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FPGA概述：

FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程的半导体器件，其内部逻辑电路结构可以通过用户编程（硬件描述语言如Verilog/VHDL）进行灵活配置，以实现特定功能的数字电路。指一切通过软件手段更改、配置期间内部连接结构和逻辑单元，完成既定设计功能的数字集成电路。FPGA属于逻辑芯片，区别于其他逻辑芯片，FPGA最大的特点便是现场可编程性，这个特点，可以使FPGA通过编程实现任意芯片的逻辑功能，例如ASIC、DSP甚至PC处理器等，这也是为什么FPGA被成为“万能芯片”的原因。

      2024年FPGA市场规模估值为100~121亿美元；据Marketsand Markets预测，2024-2029年期间，FPGA市场将以16.4%的复合年增长率增长，到2029年有望达到258亿美元。市场几乎被美国公司垄断，2022年，四家美国公司（Xilinx、Altera/Intel、Lattice）合计仍占据全球FPGA市场80%的市场份额。本土和全球龙头在容量、制程、收入规模、下游扩展进展、毛利率的差距较大。

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FPGA核心优势：

灵活可重构性

同一芯片可多次编程，适应不同任务（如通信协议切换、算法升级），特别适合快速迭代和原型验证。

       兼容性强
      FPGA芯片可与CMOS、TTL等大规模集成电路兼容，协同完成计算任务。

高性能与低延迟

硬件并行计算能力高于CPU/GPU，适用于实时信号处理（如雷达、视频编解码）。

数据流直接通过硬件电路处理，延迟可低至纳秒级。

定制化与异构集成

支持集成CPU核（如ARM）、AI加速模块等，形成异构计算平台（如Xilinx Versal）。

FPGA芯片与其他主流芯片对比

CPU为通用型器件，FPGA架构相对CPU架构偏重计算效率，依托FPGA并行计算处理视觉算法可大幅提升计算速率，降低时延。
与CPU/GPU/ASIC优劣势对比：
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1、FPGA芯片相较于CPU芯片

CPU处理计算指令流程：CPU通过专用译码器接收任务指令，接收过程分为两步：指令获取（CPU从专门存放指令的存储器中提取执行指令）以及指令翻译（根据特定规则将指令翻译为数据并传输至计算单元）。其中计算单元为晶体管（CPU基本元件），“开”、“关”分别对应“1”、“0”机器码数字。 CPU处理计算指令特点：• CPU物理结构包括Control（指令获取、指令翻译）、Cache（临时指令存储器）、计算单元ALU（约占CPU空间20%）。
CPU为通用型计算任务处理核心，可处理来自多个设备的计算请求，可随时终止当前运算，转向其他运算。• 逻辑控制单元及指令翻译结构较为复杂，可从中断点继续计算任务，为实现高度通用性而牺牲计算效率。
CPU视觉算法与FPGA视觉算法比较：
CPU架构：CPU用于处理视觉算法需按指定顺序执行指令，第一指令在图像整体运行完成后，第二指令开始运行。在4步操作指令环境下，设定单个操作指令运行需10毫秒，完成总算法耗时约40毫秒。
FPGA架构：FPGA用于处理视觉算法采取规模化并行运算模式，可于图像不同像素内同时运行4步操作指令。设定单个操作操作指令运行需10毫秒，FPGA完成图像整体视觉算法处理时间仅为10毫秒，FPGA图像处理速度显著快于CPU。
“FPGA+CPU”架构：此架构下，图像在CPU与FPGA之间传输，包含传输时间在内的算法整体处理时间仍低于纯CPU架构。
算法案例：以卷积滤镜图像锐化计算任务为例，系统需通过阈值运行图像生产二进制图像。CPU架构下，系统需在阈值步骤前完成图像整体卷积步骤，FPGA则支持相同算法同时运行，相对CPU架构，卷积计算速度提升约20倍。


