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从算力芯片到开放生态 AMD完整布局物理AI产业 赋能下一代自主机器人-中关村在…
























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从算力芯片到开放生态 AMD完整布局物理AI产业 赋能下一代自主机器人








迪迦

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07-28 • 优质DIY领域创作者

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【ZOL中关村在线原创技术解析】2026年生成式AI应用正在持续爆发，全球科技产业正从数字智能向物理智能加速跃进。从人形机器人、手术机器人到智能工厂设备、自主物流系统等领域，机器人以及智能设备所能承载的任务愈发重要。而现在人们对于AI的要求也不再满足于云端推理或简单自动化，在2020年就被提出的物理AI（Physical AI）概念，如今终于到了大展拳脚的时刻，

作为市面上唯一能同时生产高性能CPU和GPU的企业，AMD也很快察觉这一市场动向，在几天时间的Advancing AI 2026大会上发布了锐龙AI嵌入式X100系列处理器，公布了Kria AI解决方案。同时介绍了全新AMD Robotics Partner Network（AMD机器人合作伙伴网络），AMD希望以开放的软硬件全栈生态推动物理AI在实体场景的规模化落地。





1 锐龙AI嵌入式X100系列处理器：专为物理AI而生


很多对行业不了解的用户，可能对物理AI还停留在概念中，事实上如果不是生成式AI的持续突破，物理AI也很难快速发展，不过迭代速度倒是超出了人们的想象，而这个市场潜力在行业有目共睹。根据AMD的预测，物理市场预计2025-2035年将保持指数级增长，并且很有可能在2035年达到2000亿美元的规模，意味着未来几年内我们很可能看到科幻电影游戏中的“智械”走进各大企业工厂发光发热。

而物理AI的崛起也标志着AI技术演进已进入新阶段。企业对于AI的要求也不在只能服务于生成式AI或者大语言模型，大家需要AI不仅能理解数据，更能在真实环境中感知推理，从而根据需要做出决策并安全执行动作。因此物理AI系统要求智能设备或者机器人必须在边缘以及嵌入式环境中同时满足多项严苛条件。需要设备在有限功耗散热条件下，实现高性能AI推理与确定性实时控制。





传统的AI方案或者机器人无法跟上物理AI的时代也不难理解，因为AI想要应用在各个领域，并非只需要打造单一硬件或者单一软件就能完成，而是需要一套完整的供应链体系，从底层硬件，到软件生态，都意味着这个行业需要一套覆盖软硬件的全产业矩阵引领。从而才能避免缺乏预验证，开发周期长，生态封闭等恶性环境循环而影响行业发展。

在今年的CES上，AMD董事会主席及首席执行官Lisa Su博士就表示：“物理AI是技术领域中最棘手的挑战之一，而要实现这种级别的智能，必须采用全栈式解决方案。”所以在看到行业痛点需求以及市场前景后，AMD在Advancing AI 2026大会的新品技术发布以及生态动向也不难理解了。





首先在产品端方面，AMD的响应一如既往的迅速。AMD本次发布的核心硬件是锐龙AI嵌入式X100系列处理器。X100系列处理器就是专为物理AI工作负载设计，它在单颗嵌入式SoC上集成最多16个高性能AMD Zen 5 CPU核心，搭载RDNA 3.5架构的iGPU以及50 TOPS算力的XDNA 2 NPU。三大计算引擎均具备卓越独立性能，这点我们在消费级领域大家都已经耳熟能详。同时X100系列处理器统一内置128GB内存，最大加速频率5.1GHz，可支持7×24小时全天候运行，使用寿命高达10年。





X100系列处理器这次提供三款型号，分别为X199、X188、X168。并且AMD为每个型号专门推出了常规版和i后缀版本的工业款，也就是说总共有6款SKU。常规版工作温度范围在0℃到105℃，而工业版的工作温度范围则在-40℃到105℃。





X199为这次X100系列处理器的旗舰型号，拥有16核心32线程，GPU配备40个RDNA 3.5计算单元。而X188则拥有12核心24线程，GPU配备32个RDNA 3.5计算单元。X168则拥有8核心16线程，GPU同样配备32个RDNA 3.5计算单元。





在性能应用方面，X100系列依靠先进Zen5架构带来的多核领先优势，配备工业自动化实时控制以及服务机器人运动闭环管控等需要实时控制与多任务处理的场景。并且强大的RDNA 3.5图形处理能力，能支撑智能设备进行更高性能的图形处理任务。在AI工作负载上，X100系列也带来了更高的令牌生成吞吐量和更快的首个令牌生成时间（TTFT），加速物理AI推理。同时信号处理方面，X100系列强大的峰值FP32性能在高级医疗超声波束成形等应用上表现出色，平均性能也具备优势。





综合来看，X100系列主要针对机器人，工业自动化，医疗健康及其他智能实时嵌入式系统优化，能在严格约束下支持自主系统可靠地感知推理和行动。

在软件的支持上，AMD也为X100系列打好了基础，支持Linux操作系统、AMD ROCm软件栈、Xen Hypervisor虚拟化，以及PyTorch、ONNX、TensorFlow等主流AI框架。开发者可借助CUDA向ROCm迁移工具，在熟悉环境中快速构建应用。

目前AMD表示，X100系列处理器已于2026年6月向客户提供样品，预计2026年第四季度量产。并且通过Arbor、Congatec、iBase、IEI、Sapphire和Seavo等首发合作伙伴的系统模块，客户可快速推进至量产阶段。

