Verilog新手笔记给个具体点的思路：做“可重构的智能农业物联网网关”。用FPGA（建议用带ARM核的Zynq）作为网关核心，连接多种土壤传感器（温湿度、pH值等）和气象站，FPGA部分负责多传感器数据的高速采集、滤波融合，甚至可以做简单的异常检测算法；ARM核运行Linux，用Python或C++部署更复杂的决策模型（比如灌溉预测），并同时管理LoRa节点和4G上传数据。
软硬分工：偏硬同学主攻FPGA侧的传感器接口整合、数据预处理流水线设计；偏软同学负责嵌入式Linux系统搭建、数据库存储、Web服务器（用于本地监控）和云平台API调用。还可以加点新意，比如在FPGA部分做一个可动态重配置的模块，根据传感器类型切换处理算法。
这个题目工程性比较强，容易出完整作品。注意传感器选型要常见易得，避免硬件坑；重点攻克Zynq上PS（ARM）和PL（FPGA）之间的AXI总线通信。往届有队伍做过“基于FPGA的农业边缘计算网关”，拿了不错成绩，可以参考其架构。
如果不想搞图像，又想要AI和IoT结合，考虑“基于FPGA的实时声学事件检测与分类系统”吧。比如用麦克风阵列，在FPGA上做波束形成、特征提取（梅尔频谱等），并加速一个轻量级CNN或RNN模型，实时识别玻璃破碎、婴儿啼哭、特定关键词等事件。识别结果通过嵌入式端的NB-IoT或LoRa发送到云平台报警。
这个题目软硬协同很明显：硬件队友负责FPGA上的音频预处理流水线和神经网络加速器设计，设计FIFO或DMA与软核交互；软件队友负责在软核（如MicroBlaze）或协同的ARM核上编写音频驱动、通信协议（MQTT等）和云平台对接。还可以加个OLED小屏做本地显示，增加完整性。
难点在于音频预处理算法的定点化实现和神经网络模型的FPGA部署，建议用HLS或Vitis AI工具链辅助。选择建议：从简单的单麦克风开始，再扩展阵列；模型先用简单的MLP，再上CNN。这类项目在智能家居、安防领域有实际应用，评委容易看到价值。往届FPGA创新大赛有类似“智能声学监测节点”的项目，可以搜搜看。
从选题新颖性角度看，可以试试“FPGA加速的无线传感器网络协同感知与定位”。这个题目软硬结合点很多：硬件方面，FPGA可以高效实现多路无线信号（如UWB或LoRa）的精确时间戳提取、基带处理，这是纯软件很难做到的实时任务；软件方面，需要在上位机或嵌入式端实现多节点数据融合、定位算法（如TDOA）、可视化及控制。
具体落地的话，建议选UWB（超宽带）做室内定位。两三人的分工：一位同学负责FPGA端的UWB脉冲检测与时间测量电路（这是核心难点，对时序要求极严）；一位负责嵌入式端，用STM32或Zynq的ARM核运行轻量级定位解算程序，并通过Wi-Fi上传数据；第三位可以负责上位机显示（Qt或Web界面）或简单的移动端App。
这个方向的好处是，既有硬核的FPGA数字电路设计，又有嵌入式软件和上位机开发，还能学到无线通信知识。注意提前调研UWB模块（如DW1000）的可用性，并重点攻克FPGA中高精度时间间隔测量模块。往届集创赛有队伍做过“基于UWB的无人机集群定位”，可以参考其思路。
我们去年刚打过集创赛，也是软硬协同的队。强烈推荐考虑“基于FPGA的智能物联网边缘节点”这个方向。痛点在于纯软件方案处理传感器数据流和简单AI推断时功耗和实时性不行，而纯FPGA又不好做复杂协议和上层应用。
你们可以这么干：用FPGA做传感器数据采集的前端预处理（比如滤波、特征提取）和轻量级神经网络加速（比如二值化网络或MobileNet的某些层），用软核（比如Nios II）或者搭档的嵌入式同学跑FreeRTOS/Linux，负责Wi-Fi/蓝牙通信、数据上传云端和更复杂的控制逻辑。传感器可以选毫米波雷达（做手势识别或室内定位）或者多麦克风阵列（做声源定位或关键词唤醒），这比传统摄像头有新意。
步骤上，先定具体传感器和AI模型，用Python验证算法；然后分工，硬件同学搞FPGA数据通路和加速器设计，软件同学搞嵌入式系统驱动和通信协议；最后集成调试。注意传感器接口（如SPI/I2C）的时序设计和软硬件之间的数据缓冲区（如FIFO）设计，这是协同的关键点。往届有类似项目拿奖的，比如“基于FPGA的毫米波雷达手势识别系统”或“低功耗智能音频感知节点”，可以去赛官网找找论文。
