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京微齐力 FPGA & HPU:以异构可编程芯片赋能多行业智能化发展

更新时间 2026-09-17来源 芯师爷正文 3029字阅读约 10分钟3 张图片
当AI从云端一路下沉到智能眼镜、机器人乃至每一台终端,端侧设备需要实时感知、实时决策、实时执行,这对芯片的考验不再只是峰值算力,更是功耗、时延、接口与场景适配的综合能力。

9月10日,在由芯师爷与IICIE国际集成电路创新博览会联合主办的“端侧AI芯势力——2026智能终端芯片生态峰会”上,京微齐力(北京)科技股份有限公司市场总监张伟平带来题为《京微齐力 FPGA & HPU:赋能多行业智能化发展》的主题演讲,围绕消费电子、机器视觉、人工智能与工业智能化四大市场浪潮,系统阐述了公司的战略定位、三阶段产品路径与面向端侧智能的异构计算布局。

值得特别关注的是,尽管京微齐力以 FPGA 起家并在该领域深耕多年,但公司当前战略方向已不再局限于“单一 FPGA 器件”,异构可编程计算芯片 HPU(Heterogeneous Programmable Unit) 的重要性正日益凸显。本次演讲标题中的“FPGA & HPU”,正是这一战略升级的注脚:FPGA 提供可编程逻辑的底层能力,HPU 则是把 FPGA 可编程逻辑与 CPU/MCU、NPU/DSP、安全核乃至通信与驱动等异构单元集成于一体的更完整计算形态——它不再只是一颗“胶水逻辑器件”,而是面向端侧智能的一体化可编程计算平台。

图片 京微齐力市场总监张伟平

“我们公司主要还是做 FPGA,它其实就是一个现场可编程的逻辑阵列,用来辅助现有的各种应用——在大家还没有现成解决方案的时候,我们提供一个解决方案。”张伟平开场引出了京微齐力从 FPGA 向 HPU 拓展的逻辑起点。

01
四大浪潮交汇:端侧算力需求全面爆发,京微齐力“辅助”应用迭代

张伟平首先从市场端切入,勾勒出四股交汇增长的产业浪潮:消费电子2026年全球规模预计达7626亿美元,CAGR 约5.9%;机器视觉2026年全球突破286亿美元,CAGR 达12.7%,中国市场增速高达16.3%;人工智能2030年全球规模预计超过2220亿美元;工业智能化2026年全球突破4860亿美元,中国市场以19.7%的增速成为核心动力。四股浪潮共同构成了端侧智能芯片的广阔舞台。

浪潮之下,端侧系统却面临共同难题。张伟平指出,无论是机器人、工业相机还是智能终端,主控芯片在设计阶段虽已考虑诸多场景,但应用场景迭代实在太快,原有方案往往“跟不上”,仍需外部灵活的接入与补充。“我们的东西就是在弥补大家的应用场景,让大家的产品迭代更迅速。”面对 GPU、CPU 等主控芯片的强势地位,他对京微齐力的芯片产品角色给出清醒界定:不是替代者,而是辅助伙伴。“我们是作为他们的一个辅助伙伴,而不是去取代他们。我们跟随他们一起,共同去适配这个行业的变化与迭代。”

这一思路早在创立之初便埋下伏笔。张伟平介绍,京微齐力是国内最早步入“SoC + FPGA”异构架构研发的厂商之一,并率先落地 FPGA + MCU 异构方案,能在边缘侧把各种数据经前端简单处理后,迅速交给后面的“大脑”处理。

02
CVI+战略:从 FPGA 到 HPU 的三阶段异构进化

以消费电子(C – Consumer)切入,围绕“视觉感知未来(V – Vision)”与“智能服务工业(I – Industry)”,京微齐力以“CVI + 三阶段发展”为战略主线,规划出“1.0 探索切入 → 2.0 聚焦视觉与边缘智能 → 3.0 拥抱工业与智能化”的三阶段路径。

1.0 阶段,工业市场推出 M5(FPGA + 8051 SoC)与 M7(FPGA + Cortex-M3 SoC),消费电子市场自研 H1D03、H3、H3p 等芯片,以低成本、高自适应快速进入客户端量产。