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2、FPGA芯片相较于GPU芯片

GPU物理结构：GPU为图形处理器，针对各类计算机图形绘制行为进行运算（如顶点设置、光影操作、像素操作等），标准GPU包括2D引擎、3D引擎、视频处理引擎、显存管理单元等。其中，3D引擎包含T&L单元、 PiexlShader等。
GPU处理计算指令流程：
顶点处理：GPU读取3D图形顶点数据，根据外观数据确定3D图形形状、位置关系，建立3D图形骨架。
光栅化计算：显示器图像由像素组成，系统需将图形点、线通过算法转换至像素点。矢量图形转换为像素点为光栅化计算过程。
纹理贴图：通过纹理映射对多变形表面进行贴图处理，进而生成真实图形。
像素处理：GPU对光栅化完成的像素进行计算、处理，确定像素最终属性，多通过Pixel Shader（像素着色器）完成。


GPU与FPGA特点对比：
峰值性：GPU计算峰值（10Tflops）显著高于FPGA计算峰值（小于1TFlops）。GPU架构依托深度流水线等技术可基于标准单元库实现手工电路定制。相对而言，FPGA设计资源受限，型号选择决定逻辑资源上限（浮点运算资源占用较高），FPGA逻辑单元基于SRAM查找表，布线资源受限。
内存接口：GPU内存接口（双倍数据传输率存储器等）带宽优于FPGA使用的DDR（双倍速率同步动态随机存储器）接口，满足机器学习频繁访问内存需求。
灵活性：FPGA可根据特定应用编程硬件，GPU设计完成后无法改动硬件资源，远期机器学习使用多条指令平行处理单一数据，FPGA硬件资源灵活性更能满足需求。
功耗：GPU 平 均 功 耗 （200W） 远 高 于 FPGA 平 均 功 耗（10W），可有效解决散热问题。


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3、FPGA芯片相较于ASIC芯片

ASIC芯片专用度高，开发流程非重复成本（流片）极高，5G商用普及初期，FPGA可依托灵活性抢占市场，但规模化量产场景下，ASIC芯片更具竞争优势
ASIC与FPGA开发流程区别：
 ASIC需从标准单元进行设计，功能需求及性能需求发生变化时，ASIC芯片设计需经历重新投片，设计流程时间成本、经济成本较高。
FPGA包括预制门和触发器，具备可编程互连特性，可实现芯片功能重新配置。相对而言，ASIC芯片较少具备重配置功能。
ASIC与FPGA经济成本、时间成本区别：ASIC设计过程涉及固定成本，设计过程造成材料浪费较少，相对FPGA重复成本较低，非重复成本较高（平均超百万美元）。
FPGA重复成本高于同类ASIC芯片，规模化量产场景下，ASIC芯片单位IC成本随产量增加持续走低，总成本显著低于FPGA芯片。
FPGA无需等待芯片流片周期，编程后可直接使用，相对ASIC有助于企业节省产品上市时间。
技术未成熟阶段，FPGA架构支持灵活改变芯片功能，有助于降低器件产品成本及风险，更适用于5G商用初期的市场环境。


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中国FPGA芯片产业链分析


FPGA芯片构成人工智能芯片重要细分市场，产业链细长，FPGA厂商作为中游企业对上游软、硬件供应商及下游客户企业议价能力均较强
中国FPGA芯片行业产业链由上游底层算法设计企业、EDA工具供应商、晶圆代工厂、专用材料及设备供应商，中游各类FPGA芯片制造商、封测厂商及下游包括视觉工业厂商、汽车厂商、通信服务供应商、云端数据中心等在内的应用场景客户企业构成。


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1、中国FPGA芯片行业产业链上游分析

FPGA芯片作为可编程器件，流片需求较少，对上游代工厂依赖度较低，需专业设计软件、算法架构支持。
底层算法架构设计企业FPGA芯片设计对底层算法架构依赖度较低，上游算法供应商对中游FPGA芯片研发制造企业议价能力有限。境外算法架构设计企业包括高通、ARM、谷歌、微软、IBM等。
专用软件供应商FPGA芯片企业需通过EDA等开发辅助软件（quartus、vivado等）完成设计。可提供EDA软件的国际一流企业（如Synopsys）向芯片研发企业收取高昂模块使用费。中国市场可提供EDA产品的企业较少，以芯禾电子、华大九天 、博达微科技等为代表，中国EDA企业研发起步较晚，软件产品稳定性、成熟度有待提高。中国FPGA芯片研发企业采购境外EDA软件产品成本高昂，远期有待境内EDA企业消除与境外同类企业差距，为中游芯片企业提供价格友好型EDA产品。
当前中国主流晶圆厂约30家，在规格上分别涵盖8英寸晶圆、12英寸晶圆。其中，8英寸晶圆厂相对12英寸晶圆厂数量较多。中国本土12英寸晶圆厂以武汉新芯、中芯国际、紫光等为例，平均月产能约65千片。在中国设立晶圆厂的境外厂商包括Intel、海力士等。中国晶圆厂发展速度较快，如武汉新芯12寸晶圆以平均月产能200千片超过海力士平均月产能160千片。
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2、中国FPGA芯片行业产业链中游分析

