者面临的真正问题，并非哪款计算模块能提供最高的峰值吞吐能力，而是如何更快速地将一堆具有潜力的芯片，变成一台能工作、能验证、能量产的机器人。从微控制器到AI赋能的计算：全新自主机器人技术栈自主机器人架构正在发生变化。过去，系统运行在分布式微控制器上，每个微控制器只负
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ADI
机器人
AI
分布式微控制器
FPGA
下一代通信平台正从 FPGA 转向基于 ASIC 的架构。面向先进射频与信号处理负载，定制芯片如何在能效、集成度与长期可靠性上实现大幅提升？本文要点相比基于 FPGA 的通信设计，ASIC 架构如何降低功耗、缓解散热压力ASIC 更高程度的数模混合与射频集成，如何提升系统效率、波束赋形能力与无线电整体性能长期可靠性、抗辐照能力与全生命周期管理，为何推动 5G、6G 与卫星通信系统采用定制芯片在 5G 基础设施、新一代 6G 平台、卫星载荷、微波回程以及非地面网络（NTN）中，芯片架构正逐步成为制约系统落地
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通信系统
ASIC
架构
摘要在现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)和其他基于多轨处理器的系统中，随着电源时序规则愈发严格、时序要求日益精准、电压容差不断缩小，电源管理变得越来越复杂。时序错误可能造成闩锁或器件永久性损坏，而监控不足可能导致无法及时发现故障，使系统稳定性受到影响。本文提出了优化时序协调和故障响应的实用策略，并说明了与基本电源时序控制器方案相比，集成监控和工厂调整设置的8通道时序控制器如何有助于简化电源管理。引言人工智能(AI)、数据中心、医疗健康和工业自动化领域越来越多地使用现场可编程门阵列(FP
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FPGA
ASIC
电源
时序控制器
Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）今日宣布，2026年Microchip中国技术精英年会（MASTERs）正式启动报名。作为面向嵌入式工程师的顶级线下技术培训活动，本届大会已是Microchip中国技术精英年会的第 23 届，与此同时，Microchip 中国也迎来深耕本土市场的第30周年，这不仅彰显了公司持续创新的实力，也体现了其长期扎根中国、坚定服务本地客户的承诺。 MASTERs 全称为Microchip Annual Strategic Technical
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微芯科
MASTERs
Microchip
边缘AI
FPGA
电机控制
下一代通信平台正从现场可编程门阵列（FPGA）转向基于 ASIC 的架构。定制化芯片如何在射频前端、信号处理等高负载场景中，大幅提升能效、集成度与长期可靠性？相较于基于 FPGA 的通信硬件设计，ASIC 架构如何降低功耗、缓解散热瓶颈；ASIC 更高程度的数模混合与射频集成，对系统能效、波束赋形与整机射频性能的优化路径；长期可靠性、抗辐照能力与全生命周期管理，为何推动 5G、6G 及卫星通信高端设备选用定制芯片。在 5G 基站、新一代 6G 设备、卫星载荷、微波回传链路、非地面网络（NTN）各类场景中，
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通信系统
专用集成电路
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人形机器人已进入到大型物流仓库中搬运货物、在汽车装配线上排列零部件，并在全球一些最大的订单履行中心开展试点运营。可以说人形机器人的第一波浪潮已经到来，其并非停留在实验室或演示中，而是在真实的生产环境中承担实际工作。高盛预测到2035年，该市场规模将达到380亿美元。而今天正在设计的人形机器人平台，正是未来随这一增长实现规模化扩张的关键。但制造人形机器人与制造传统机器截然不同。人形机器人是一个分布式计算平台，不仅需要行走、感知环境、在现场进行自我更新，还必须满足监管要求，而这一切都必须在有限的电池功耗预算下
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莱迪思
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人形机器人
