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领域专用FPGA已在科学和工业计算负载的低延迟推理方面展现出空前性能，但现有加速器几乎都默认采用离线训练的静态模型，将学习与适应过程交由速度较慢的CPU或GPU处理。这种设计从根本上限制了系统在非稳态高频环境中的运行能力——这些场景要求模型更新速度必须与底层物理过程同步。本文主张从纯推理加速器转向超快速片上学习架构，让推理和训练都能在确定性亚微秒延迟约束下直接在FPGA硬件结构中执行。将学习功能整合至与推理相同的实时数据路径，将催生出能与其控制的物理过程同步自适应的闭环系统，其应用场景涵盖量子纠错、低温量子比特校准、等离子体与核聚变控制、加速器调谐以及自主科学实验等方向。实现这一范式需要算法、架构和工具链的协同重构，但有望将FPGA从静态推理引擎转变为实时学习机器。