中国FPGA芯片行业中游企业拥有较大利润空间，随研发能力积累及应用市场成熟，中游行业格局或发生裂变，从发展硬件、器件研发业务转向发展软件、平台搭建业务。
FPGA芯片利润空间巨大：
相对CPU、GPU、ASIC等产品，FPGA芯片利润率较高。
中低密度百万门级、千万门级FPGA芯片研发企业利润率接近50%（可参考iPhone毛利率接近50%的水平）。高密度亿门级FPGA芯片研发企业利润率近70%（可以赛灵思、Intel收购的Altera为例）。

中国中游企业面临市场潜力释放节点：

相较赛灵思、Intel等巨头，中国FPGA在研发方面起步晚，但研发进度逐渐赶上（与全球头部厂商相差3代缩短至约2代）。

产业格局或发生变化：


随FPGA行业中游企业集中度提高，行业格局或发生裂变。中国企业可通过市场策略调整，从硬件研发业务转向软件设计，从器件研发转向平台建设。
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3、中国FPGA芯片行业产业链下游分析

中国FPGA芯片行业下游应用市场覆盖范围广泛，以电子通信、消费电子占据头部，工业控制、机器人控制、视频控制、自动驾驶和服务器等多领域具备巨大发展潜力。
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FPGA厂商偏重通信市场及消费电子场景中国FPGA应用市场以消费电子、通信为主。本土芯片在产品硬件性能等方面落后于境外高端产品，在高端民用市场尚不具备竞争力，但短期在LED显示、工业视觉等领域出货量较高。随中国企业技术突破及5G技术成熟，中国FPGA厂商在通信领域或取得市场份额高增长。
汽车、数据中心应用紧随其后2025年后，边缘计算技术及云计算技术在智慧交通网络、超算中心全面铺开，自动驾驶、数据中心领域FPGA应用市场成长速度将超过通信、消费电子市场。
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FPGA芯片下游应用市场规模增长情况：2018年，通信、消费电子、汽车三大场景构成全球FPGA芯片总需求规模约80%以上，且市场规模持续扩大。FPGA器件作为5G基站、汽车终端设备、边缘计算设备核心器件，加速效果显著，面临下游市场确定性增量需求。随中游本土企业实力提升，远期国产FPGA芯片产品或以低价优势切入下游市场，降低下游企业采购高端可编程器件成本。

中国FPGA芯片行业市场规模

应用场景对FPGA芯片存量需求持续提升，5G、人工智能技术发展推动中国FPGA市场扩张，刺激增量需求释放。

1、FPGA芯片行业市场规模

随下游应用市场拓展，中国FPGA行业市场规模持续提升。2018年，中国范围FPGA市场规模接近140亿元。5G新空口通信技术及机器学习技术发展将进一步刺激中国FPGA市场扩容。预计2023年，中国FPGA芯片市场规模将接近460亿元。
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全球FPGA市场规模潜力将释放，主要得益于以下因素：
下游应用场景趋于广泛：FPGA芯片相对ASIC更具灵活性，可节省流片时间成本，上市时间短，应用场景从通信收发器、消费电子等拓展至汽车电子、数据中心、高性能计算、工业视觉、医疗检测等，短期内中国FPGA应用场景保持分散格局，存量市场、增量市场均存在扩容空间。
部分应用场景不可替代性：FPGA芯片在技术不稳定、灵活度需求高、需求量小的场景具备ASIC、CPU、GPU不可替代的低研发成本、制造成本优势（器件可根据具体需求完成现场编程需求）。

全球市场份额分析：

亚太市场需求显著亚太地区市场是FPGA的主要应用市场，占全球市场份额超40%。截至2018年底，中国FPGA市场规模接近140亿元，且随5G通信基础设施铺开而面临较大增量需求空间。
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北美龙头企业把持头部市场北美地区赛灵思、Intel（收购Altera）保持FPGA市场双寡头垄断格局。中国FPGA市场中，赛灵思份额超过50%，Intel份额接近30%。