一场关乎通讯产业未来 30 年命运的权力重构正在悄然上演。 芯片巨头英伟达（NVDA-US）（NVIDIA）传出将大举布局以通用GPU取代5G基站传统专用芯片（ASIC）的消息，引发资本市场剧烈震荡。瑞典斯德哥尔摩交易所的通讯设备双雄股价随之重挫，爱立信单日暴跌逾 6%，诺基亚也同步大跌近 7%。 由 AI 芯片巨头跨界发动的「软件定义网络」攻势，正逼得传统电信设备商不得不重新选择生存道路。这场恐慌的根源在于英伟达对无线接入网（RAN）底层逻辑的精准解构。 传统基站长期依赖高度客制化但封闭的专
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英伟达
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我们很高兴宣布，AMD Spartan UltraScale+ SU200P FPGA 将于 2026 年 7 月正式投入量产。SU200P 是 Spartan UltraScale+ 系列中规模最大、性能最强的器件，采用成熟的 16nm FinFET 工艺。它为 AMD 成本优化型产品组合带来了高 I/O、低功耗、灵活连接，以及支持 PQC CNSA 2.0 的先进硬件安全能力。 AMD Spartan UltraScale+ SU200P FPGA 内部配置能力SU200P FPGA系统逻辑
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AMD
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特性·正交解码器组件的VHDL源代码·输出正交编码器信号的方向和位置计数·可清零位置计数器以设置“原点”或索引·可配置位置计数器大小·可配置消抖时间以确保输入稳定性并消除毛刺简介本文详述了用于CPLD和FPGA的正交解码器电路，采用VHDL编写。该组件读取正交编码器的信号，判断方向，跟踪累计位置，并将结果输出至用户逻辑。设计基于Quartus II 13.1.0版本。资源需求取决于具体实现方案。图1展示了正交解码器集成至系统的典型示例。图 1. 实现示例背景正交编码器通过双通道检测运动装置（通常是旋转盘/
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正交编码器
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Quartus
现阶段传统FPGA普遍存在资源分配固化的问题，逻辑单元与布线通道比例固定，很难适配结构多变的边缘AI负载。针对这项行业痛点，Efinix推出Titanium Edge系列边缘专用FPGA，凭借自研XLR可变单元架构，动态平衡芯片内部逻辑与布线资源，在同等性能条件下优化芯片面积与整体功耗。 传统FPGA固定资源架构与XLR可变单元结构对比传统FPGA存在固有设计短板常规FPGA芯片会提前划分固定区域，分别用于逻辑运算与信号布线。由于布线资源占用面积大、传输过程存在额外功耗与发热，厂商大多通过复杂化
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FPGA
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ModRetro 正在将原汁原味的任天堂 N64 兼容游戏体验带给新一代玩家，而其所依靠的正是将 AMD Artix UltraScale+ FPGA 用于其全新 M64 游戏主机。 M64 游戏主机，兼容任天堂 N64 游戏卡带。图片来源：ModRetro。ModRetro 专注于打造高品质、基于 FPGA 的复古游戏主机，支持原装实体卡带，力求在硬件层面还原经典游戏体验。继推出专为运行原版 Game Boy 和 Game Boy Color 卡带打造的掌机 Chromatic 后
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AMD
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ModRetro
过去欧盟在技术领域的表现，给外界留下了 “仅靠监管发挥作用” 的印象。如今，这种局面正从多个维度发生积极转变。宏观层面，北欧经济模式影响力持续扩大，瑞典就是典型代表。这个以高福利、高税收著称的国家，正推行资本主义与社会主义融合的改革（《华尔街日报》近期报道）—— 降低税率、缩减全面覆盖的社会保障体系，大力扶持创新产业。聚焦半导体领域，欧盟正积极鼓励专用集成电路（ASIC）初创企业发展。我推测，此举一方面是为拉动经济增长，另一方面是降低对美国的技术依赖。种种迹象表明，欧盟政策制定者已意识到，若想保持技术竞争
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欧洲
