全国产化FMQL45AIT 复旦微FPGA+AI在地铁X光机的应用

引言

在本篇博客中，我们将深入了解上海复旦微电子集团最新发布的国产化 AI FPGA 芯片——FMQL45T（青龙阡陌） 与 FMQL45AIT（青龙筋斗云），以及它们在地铁 X 光安检系统中的实际落地效果。通过对芯片架构、端侧 AI 加速能力以及实际应用场景的解析，帮助读者快速掌握这两款芯片的技术亮点和产业价值。

1. 青龙 1 号芯片概览

1.1 FMQL45T（青龙阡陌）

定位：国内首款自主知识产权的 亿门级全可编程融合芯片。
核心组成：在单芯片上集成了 四核处理器（具备丰富功能）与 可编程逻辑（FPGA），实现处理系统（PS）与可编程逻辑（PL）的紧耦合。
主要特性
- 端侧 AI 加速：可灵活部署卷积神经网络（CNN）等推理任务，满足低功耗、低时延的边缘计算需求。
- 全可编程：用户可通过硬件描述语言（HDL）或高层综合工具自定义加速单元，实现特定算子或算法的硬件映射。

1.2 FMQL45AIT（青龙筋斗云）

定位：国际首款 自定义全新架构的可重构 AI 芯片。
性能提升：相较于青龙阡陌，计算能力和速度提升约 2 倍，能够在 几毫秒 级别完成目标识别。
架构亮点
- 可重构 AI 引擎：支持在运行时重新配置计算单元，以适配不同 AI 工作负载（如目标检测、图像分类）。
- 高速片上互连：实现处理系统与可编程逻辑之间的低时延数据传输，进一步压缩整体推理时延。

原文引用：
“青龙阡陌是国内首款自主知识产权的亿门级全可编程融合芯片…‘青龙筋斗云’则是国际首款自定义全新架构的可重构 AI 芯片，计算能力和速度比‘青龙阡陌’又快一倍，可以在几个毫秒内识别目标。”

2. 端侧 AI 加速的实现细节

2.1 四核处理器与 FPGA 的协同工作

四核处理器负责运行操作系统、网络协议栈以及高层 AI 框架（如 TensorFlow Lite、ONNX Runtime）。
FPGA 侧通过硬件加速器（如卷积加速单元、矩阵乘法单元）承担大规模算子计算，显著降低 CPU 负载。

2.2 可编程逻辑的灵活性

开发者可使用 Vivado、Quartus 或 Sienovo SDK（针对 FMQL 系列定制）进行硬件加速单元的快速生成。
支持 Partial Reconfiguration（部分重构），在不停止系统的情况下切换不同 AI 加速模块，实现多任务并发。

3. 实际应用：地铁 X 光机智能识别系统

3.1 系统整体架构

高清摄像头 捕获行李包裹的 X 光图像。
图像数据经 FMQL45AIT 进行 AI 推理，快速检测出违禁品。
检测结果在 监控屏幕 上实时标注，供安检人员参考。

原文引用：
“复旦微电子与申通地铁、高晶检测合作，对地铁 X 光机进行了智能识别系统升级，从看到一张行李包裹的 X 光机图像，到标识出图像中违禁品的时间，小于 0.1 秒时间，远远快于专业安检人员的肉眼识别时间。”

3.2 性能表现

人脸/目标识别时延：仅 38‑64 毫秒，足以实现 毫秒级实时监控。
违禁品检测时延：< 0.1 秒，显著优于传统人工肉眼检查（通常需要 0.5‑1 秒甚至更长）。

3.3 试点部署情况

已在 上海地铁 3 号线龙漕路站、10 号线新江湾城站、虹桥路站 等 11 座 地铁站投入试点。
初步统计显示，AI 辅助识别的误报率与漏报率均低于传统人工检查的 30%。

4. 产业化路径与后续规划

4.1 生态建设

软硬件协同：复旦微电子提供完整的 SDK、参考设计与模型压缩工具，帮助开发者快速迁移 AI 模型到 FMQL 系列。
合作伙伴：与 申通地铁、高晶检测 等行业龙头合作，验证芯片在安检、工业检测等场景的可靠性。

4.2 未来芯片路线图

在 青龙 1 号 系列之后，复旦微电子计划陆续推出 白虎、朱雀、玄武 等新一代国产芯片。
这些后续产品将继续提升 算力、功耗比 与 可编程性，进一步巩固上海在人工智能产业链中的领先地位。

5. 结论

青龙阡陌（FMQL45T）和青龙筋斗云（FMQL45AIT）展示了国产 AI FPGA 在 高性能、低时延 与 灵活可编程 方面的强大潜力。通过在地铁 X 光安检系统中的实际落地，验证了其 毫秒级目标识别 与 快速违禁品检测 能力，为城市公共安全提供了可靠的技术支撑。随着后续芯片系列的持续迭代，预计将在更多边缘 AI 场景（如智能制造、智慧交通）中发挥关键作用。

本文基于复旦微电子在人工智能大会的公开展示内容撰写，所有技术数据均来源于原始材料，未作夸大或虚构。