应用场景及市场需求


1、广泛应用于机器学习强化项目

FPGA芯片更适用于非固定、非标准机器学习演化环境。
FPGA在机器学习领域表现优越• 性能对比可参考赛灵思公开测试结果针对GPU、FPGA在机器学习领域的性能表现，赛灵思曾公布reVISION系列FPGA芯片与英伟达Tegra X1系列GPU芯片基准对比结果。数据显示，FPGA方案在单位功耗图像捕获速度方面优于GPU方案6倍，在计算机视觉处理帧速率方面优于GPU方案42倍，同时，FPGA时延为GPU时延1/5。赛灵思FPGA与Intel芯片能效对比相对Intel Arria 10 SoC系列CPU器件，赛灵思FPGA器件可助力深度学习、计算机视觉运算效率提升3倍至7倍。

企业采取新架构（视觉数据传输至FPGA加速边缘服务器集群）：

FPGA对流处理进行优化FPGA方案可针对视频分析、深度学习推理进行流处理（大数据处理手段技术之一）优化。基于灵活可编程特点，FPGA方案可满足重新配置需求，适用于库存管理、欺诈控制、面部识别等普通模型以及跟踪、自然语言交互、情感检测等复杂模型。
初创企业积极采取FPGA方案初创企业如Megh Computing、PointR.ai等积极采用FPGA方案建立新型视频数据处理架构，发挥紧凑、低功耗计算模块优势。
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△来源：Wilson Research Group and Mentor，头豹研究院编辑整理

2、5G通信体系建设提高对FPGA芯片需求


通信场景是FPGA芯片在产业链下游应用最广泛的场景（占比约40%），随5G通信技术发展、硬件设备升级（基站天线收发器创新），FPGA面临强劲市场需求驱动。
5G通信规模化商用在即，推动FPGA芯片用量提升、价格提升空间释放。


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新型基站天线收发器采用FPGA芯片5G时期Massive MIMO基站技术条件下，基站收发通道数量从16T16R（双模解决方案）提升至最高128T128R，可采用FPGA芯片实现多通道信号波束成形。如64通道毫米波MIMO全DBF收发器中频和基带子系统采用赛灵思Kintex-7系列FPGA。中频和基带子系统叠加实现通用无线接入功能。
在FPGA芯片行业内有10年以上产品开发、 算法研究经验的行业专家表示，FPGA相对CPU、GPU在功耗及计算速度方面具备优势，通信设备企业将加大FPGA器件在基站天线收发器等核心设备中的应用（如头部移动通信设备厂商京信通信于新型收发器产品嵌入FPGA芯片）。
全球FPGA通信市场快速增长截至2018年底，全球FPGA通信市场占据应用市场整体近45%。2020年至2025年，全球FPGA通信市场规模年复合增长率预计近10%。 
5G基础设施将以FPGA器件为核心组件5G通信市场增长具备确定性。相关基础设施（机房、宏站、微站等）渗透物联网、边缘计算等多元领域，5G基建项目以FPGA为核心零部件，推动FPGA价格上升空间释放。 
未来10年，小基站数量或超10,000座，基站数量带动FPGA器件用量提升。
5G MIMO基站面临数据高并发处理需求，单个基站FPGA用量整体提高（从4G时期2至3块增加至5G时期4至5块）。
现阶段基站用FPGA均价处于100元以内，技术复杂度提高等因素推动价格走高（>100元）。

3、自动驾驶规模化商用提升对FPGA需求

FPGA巨头纷纷看好自动驾驶赛道截至2018年底，全球汽车半导体行业市场规模接近400亿美元，其中，FPGA应用于汽车半导体领域市场仅占约2.5%。自动驾驶系统对车载芯片提出更高要求，主控芯片需求从传统GPU拓展至ASIC、FPGA等芯片类型。
现阶段，FPGA芯片在车载摄像头、传感器等硬件设备中的应用趋于成熟。此外，得益于编程灵活性，FPGA芯片在激光雷达领域应用广泛。自动驾驶汽车高度依赖传感器、摄像头等硬件设备及车内网等软件系统，对FPGA芯片数量需求显著。头部FPGA厂商（如赛灵思）抢占智能驾驶赛道，逐步加大与车企及车联网企业的合作。

