FPGA 拥有高并发、低延迟、可重构的架构优势,在医疗影像、通信系统、边缘 AI、自动驾驶等高要求场景中发挥着关键作用。但现实中,很多项目团队仍然面临一个共同的挑战:
- 核心板 + 开发板 + FMC 子卡 的模块化硬件组合,覆盖不同复杂度的项目需求;
- 首次亮相的 IP 核产品系列,打通高速存储、通信、图像处理等常用功能模块;
- 支持开源框架 PYNQ + Jupyter 的射频开发解决方案,用 Python 降低开发门槛;
- 搭配工程 DEMO、开发文档、演示系统,显著缩短开发者上手时间。
✍ 一句话总结:降低开发门槛、缩短验证周期,ALINX 让 FPGA 项目更快进入“可交付状态”。
应用场景直击行业刚需
ALINX 的板卡在这些领域“真顶用”!
场景一:医疗影像系统 ▼ 适用于内窥镜、手术机器人、荧光影像系统等医疗设备
ALINX 的 Z19-M 异构平台,结合 AMD Zynq UltraScale+ 与 NVIDIA Orin NX,可实现:
- 8K 视频流实时采集 + AI 分析
- 图像延迟控制在 50ms 内
- 支持 SDI/HDMI 接口与多模态融合
场景二:电子后视镜 CMS ▼ 看得清、显示快,符合车规级安全标准
- 3 路 GMSL 摄像头输入
- 多视角实时分割显示
- 严苛冬测夏测下画面依旧清晰
- 符合车规级稳定性需求
让每一次倒车、变道都更安心,是整车厂和 Tier 1 客户重点关注的技术方案。
场景三:通信工程研发 ▼ 用 Python 搭建系统

AXRF47 软件无线电平台 基于 AMD RFSoC + PYNQ 框架,开发者可以用 Python 编写完整通信流程,支持:
适合高校教学、通信算法验证、小型基站原型开发等场景。
IP 核加速功能集成,解决“带宽焦虑”,传得快也存得稳
- 高带宽数据落盘
- 低时延图像传输
- 多路视频采集与调度
通过模块化 IP 组件,用户可以快速集成系统,不再从“空白工程”写起,大幅减少开发周期与测试成本。
国产 FPGA 平台日趋成熟,ALINX 提供紫光同创全系列解决方案
2025 慕尼黑上海电子展已落下帷幕,但关于技术落地、应用生态、合作共赢的探讨仍在继续。
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