智東西

作者 | ZeR0

編輯 | 漠影

智東西7月28日報道，近日，在Advancing AI 2026大會（AAI 2026）上，AMD發布面向物理AI的軟硬件「全家桶」Kria AI解決方案，把AMD CPU、GPU、NPU和FPGA的異構計算能力塞進同一套機器人架構。

物理AI是AI離開螢幕、進入現實世界並採取行動的下一個前沿。在數字世界中，智能體規劃並完成任務；而在物理世界中，它面臨的挑戰更為複雜，包括感知環境與運動、在不確定性條件下導航、控制真實執行機構和保護周圍人的安全。

過去20多年，AMD自適應計算技術一直為工業與手術機器人的傳感、安全和實時控制系統提供支持。如今，AMD進一步推出Kria AI解決方案，將AMD在機器人身體方面的優勢擴展至機器人大腦，在一個針對嚴苛功耗、散熱和時延要求進行優化的單一平台上整合AI感知、推理與智能體決策及控制能力。

Kria AI解決方案包括包括由AMD Ryzen（銳龍）AI嵌入式X100系列處理器提供支持的Kria AI系統模塊（SOM）和機器人載板，以及首個面向自主機器人的開放式交鑰匙集成平台——AMD Kria AI機器人開發者平台，旨在助力開發者和客戶構建原型、開發並快速部署下一代自主機器人和物理AI系統。

至此，一台複雜的人形機器人，多處都能搭載AMD的計算產品：

Kira AI：機器人的「大腦」，負責高級感知和推理。

第二代Versal AI Edge：機器人的「脊柱」，負責高速數據與自適應計算。

Zynq UltraScale+：機器人的「關節」和實時控制。

Spartan UltraScale+：傳感器連接與底層接口。

就連人形機器人的具身智能模型，也可以在雲端由AMD Instinct GPU訓練。

同時，AMD推出AMD開放機器人合作伙伴網絡，通過統一的AMD硬件和基於開放標準構建的軟件基礎，匯聚原始設計製造商（ODM）、獨立軟件供應商（ISV）、仿真提供商、傳感器與感知技術公司、安全與基準測試合作伙伴以及系統集成商，以加速機器人和物理AI項目從研究和概念驗證邁向實際部署。

銳龍AI嵌入式X100系列處理器已於今年6月開始向客戶提供樣品，預計將於今年第四季度實現量產供貨；Kria AI SOM預計將於今年第四季度開始通過ODM合作伙伴供貨；Kria AI機器人開發者平台正在向早期客戶送樣，預計將於今年第四季度正式供貨。

一、給機器人造顆專屬芯：16核CPU、50TOPS AI算力、128GB內存

在工業場景，機器人大部分時間都在追求兩個字：「確定」。機械臂不需要理解「把桌面收拾乾淨」是什麼意思，只要準確完成一套預先編寫的程序，確保即便動作重複一萬次，誤差也始終被控制在安全邊界內。

近年來，生成式AI把「不確定」帶進了機器。擁有智能的新一代自主機器人，面對的不再是固定工位，而是移動的人、陌生的環境、未知的物體、變化的光照和沒有寫進程序的新任務。

這意味着機器人系統不僅要能理解場景、將指令變成動作、預測下一步，還要在嚴格的功耗、散熱和空間限制內，保證精確控制、實時響應和行動安全可靠，不會誤傷現實場景中的人或物品。

這需要將感知、推理、決策和行動閉合成一條實時循環，讓不同硬件分擔要職：CPU承擔導航、規劃、控制及數百個軟件線程的編排，GPU適合運行VLM、VLA和生成式模型，低功耗NPU可持續處理攝像頭和音頻信號，FPGA連接不同協議的傳感器，完成數據聚合、時間敏感網絡和確定性I/O。

AMD銳龍AI嵌入式X100系列處理器正是為此設計。

該處理器針對機器人、工業自動化、醫療健康以及其他智能實時嵌入式系統等物理AI應用進行了優化，在單顆嵌入式SoC上集成了最多16個高性能AMD「Zen 5」CPU核心、獨立級RDNA 3.5集成iGPU以及高能效XDNA 2 NPU，NPU約有50TOPS算力，適用於加速感知、推理和實時控制工作負載。