FPGA在自动驾驶系统领域应用覆盖面广FPGA芯片在自动驾驶领域可应用于ADAS系统、激光雷达、自动泊车系统、马达控制、车内娱乐信息系统、驾驶员信息系统等板块，应用面广泛。具体可以魔视智能自动泊车系统为例，该系统将FPGA芯片接入车内网CAN总线，连接蓝牙、SD卡等通信组件，并通过MCU等与摄像头、传感器装置连接。FPGA大厂赛灵思积极布局ADAS领域。远期ADAS系统更趋复杂（包括前视摄像头、驾驶监视摄像头、全景摄像头、近程雷达、远程激光雷达等），推动FPGA用量空间增大。2025年，自动驾驶进入规模化商用阶段，将持续推动FPGA与汽车电子、车载软件系统的融合。


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全球FPGA市场竞争格局

全球FPGA芯片市场竞争高度集中，头部厂商占领“制空权”，新入局企业通过产品创新为行业发展提供动能，智能化市场需求或将FPGA技术推向主流。

全球FPGA市场由四大巨头Xilinx赛灵思，Intel英特尔（收购Altera）、Lattice莱迪思、Microsemi美高森美垄断，四大厂商垄断9,000余项专利技术，把握行业“制空权”。

截至2018年底，全球范围FPGA市场规模由赛灵思占据首位（49%），英特尔（Altera）占比超30%，Lattice及Microsemi占据全球市场规模均超5%。相对而言，中国厂商整体仅占全球FPGA市场份额不足3%。

FPGA芯片行业形成以来，全球范围约有超70家企业参与竞争，新创企业层出不穷（如Achronix Semiconductor、MathStar等）。产品创新为行业发展提供动能，除传统可编程逻辑装置（纯数字逻辑性质），新型可编程逻辑装置（混讯性质、模拟性质）创新速度加快，具体如Cypress Semiconductor 研 发 具 有 可 组 态 性 混 讯 电 路 PSoC（Programmable System on Chip），再如Actel推出Fusion（可程序化混讯芯片）。此外，部分新创企业推出现场可编程模拟数组FPAA（Field Programmable Analog Array）等。

随智能化市场需求变化演进，高度定制化芯片（SoC ASIC）因非重复投资规模大、研发周期长等特点导致市场风险剧增。相对而言，FPGA在并行计算任务领域具备优势，在高性能、多通道领域可以代替部分ASIC。人工智能领域多通道计算任务需求推动FPGA技术向主流演进。

基于FPGA芯片在批量较小（流片5万片为界限）、多通道计算专用设备（雷达、航天设备）领域的优势，下游部分应用市场以FPGA取代ASIC应用方案。

国际竞争格局：全球FPGA市场早期由美国两大巨头（赛灵思、Altera）高度垄断，经市场一系列并购行为及初创团队影响，国际市场第一梯队阵营扩容（包括赛灵思、Intel、Lattice、Microsemi、Achronix、Flexlogic、Quicklogic等）。
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中国FPGA厂商：中国FPGA芯片研发企业可以紫光同创、国微电子、成都华微电子、安路科技、智多晶、高云半导体、上海复旦微电子和京微齐力为例。从产品角度分析，中国FPGA硬件性能指标相较赛灵思、Intel等差距较大。紫光同创是当前中国市场唯一具备自主产权千万门级高性能FPGA研发制造能力的企业。上海复旦微电子于2018年5月推出自主知识产权亿门级FPGA产品。中国FPGA企业紧跟大厂步伐，布局人工智能、自动驾驶等市场，打造高、中、低端完整产品线。
中国FPGA企业竞争突破口：现阶段中国FPGA厂商芯片设计软件、应用软件不统一，易在客户端造成资源浪费，头部厂商可带头集中产业链资源，提高行业整体竞争力。