2.0 阶段,公司顺势推出 H7、P2、P3、PV 系列切入视觉领域,其中 PV 系列专为边缘算力系统而生。

3.0 阶段,是战略跃迁的关键一步,也是 HPU 理念的完整呈现:面向新能源、智能制造、人形机器人、智能医疗、汽车电驱等新兴市场,将 CPU/MCU、DSP/NPU、安全核、FPGA 等异构单元集成为一体,目标是以单芯片满足边缘市场对性能、实时、高可靠性与面积的极致要求。

 

从产品路标看,H7、P2 等已实现量产,PV65 也已开始量产,PV180(180K LC)、H10将陆续推出。其共同逻辑,是让数据更快、更好、更容易地传递到后端处理单元——这正是从 FPGA 走向 HPU 的内核所在。

03
PV 飞马视觉系列:HPU 理念的先行样本,六大场景全面渗透

作为重点推介的产品线,PV(飞马视觉)系列是 HPU 理念落到实处的先行样本,在单芯片内同时集成 FPGA 可编程逻辑与片上MCU。它采用6输入查找表架构,提供40,800个LUT6与112个36Kb EMB,内置104个DSP、ARM Cortex-M3 MCU(200MHz)、32KB SRAM与AES加密,达到AEC-Q100 Grade 2车规等级;接口方面,SerDes支持4~12.5Gbps并集成硬核PCIe Gen 3,MIPI C/D PHY达业内领先水平(D-PHY 4.5Gbps、C-PHY 2.5Gsps),还配备硬核DDR控制器与LVDS高速IO,提供65K、35K、180K三档容量。

 

依托 FPGA + MCU 协同与完整 SDK,PV 系列在六大场景中展现能力:医疗影像(CT/MRI 加速,实时延迟<1ms)、智能视频分析(单平台并发16路 4K)、汽车电子(多传感器融合,AEC-Q100 G2 车规)、工业质检(处理速度>1000fps,零漏检)、显示背光(Mini-LED 分区 1000+ Zone)、8K视频桥接(带宽12.5Gbps)。六大场景横跨视觉感知与智能工业两条主线,恰好对应“CVI +三段式战略”的V与I两大支点。

04
生态进阶与未来:补齐英伟达“数据入口”,H10 迈向 HPU 成熟形态

演讲中一个值得关注的细节,是京微齐力与英伟达边缘 AI 生态的协同。针对传感器协议繁杂、集成成本高昂的痛点,英伟达推出 Holoscan Sensor Bridge(HSB),通过 FPGA硬件接口把高速传感器数据零拷贝地流式传输到 GPU 内存。而 PV 系列正是 HSB 的理想“前端”:借助 FPGA 灵活扩展前端,通过十一路万兆以太网,按 NVIDIA 自身标准把数据直接送入其处理环境,补齐了英伟达边缘 AI 的“传感器数据输入瓶颈”,形成传感器 → HSB → GPU → 仿真 → 云的物理 AI 闭环。

本次演讲预告的 H10 平台,则代表 HPU 走向成熟的形态。“这个 CPU 不是来取代后面的处理或推理的,而是我们在边缘层帮大家尽快把数据处理完,让后端负载更简单,”张伟平以此点出 HPU 的分工哲学:异构单元各司其职、协同加速。H10 采用双核 AMP/SMP 架构,具备微秒级实时响应、4~10 TOPS 异构算力与可编程灵活性,并达到 ASIL-B/D 及ISO 21434/26262 合规要求;它将控制器、AI 加速、安全模块、通信网关、运动驱动与视觉感知集成于单芯片,传统方案需3-5颗芯片才能实现,全面支撑汽车 ADAS、工业视觉、智能机器人、新能源等场景。

当端侧 AI 的迭代速度快到让固定架构的主控芯片“跟不上”,可编程、可重构、可异构集成的计算底座,便成了连接传感器与智能中心之间最灵活的一环。从 FPGA 起步,京微齐力正沿“CVI + 三阶段发展路径”,把产品从单颗可编程逻辑器件推进到 HPU 异构可编程计算芯片——既服务于医疗影像、工业质检、汽车电子等成熟场景,也通过适配英伟达 HSB 为具身智能、自动驾驶打开新入口。

- END -

本文根据嘉宾演讲做不改原意编辑,如有任何问题,敬请联系联系微信:xsychief

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文章标签芯片应用落地
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