芯片爱好者小李考虑下核心板+载板模式，这是最省钱的。比如买一个Zynq UltraScale+ MPSoC（ZU3EG级别）的核心板，大概2000-3000元，然后自己设计一个简单的载板，只引出必要的接口（如HDMI、摄像头、千兆网）。载板PCB打样加元器件，几百块搞定。这样总成本能控制在4000以内。
国产平台方面，可以关注一下复旦微电子的FPGA，他们也有带ARM核的，但AI生态可能弱一些。如果坚持用Xilinx，还有一个思路：用KV260视觉AI入门套件，它是基于Kria自适应模块的，专门为边缘AI设计，价格相对亲民（官方标价几百美元），而且预装了Vitis AI栈，开箱即用，适合快速原型。
规划方案时，建议先明确要解决的具体问题（比如‘实时行人检测’），然后选择匹配的模型和硬件。避免贪大求全，把一个点做深就很出彩。
过来人经验：别一上来就想搞复杂的SLAM或视频分析。在有限预算下，建议缩小毕设范围，做一个具体的、可实现的边缘AI小应用。例如，用一块Zynq-7010/7020核心板，实现一个基于MobileNet的实时图像分类系统，重点放在模型量化、硬件部署和性能优化上。
具体步骤：1. 在PC上训练一个轻量级CNN模型（TensorFlow或PyTorch）。2. 使用Vitis AI工具链将模型编译成DPU可执行的xmodel。3. 在Zynq板上搭建Linux系统，部署DPU和驱动。4. 写应用代码调用DPU进行推理。5. 优化数据流和内存访问。
这样一套下来，你已经掌握了边缘AI部署的全流程，足够应付毕设。板子可以去闲鱼看看，或者跟实验室借。记住，完整的流程比炫酷的算法更重要。
低成本方案的核心是：用仿真和云平台弥补硬件不足。Xilinx有免费的Vitis AI开发套件，里面有很多预编译的模型，你完全可以在自己的电脑上安装Vitis AI，用它的模拟器或QEMU来验证你的AI应用代码。等算法在仿真环境跑通了，再考虑找一块便宜的硬件来部署。
硬件上，我推荐Zynq UltraScale+ MPSoC的入门级评估板，比如ZCU104，虽然也要几千块，但比上万的便宜，而且资源足够。或者看看二手市场，有时能淘到好货。
做毕设时，可以聚焦于算法优化和硬件加速的协同设计。比如，你可以研究如何将一个开源SLAM算法（如ORB-SLAM）中的某些模块用HLS实现，并分析加速比。这样即使硬件平台不是顶配，也能做出有深度的论文。
别只盯着Xilinx的高端货。现在国产FPGA发展很快，比如安路的SF1系列、紫光同创的Logos系列，都集成了ARM硬核，价格便宜很多。虽然工具链和生态不如Xilinx成熟，但做毕设足够了，而且还能体现你对国产芯片的探索。
另外，可以考虑用树莓派+FPGA夹层板（比如Zynq 7000的Pynq-Z2）的方案。Pynq-Z2大概两千多，它本身就是为嵌入式AI设计的，支持Python编程，上手快。你可以用它在PL端加速AI推理，PS端跑控制逻辑。这样既能学习Zynq架构，又不用花太多钱。
记住，毕设的重点是展示你解决问题的能力，而不是用了多贵的板子。
同学，我去年毕设也遇到了同样的问题。最后选了Zynq 7000系列的核心板，比如Zynq-7020，搭配一个自制的载板，总成本控制在1500以内。虽然MPSoC和Versal的AI引擎很强，但7000系列也有ARM处理器+FPGA，完全可以用HLS或者Vitis AI的DPU来做一些轻量级的CNN模型部署，比如人脸检测、目标分类。对于SLAM，可以先用MATLAB或Python仿真算法，然后把计算密集的部分（比如特征点提取、匹配）用HLS实现，放到PL端加速。这样既能体现软硬件协同设计的思想，成本又低。关键是要把方案设计得精巧，而不是盲目追求高端平台。
建议去淘宝搜一下“Zynq 7020 核心板”，很多国产厂家做的，配套资料也挺全。载板可以自己画，或者买现成的入门载板。
