莱迪思 FPGA：破解物理 AI 机器人边缘系统工程难题

人工智能发展迈入第四波浪潮，物理 AI 让智能走出数字虚拟世界，落地到真实物理场景。人形、四足、手术等具身机器人不再停留概念原型，正走向产业化规模应用。但物理 AI 规模化落地，绕不开一大工程难点：边缘端如何高效接入、运算、防护海量异构传感器数据。

异构传感激增，传统 SoC 显露系统短板

各类具身机器人需要组合视觉、力矩、IMU、激光雷达、超声等多种传感器。不同器件接口不一、数据格式各异、采样频率差距巨大，直接拉高整机系统架构复杂度。

传统 SoC 方案很难兼顾全部需求，暴露出四大痛点：架构扩展弹性不足、主处理器算力过载、带宽与延迟难以平衡、安全防护难以构建。设计人员经常要在性能、功耗、实时响应能力之间反复取舍，制约机器人产品迭代速度。

莱迪思低功耗小尺寸 FPGA，定位为主 SoC 的协同配套芯片，从连接、预处理加速、实时执行、安全可信四大维度补齐边缘系统能力。

在传感连接层面，器件兼容 MIPI、LVDS、SPI、I2C、JESD204B/C 等丰富传感器接口，硬件完成亚微秒级时间戳同步。相机、IMU、激光雷达采样速率各不相同，全部可以对齐统一时间基准，保障多源数据融合精度。

数据预处理环节，FPGA 把协议转换、数据规整、滤波降噪、ROI 感兴趣区域提取等工作前置。数据汇总精简之后，传输带宽最高可压缩 10 倍，大幅减轻主芯片运算压力，整机可以选用规格更低的处理器实现同等功能。

面对机器人电机控制这类强实时任务，FPGA 并行硬件架构带来确定性时序表现。电机 FOC、SVPWM 电流内环控制场景，PWM 更新抖动小于 ±5 ns，ADC 到 PWM 链路延迟低于 200 ns。对比纯 MCU 方案，多轴驱动功耗最高下降 50%，规避软件中断抢占带来的时序不确定性。

安全能力上，FPGA 零指令集攻击面，规避针对固定指令集的攻击手段，内置硬件安全引擎支持 AES‑GCM、ASCON‑AEAD，可对 1080p60 视频流实现纳秒级加密，从数据源头筑牢安全屏障。

完善生态配套，加速物理 AI 产品落地

生态协作上，莱迪思联合 NVIDIA 推出 Holoscan 传感器桥接方案。依托 CertusPro‑NX FPGA，多路图像、雷达、编码器数据完成时间同步融合封装，经由 10 GbE 输出给到 Orin、Thor 等平台，释放 GPU 算力专注 AI 推理与路径规划。

sensAI 边缘 AI 推理方案，在人体检测测试中实现 97% 识别精度，参数量仅为通用方案 1/5，输入尺寸仅 1/37，功耗控制在 1W 以内，适配电池供电的目标检测、人机交互场景。CrossLink‑NX 器件适配 Airy3D 传感方案，单传感器同时输出 2D 图像与 3D 深度信息，简化整机硬件。

同时产品布局后量子加密，适配 ML‑KEM / ML‑DSA 标准，满足 CNSA2.0、欧盟 CRA 网络韧性法案，匹配欧盟 AI 法案针对高风险机器人的合规要求，应对未来全球安全法规。

物理 AI 产业化离不开传感接入、边缘处理、安全防护三位一体的能力支撑。莱迪思凭借低功耗可编程 FPGA 技术，帮助开发者打造高效可靠的具身智能硬件，推动物理 AI 从原型走向量产。

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