每個計算引擎均可提供出色的獨立性能，三類計算引擎共享統一內存，最高支持128GB內存、約273GB/s帶寬，可減少跨計算域的顯式數據遷移，加速實際工作負載，提升確定性並降低時延。

AMD銳龍AI嵌入式X100系列處理器預計可在CPU、圖形和AI工作負載方面提供領先的計算能力：更高的多線程CPU性能（CoreMark）可助力大規模併發，更高的圖形性能可提供更具沉浸感的體驗，更高的Token生成吞吐量以及更快的首個Token生成時間（TTFT）可加速物理AI工作負載。

對於需要以低功耗和小尺寸實現高信號處理的應用，該處理器提供的FP32性能可實現出色的信號處理，並在高級醫療超聲波束成形等工作負載上平均性能優異。

同時，銳龍AI嵌入式X100系列處理器專為工業應用環境而設計，可支持嚴苛環境下的高可靠性運行。

基於這些特性，銳龍AI嵌入式X100系列處理器能以足夠迅速的相應速度滿足人形機器人、智能製造、手術機器人和無人系統等高要求用例的需求。

AMD嵌入式業務產品、軟件與解決方案公司副總裁認為， 憑藉領先的CPU、GPU和NPU性能，並結合嵌入式專用功能、開放的軟件生態系統以及工業級可靠性，銳龍AI嵌入式X100系列可簡化開發流程，助力客戶更快地將功能日益強大的下一代自主系統推向市場。

客戶可利用AMD參考平台開展初期開發，並通過首發合作伙伴提供的系統模塊（SoM）快速推進至量產階段。

二、打造機器人開放式交鑰匙集成平台，幾天可從概念推進到原型

要拉近從樣機到生產線的距離，只有芯片還不夠。

AMD打造了一套面向智能體機器人的完全集成平台——Kria AI機器人開發者平台，包括Kria AI系統模塊（SOM）和機器人載板、評估套件、機器人軟件套件以及業經驗證的參考設計。

Kria AI系統模塊採用開放標準COM-HPC外形規格，搭載銳龍AI嵌入式X100系列處理器，在針對機器人和自主系統優化的模塊化架構中融合了CPU、iGPU和NPU計算能力，通過在單個平台上實現AI感知、推理、自主決策和行動來驅動機器人大腦，可實現實時可靠性、額外計算容量、更多併發智能體運行。

CPU用於實時控制，完整控制周期低於125微秒；iGPU用於沉浸式圖形處理，還能實現不到100毫秒的π0.5 VLA模型AI推理；NPU用於提供低時延和確定性性能，完成視覺檢測等任務僅需不到0.4毫秒。

這意味着機器人可以更快響應，並保留更多算力處理複雜任務，同時不犧牲控制和安全。

Kria AI機器人開發者平台又在SoM的基礎上，補上了機器人載板以及ROCm和ROS 2機器人軟件及開發工具，定位為一套開箱即用、開放且完整集成的機器人系統。

其參考載板上配有AMD Spartan UltraScale+ FPGA，用於傳感器聚合和傳感器融合。

設備背面有常見的以太網、USB和顯示輸出等接口。前面板專為機器人設計，用於接入時間敏感網絡、攝像頭和各類傳感器。

AMD將開放載板的原理圖、物料清單（BOM）以及載板上FPGA的RTL設計，使客戶能根據具體應用修改設計，快速進入市場。

開發者可在幾天內從概念推進到原型。開發平台採用的SOM，還能通過ODM生態成為量產模塊。開發者在桌面盒子裏驗證的模型和控制軟件，可以遷移到機器人內部的定製載板上。

它們與AMD自適應SoC和FPGA產品一起，為加速下一代機器人和物理AI系統從概念驗證到量產的部署提供了完整且可擴展的基礎。

三、軟件全家桶大降開發門檻，遷移可保留75%現有CUDA代碼

Kria AI系統模塊與Kria AI開發者平台由AMD開放軟件棧提供支持。

AMD機器人軟件套件是一個基於AMD ROCm軟件和ROS 2機器人框架構建的開放式、可移植軟件棧，針對端到端開發進行了優化。

這套軟件棧包括用於應用開發的Linux、用於iGPU工作負載加速的AMD ROCm軟件棧、用於虛擬化的Xen Hypervisor，以及PyTorch、ONNX和TensorFlow等行業標準AI框架，使開發者能夠在熟悉的設計環境中快速構建。

