11月14日，英特尔FPGA中国技术日在北京举办。会上，英特尔可编程方案事业部副总裁兼网络业务部总经理Mike Fitton表示，在人工智能等新兴市场的带动下，FPGA市场将迎来爆发式增长，市场规模将从2022年的90亿美元增长到2028年的130亿美元，年复合增长率达到7%。

随着人工智能的快速发展，FPGA作为一种灵活度高、可配置性强的芯片，逐渐成为人工智能应用领域的明星。被誉为“万能芯片”的FPGA，因其适用于各种人工智能应用场景，正逐渐受到业界的热烈追捧。

英特尔可编程方案事业部FPGA芯片产品营销高级总监Lux Joshi表示，当今更智能、更互联的市场对FPGA技术提出了三点需求。首先，FPGA技术必须具备应对各项标准不断变化的更高工作负载的能力，包括加快创新步伐、快速集成新功能，以及支持任何制程节点、代工服务或IP的能力。其次，在数据激增的背景下，FPGA需要具备更高级别的存储方案和带宽。对FPGA的要求包括拥有更高的内存带宽、集成内存的新选项以及支持全新的内存接口。最后，随着FPGA设计和工作负载加速的复杂性日益增加，未来需要更简便的FPGA开发、AI和工作负载加速工作流，并建立开放式的加速生态系统。

在英特尔FPGA中国技术日的现场，各种融合FPGA技术的AI应用纷纷亮相，向观众展示了FPGA在AI领域的无限可能。

在一款静脉成像仪的展台前，记者看到，通过仪器的照射，能够清晰地看到皮下血管的分布。展台工作人员告诉《中国电子报》记者，该技术利用近红外光进行照射，通过FPGA采集传感器接收的图像，并利用FPGA的高速并行特性，采用大窗口多尺度卷积神经网络，对皮下血红蛋白吸收后的光强数据进行计算。随后，再经过一系列图像增强算法处理，通过DLP模组将图像投射到手臂上，实现增强静脉可视化的效果。

随后，记者在工业缺陷检测实训平台的展台中看到，在一个微型检测仪中放入测试产品后，该测试仪能自动分析出检测产品的缺陷并发出口令，机械臂会将其放置在预定的位置。重庆海云捷迅科技有限公司客户成功部总监柴广龙介绍，工业缺陷检测实训平台以高端铝材表面缺陷检测需求为背景，深度融合FPGA、边缘计算、人工智能与深度学习等关键技术，可以为高校的FPGA、人工智能等专业教学提供实训产品。工业缺陷检测实训平台能够将工业相机、光源、微型传输机、机械臂等模块集成为一体，并采用FPGA进行模型推理，利用深度学习算法和铝片表面缺陷数据集来实现缺陷识别。该平台可检测出铝片表面的划痕、针孔、褶皱、脏污等缺陷类型，并支持用户通过二次开发增加其他缺陷种类。