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西门子EDA
有鉴于先进制程、先进封装，甚或是零组件的供应情况都愈来愈吃紧，云端服务（CSP）大厂的特用芯片（ASIC）基本上已经处于需求无虞，但欠缺产能的大环境。 因此，除了设计服务的技术能力之外，能不能够在产能，甚至整个供应链的整合上面，帮CSP大厂搞定一切，显然也成为是否能够在ASIC市场中占有一席之地的关键因素。熟悉ASIC业界人士直言，这也是为何各家大厂现在针对ASIC相关团队的投注资源，仍在快速攀升的原因之一，也使得两大手机芯片设计业者联发科、高通（Qualcomm）新跨足的ASIC业务，近期逐步受到云端大
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联发科
高通
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封装产能
随着应用需求不断变化，叠加人工智能快速兴起，计算领域迎来全新变革。如今，算力高低不再单纯由时钟频率和通用处理器决定。传统处理器能效日渐触顶，性能提升空间急剧收窄。为此，设计人员开始转向专用芯片与硬件加速器，针对特定任务定制硬件电路，从而实现高速运算。这类经过深度定制的硬件模块，专为执行专属任务设计，也是技术发展到当前阶段、应对各类严苛限制下的必然选择。本文将带你快速了解硬件加速器的定义、原理以及实现方式。 硬件加速器的兴起在过去，提升芯片性能主要依靠提高时钟频率和增加并行运算能力。处理器主频实现
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硬件加速器
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高通（Qualcomm）曾在上一次的财报会议提及，已成功取得首波特用芯片（ASIC）客户订单，并将在下一次的投资人活动上揭露。 而据彭博（Bloomberg）等报道，首发大客户是开发TikTok的字节跳动，预计共采购数百万颗，意味着高通也成功打进云端ASIC市场。 而根据DIGITIMES进一步探索，除了印证该消息属实外，高通的ASIC项目客户「不只一家」。目前高通虽未正面证实相关消息，但熟悉供应链业界人士已陆续印证消息真实性，并强调「高通后续还有其他案件正在进行」。而这件事情的意义，更在于同样是手机芯片
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高通
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CSP
开源软件如今无处不在：Linux 是全球服务器与超级计算机的主流操作系统，WordPress 更是支撑着超四成的网站平台，此外还有众多知名开源项目。开源硬件自 20 世纪 90 年代末便已出现，但其关注度与普及度远不及开源软件。初创企业 zeroRISC 创始人兼首席执行官多米尼克・里佐希望改变这一现状。近日，全球安全标准非营利联盟 GlobalPlatform 正式推出Pavona开源硬件生态，里佐担任该生态理事会主席。Pavona 旨在通过模块化、标准化与可信赖的硬件组件，推动开源硬件落地至各类场景，
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Pavona
开源硬件
OpenTitan
软件信任根
FPGA
为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，拟成立集成电路工程技术融合创新中心。5月12日，复旦微电发布公告称，为深度聚焦新一代高端FPGA与PSoC、人工智能和新一代存储技术三大核心方向，公司拟与复旦大学、国盛投资签署三方协议，共建“复旦大学集成电路工程技术融合创新中心”一期项目，实现在技术创新、人才培养和成果转化等方面的合作共赢。此次合作期限为协议生效后60个月（5年），复旦微电将向技术中心提供不超过10亿元合作经费，涵盖项目启动费、研发经费等，资金纳入公司年度研发预
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复旦微电
FPGA
PSoC
AI
鹏城五月，创新不止，2026年安路科技AEC FPGA技术沙龙首站将落地深圳，聚焦前沿技术，探讨应用落地新方向。米尔作为领先的嵌入式处理器模组厂商，将携安路FPGA核心板和开发板亮相，诚邀您莅临现场共同探讨和交流。我们诚挚邀请您莅临现场，共话未来图景。● 会议时间：2026年5月13日● 会议地点：深圳深铁塘朗君璞酒店现场活动：为回馈广大开发者长期以来的支持，米尔电子将在本次展会现场举办福利活动，限时免费赠送15套MYD-YM90G开发板。诚邀各位行业伙伴与