中国FPGA芯片行业TOP10企业

中国FPGA芯片行业竞争主体包括研发类企业及应用解决方案供应商，随人工智能、物联网、5G技术速发展推动，中国FPGA厂商迎来市场切入最佳时期。
中国FPGA厂商特点：FPGA芯片行业竞争高度集中，中国FPGA厂商多以40nm、55nm产品系列为主，在中国市场及全球市场竞争力尚不可与赛灵思、英特尔匹敌（制造工艺、规模容量、软件能力均处于劣势）。中国厂商亟需在高集中度市场中寻求突围路径。2017年，通信行业刚需加速FPGA芯片国产化进程，但中国厂商多采取“低价竞争”策略，无法实现良性、可持续竞争。中国厂商突破竞争瓶颈可从两方面着手：FPGA制造工艺从28nm向16nm过渡，并向国际领先水平7nm靠近，芯片逻辑单元规模从500K向1M、2M过渡，远期可挑战3D芯片技术。厂商可依托可测性设计、可靠性设计、高测试标准、量产管理突破质量瓶颈，采取“技术+产品+管理”策略取胜。
国内排名前十大FPGA公司：（排名不分先后）
1. 紫光同创
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深圳市紫光同创电子有限公司于2013年12月成立，是新紫光集团旗下公司紫光国微的子公司，国内FPGA综合实力领军者。 2025年4月29日，紫光同创完成IPO辅导备案。
核心产品系列：
1. Titan系列（高性能FPGA）
技术特点：采用40nm/28nm工艺，支持高速Serdes（最高6.25Gbps）、PCIe Gen3、DDR4等接口，逻辑单元达百万级（如Titan-2系列174K等效LUT4）。
应用场景：通信网络、数据中心、人工智能加速、图像视频处理等高端领域 。
最新进展：2024年推出基于FinFET工艺的Titan-3系列，性能对标国际高端FPGA，应用于AI推理和高速计算 。
2. Logos系列（高性价比FPGA）
技术特点：28nm工艺，集成DSP、ADC、MIPI等资源，支持低功耗设计，逻辑单元覆盖10K~50K。
应用场景：工业控制、消费电子、通信基站等成本敏感型场景 。
3. Compact系列（低功耗CPLD）
技术特点：55nm eFlash工艺，逻辑单元1K~7K，封装尺寸低至2.5mm×2.5mm，支持1.2V超低电压。
应用场景：物联网设备、传感器融合、板级电源管理等小尺寸需求场景 。
4. SoPC系统平台（Kosmo系列）
技术突破：2024年发布首款国产多核异构SoPC芯片PG2K400，集成ARM处理器与FPGA，支持AI加速和实时控制，应用于车载、工业HMI等领域。
2. 安路科技
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上海安路信息科技股份有限公司（简称“安路科技”）成立于2011年11月，总部位于上海张江高科技园区，是国内领先的FPGA及FPSoC设计企业，2021年在科创板上市，成为A股首家专注FPGA业务的上市公司 。
核心产品与技术：
安路科技形成覆盖高性能、高效率、低功耗、高集成度的产品矩阵，主要分为五大系列：
1. PHOENIX（凤凰）：包含高速串行的I/O、PCIE硬核、DDR3\DDR4存储接口和丰富的IP资源，定位高性价比。
2. EAGLE（猎鹰）：低功耗低成本，在工业控制、通信接入、显示驱动等领域可有效帮助用户提升性能、降低成本。
3. ELF（精灵）：55nm低功耗系列，定位通信、工业控制和服务器市场。
4. SWIFT（雨燕）：FPSoC系列，内置高性能RISC-V处理器硬核、DSC硬解码模块、PSRAM及PSRAM硬核控制器。定位视频处理、消费电子等市场。
5. DRAGON（飞龙）：FPSoC系列，多核 ARM/RISC-V处理器与安路FPGA结合于一颗芯片中。
制程工艺：28nm FPGA芯片已量产，FinFET工艺研发领先 ；技术生态：自研EDA工具链Tang Dynasty，适配工业至汽车电子场景。 
3. 高云半导体
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广东高云半导体科技股份有限公司成立于2014年1月3日，是一家专注于FPGA芯片正向开发的高新技术企业。公司通过小蜜蜂、晨熙等产品系列实现国产替代，成为国内唯一获得主流车规认证的FPGA企业。
产品系列：  
1.晨曦家族（GW2A系列为55nm，GW5A系列为22nm） 。定位：高性能、低功耗，主攻通信、工业及汽车领域。
2.小蜜蜂家族（GW1N，55nm低功耗）。 定位：低功耗、非易失性，主打消费电子和边缘计算。
2019年首发国产FPGA车规芯片，量产应用于医疗、汽车电子。 全球多地区规模出货，覆盖通信、电力等核心基建。