底層是ROCm和Ryzen AI軟件，向上連接ROS 2、Nav2、MoveIt、PyTorch、ONNX、TensorFlow等框架。Robotics Core SDK負責導航、運動規劃和機器人基礎能力，Physical AI SDK承接模型開發與部署。

開發者可以在AMD Instinct GPU上訓練模型，再使用同一軟件棧，把模型部署到銳龍AI嵌入式X100系列處理器和Kria AI機器人開發套件上。

根據AMD在特定測試條件下的結果，AMD開放軟件棧支持從CUDA向ROCm遷移，開發者可保留最高達75%的現有CUDA代碼。

四、開放物理AI和機器人「朋友圈」，機器人企業可免費加入

據AMD嵌入式業務工業、機器人與醫療市場高級總監分享，打造機器人需要整合AI模型、中間件、傳感器、仿真工具、系統集成商以及生產硬件。而現實情況往往是，這些組件來自不同的供應商，彼此之間缺乏驗證。

對此，AMD推出AMD機器人合作伙伴網絡，匯聚廣泛的硬件與軟件合作伙伴生態系統，旨在助力客戶簡化開發流程、減少集成工作量、在部署前驗證系統、降低集成複雜性，並在不依賴專有運行時或封閉開發環境的情況下，加速從原型設計到量產的進程。

該計劃通過統一的AMD硬件和基於開放標準構建的軟件基礎，將原始設計製造商（ODM）、獨立軟件供應商（ISV）、仿真提供商、傳感器與感知技術公司、安全與基準測試合作伙伴以及系統集成商連接起來。

其首批合作伙伴覆蓋超過30家：ODM廠商和AI模型合作伙伴提供參考平台和系統以實現快速集成，中間件、傳感器、機器人技術和系統集成合作伙伴提供經過優化的機器人軟件和工作流程，仿真與驗證合作伙伴支持數字孿生開發、測試以及AI模型訓練。

合作伙伴可藉助開放且廣泛採用的工具構建機器人系統，包括AMD ROS 2 Perception Node加速應用、ROCm開放軟件生態系統、銳龍AI軟件、Vitis AI軟件以及ONNX開發框架等工具。

這一計劃涵蓋AMD從邊緣系統（基於銳龍AI嵌入式處理器和Versal自適應SoC）到數據中心基礎設施（基於EPYC處理器和Instinct GPU）的計算平台，從而為客戶提供開放、經過驗證且量產就緒的機器人解決方案，覆蓋感知、規劃、控制、仿真、訓練和部署環節。

AMD機器人合作伙伴網絡現已開放註冊，符合條件的機器人企業可免費加入註冊級別（Registered tier），所有級別均無需支付許可費用或會員費用。

會員資格設有四個等級，合作伙伴可通過發布經驗證的基於AMD平台的解決方案逐步提升等級，並隨着等級提升，獲得聯合營銷、驗證認證以及平台搶先體驗權益。

結語：物理AI的未來建立在開放生態之上

當前AMD手裏，正握着一套少見的牌：x86 CPU、GPU、NPU、FPGA、自適應SoC，以及從工業控制到雲端訓練的客戶基礎。

過去20多年，AMD嵌入式業務已在機器人領域積累深厚。FPGA和自適應SoC長期位於傳感器、運動控制、功能安全、工業網絡和執行機構內部。它們像神經和關節，影響着機器能否精確地行動。

如果只守住機器人身體，AMD嵌入式業務頂多成為物理AI領域的零部件供應商之一。將銳龍AI嵌入式X100、Kria AI和ROCm引入機器人大腦，則能夠為AMD帶來控制更高層軟件接口和平台選擇的更廣闊機會。

AMD從雲到機器人的產品拼圖也就此完整：Instinct與EPYC負責模型訓練和推理基礎設施，ROCm提供跨平台GPU軟件基礎，X100在機器人端處理推理、編排和控制，Versal、Zynq與Spartan深入高速數據通路、關節及傳感器，合作伙伴補上模型、仿真、傳感和量產系統。

物理AI和機器人的未來，建立在開放的芯片、軟件、系統和合作伙伴生態之上。

AMD正作為開放生態系統裏的一個總包商，聯手生態夥伴，把算力底座、驗證標準與量產路徑搭好，從硬件、解決方案、模型、軟件到系統，降低從開發到量產過程中的複雜性，將按需選擇的自由和便利交給客戶。