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米尔
安路科技
FPGA
简介更高效、更紧凑，这是快节奏的电子世界对电源解决方案提出的日益增长的需求。在电源技术进步的同时，工程师们不断寻求简化设计、减少占板空间并加快开发过程的方法。MPS 提供了极为广泛的电源模块产品组合，并将功率级、控制环路和电感集成在单个 SMD 封装中（见图 1），满足了设备对电源不断增长的高要求。 图1: MPS电源模块本文探讨集成型电源模块相对于传统分立 DC/DC 电源具有的诸多优势。简化设计并减少占板空间通过集成功率级、控制环路和电感，MPS 电源模块能够提供无可比拟的功率密度。利用MP
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集成电源模块
MeshConnect
COT控制
AVP瞬态优化
EMI
FPGA
MPM
DC/DC
电源模块封装
近日，全球最大专注于FPGA解决方案的提供商Altera宣布，正式推出FPGA AI套件 26.1.1 版本，完成其 AI 软件平台的重要升级。FPGA AI套件旨在简化并加速已训练 AI 模型在 FPGA 芯片上的部署落地，为机器人、实时自主设备等物理AI系统相关的边缘 AI 应用提供核心支撑。最新的 26.1.1 版本引入了全新的编译器技术，采用 AI 模型空间映射架构，可实现媲美ASIC的优化 AI 推理性能，同时有效控制研发成本，支持业务负载灵活迭代与再次编程，并保障基于 FPGA 架构的确定性和
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Altera
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AI套件
物理AI
当开发者想要榨干某一算法的极限性能、且软件优化手段已全部用尽时，可以通过软硬件功能重新划分对任务进行硬件加速。借助 FPGA，无需更换处理器、也无需改动电路板级设计，就能轻松将软件模块替换为硬件模块。本文将讲解如何利用 FPGA 对算法实现硬件加速。可定制指令集的可配置处理器架构图 1：带自定义指令的可配置处理器架构基于 FPGA 的硬件加速简介低成本可编程逻辑器件在嵌入式系统中的应用越来越普遍，让设计人员无需大幅改动处理器与硬件板卡，就能提升系统性能。可编程逻辑可将计算密集型函数转化为硬件加速器。从软件
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算法
硬件加速
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市场压力与设计挑战面对激烈的市场竞争，嵌入式系统设计人员必须重新评估开发流程。系统复杂度持续提升，同时在性能、功耗与空间方面的约束却愈发严苛。不断迭代的行业标准、新兴市场以及多变的行业趋势，要求设计流程具备高度灵活性，能够快速适配变化。设计人员需要开发更复杂的系统，并快速推出全新产品或衍生型号产品。尽管这些需求看似意味着需要投入更多开发时间与资源，但产品上市窗口期却在不断收窄，研发团队必须在更短周期内交付更先进、更灵活的系统方案。同时，成本预算限制往往迫使团队精简人员与投入，而非扩充规模。想要获得市场成功
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ARM
系统集成
FPGA
片上系统
据媒体报道，Google在Cloud Next 26年度大会上发布了最新的第8代TPU，这一消息为特用芯片（ASIC）服务器供应链注入了新的成长动力。Celestica、英业达、富士康等组装厂商预计将在2026年下半年启动量产，而奇
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TPU
ASIC
服务器
联发科的特用芯片（ASIC）营收成长力道，现在是外界关注的焦点之一，Google的TPU量产动能，会从2026年下半开始一路发酵，而这波营收成长速度究竟有多快，市场上的看法非常多元。 现在已有不少非常乐观的意见，认为ASIC营收在2027年就会高过智能手机芯片营收，成为联发科最大的单一营收来源。事实上，联发科先前就有对今明两年的ASIC营收提出预估，2026年将会挑战10亿美元，2027年则是「数十亿」美元，营收占比上看20%。而目前市场上最乐观的预估，则是认为联发科2027年ASIC业务有机会做到「百亿
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欢迎您创建该词条，阐述对fpga-to-asic的理解，并与今后在此搜索fpga-to-asic的朋友们分享。
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