4. 复旦微电子
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复旦微电子率先开发了国内首款亿门级 FinFET FPGA、国内首款异构融合亿门级PSOC芯片，以及国内首款面向人工智能应用的可重构芯片FPAI（FPGA+AI）芯片。
FPGA系列产品广泛应用于通信、人工智能、工业控制、信号处理等领域。
产品线：嵌入式PSoC满足高速通信、图像处理需求，军工与航天领域市占率高。 
工艺：22nm以下高端芯片研发中，2025年目标突破16nm。
5. 成都华微
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背景：国家“909工程”骨干，隶属中国电子（CEC），承担多项国家级FPGA专项。  
专长：CPLD/FPGA军民融合应用，高速高精度ADC/DAC芯片技术国内领先。  
应用：航天、航空、兵器等国防工程核心配套。
6. 智多晶
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西安智多晶微电子有限公司，成立于2012年，公司目前已实现55nm、28nm工艺大容量FPGA的量产。
并针对性的推出了内嵌Flash、SDRAM、DDR等集成化方案产品。
7. 遨格芯（AGM）
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AGM是领先的AG32 32位MCU、可编程SoC、和异构（MCU）计算芯片和方案提供商，是一家芯片设计公司，致力于为消费电子、工控和AIoT中高量市场提供智能化的设计软件和芯片系统。
产品线：FPGA+CPU异构方案适配物联网终端。
8. 京微齐力
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具备独立完整的自主知识产权，涵盖FPGA内核设计、SoC架构设计、芯片开发、EDA软件开发、IP开发与集成等全栈技术领域。
四大产品方向：
面向数据中心/电动汽车/5G的高端FPGA芯片；
面向人工智能的AiPGA（AI in FPGA）芯片；
面向新基建/工业物联网的异构计算FPGA和HPA （Heterogeneous Programmable Accelerator）芯片；
面向嵌入式应用的eFPGA（embedded FPGA）核。
9. 易灵思 
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国内首个量产16nm FPGA，Quantum架构优化功耗-性能比（PPA）达行业4倍。 
应用：超低功耗场景（如机器人、便携医疗），钛系列PPA再提升8倍。
10. 中科亿海微
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中科亿海微电子科技（苏州）有限公司，成立于2017年1月，是“可编程芯片与智能微系统”技术领域的国家专精特新“小巨人”企业、中科院技术转化平台，科研属性强。 
公司坚持全正向设计技术路线，自主研制具有高可靠性的嵌入式可编程电路IP核、可编程逻辑芯片、EDA软件与可重构系统。
核心产品线：
亿海神盾系列（2系）
定位：工业级FPGA芯片，主打高可靠性与宽温运行能力。
特点：通过190℃高温稳定运行192小时极限测试，支持工业控制、测试测量等严苛环境 。
应用：伺服电机控制、工业传感器、智能仪表等。
亿海神针系列（6系）
定位：高性能FPGA芯片，填补国产替代空白。
特点：支持PCIe 3.0、100GE网络接口，集成自研高速SerDes模块，算力达400GOPS，适配机器学习推理、视频图像处理等场景 。
应用：金融极速交易、智能安防、遥感数据处理。
亿海龙珠系列（9系）
定位：新一代高性能FPGA芯片，面向AI与高性能计算。
特点：基于国产先进工艺，突破大规模可编程架构设计，支持异构计算与高速接口，计划用于数据中心、5G通信等关键装备 。
eFPGA IP核（亿灵犀系列）
定位：嵌入式可编程电路IP核，支持SoC集成。
特点：采用“阵列规模/计算资源用户自定义”编译技术，适配14nm工艺，已通过十余家客户硅验证 。
应用：AI加速芯片、通信基带处理、智能边缘设备。
FPGA加速卡
产品形态：支持PCIe 3.0 x16、双100GE网络，最大功耗225W，提供主动/被动散热方案。
功能：低延时数据处理（纳秒级）、高算力推理（适配TensorFlow/PyTorch等框架），应用于金融风控、医疗影像分析、视频超分辨重建。


来源：ITCAD

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