2 KriaAI解决方案让机器人更像人


我们前面也提到，AMD目标是通过全栈生态推动物理AI的发展。锐龙AI嵌入式X100系列的推出，标志着物理AI的计算核心面世，还需要能够发挥这个核心的载体。在消费级领域这个载体是主板、是主机。而面向物理AI领域，AMD在X100基础上，推出全新Kria AI解决方案，包括搭载X100系列处理器的Kria AI SOM和机器人载板，以及Kria AI机器人开发者平台。这是首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台，因为它融合集成了 CPU、GPU、NPU 与 FPGA 的异构计算能力。

Kria AI SOM这次采用COM-HPC外形规格模块化设计，内置X100系列处理器，拥有前面提到的最多16个Zen 5核心，以及AMD RDNA 3.5 GPU核心、NPU与FPGA能力。适合多智能体的AI场景。





根据AMD官方的资料显示，Kria AI SOM在基于Bosch Rexroth控制器测试下，可以达到125μs微秒控制回路时延，意味着能提供实时控制达到每秒超过8000次控制决策，同时针对Pi0.5 VLA 模型测试的测试下，VLA的AI 推理响应时间低于100毫秒。这些强大的性能表现对需要快速以及安全响应的物理AI应用意义重大。意味着以前需要通过多芯片来进行实时控制和AI推理的瓶颈被打破，通过Kria AI SOM可以大幅简化物理AI系统的设计复杂度，并降低落地成本，为工业自动化，需要自主移动的机器人等领域提供了兼具性能与可靠性的算力基础。





这次AMD与Kria AI SOM配套的是AMD Kria AI机器人开发者平台，AMD将其被定位为“首个面向自主机器人的开放式交钥匙集成平台”。

它包含了Kria AI SOM与机器人载板，还有评估套件和机器人软件套件及业经验证的参考设计。这套平台由AMD ROCm与ROS 2机器人框架构建，主要针对端到端开发优化，支持PyTorch、ONNX、ROS 2、MoveIt等行业标准框架。同时因为搭载了锐龙AI嵌入式X100系列处理器，所以开放软件栈支持CUDA向ROCm迁移，根据AMD内部测试，开发者可保留最高达75%的现有CUDA代码，显著降低迁移成本。





AMD目前公布，Kria AI SOM预计2026年第四季度通过ODM合作伙伴供货。AMD Kria AI机器人开发者平台则现已向早期客户提供样品，同于2026年第四季度正式供货。

3 合作共赢 AMD Robotics Partner Network加速物理AI开放生态


最后我们聊一聊生态，早些年消费级的生态领域被卡脖子就给AMD上过一课，因此这些年除了不断在进行技术研发迭代，AMD也不断开拓市场生态，与大量合作伙伴进行深度共创。在消费级领域AMD已经证明了产品、技术、生态缺一不可，所以这次AMD希望通过开放的软硬件全栈生态推动物理AI发展也符合其一贯的发展理念。尤其是企业级的竞争更为激烈，而硬件与平台再强，若缺乏生态协同也难以规模化，这也是AMD这样的上游厂商需要引领行业的重要一环，合作才能共赢。

这次在推出了X100系列处理器、Kria AI SOM以及AMD Kria AI机器人开发者平台，AMD同步推出了AMD Robotics Partner Network，也就是机器人合作伙伴网络，功能也如名字一样，AMD希望汇聚ODM厂商、ISV、仿真提供商、传感器与感知技术公司、安全与基准测试伙伴以及系统集成商，为物理AI领域也形成统一硬件与开放标准软件基础。





这套合作伙伴的矩阵，目前已经覆盖AMD的边缘全计算平台，也就是除了针对物理AI推出的X100系列处理器，还包括锐龙AI嵌入式P100处理器、Versal自适应SoC甚至EPYC处理器和Instinct GPU。这次在补全物理AI领域的生态空缺后，这意味着通过AMD在针对AI领域已经能够实现感知、规划、控制、仿真、训练与部署全链路。

并且AMD表示合作伙伴可使用AMD ROS 2 Perception Node加速应用、ROCm开放软件生态、Ryzen AI软件、Vitis AI软件及ONNX框架，真正实现更灵活的选择

简单点来说，这些和AMD合作的开发者以及企业，直用AMD提供的多套AI开发与加速工具，就能直接覆盖机器人、嵌入式设备等不同场景，而且这套开放生态方案不绑定任何特定的AI模型，开发者可以自由选择想用的模型，不用为了适配工具专门修改模型，节省大量时间以及人力成本。





目前加入AMD Robotics Partner Network的生态会员门槛很低：符合条件的企业和开发者可免费加入，并且所有级别均无需许可费或会员费。而合作伙伴和开发者可以通过发布经验证的基于AMD平台的解决方案，提升会员等级，获得联合营销、平台抢先体验等权益。

所以不管是企业还是个人开发者，都能零成本加入进来，在里面创作就能解锁更多AMD官方合作福利与资源支持。这也是AMD针对物理AI行业给予的最有力生态支持，而AMD Robotics Partner Network的推出也意味着AMD正式将开放生态系统模式扩展至机器人领域。

4 写在最后


总的来说，AMD在这次Advancing AI 2026大会上集中发布的锐龙AI嵌入式X100系列处理器、Kria AI解决方案及AMD Robotics Partner Network，为广大企业和开发者展现了完整物理AI产品矩阵。这一布局直接回应了行业对于边缘侧智能设备对高性能异构计算，确定性实时控制与低功耗运行的综合需求，也体现了AMD在完成了消费级与数据中心AI技术积累后，向工业、医疗与自主系统等物理场景的探索和研究精神。

从生态布局角度看，AMD此次的策略核心在于开放与全栈。Kria AI机器人开发者平台整合ROCm、ROS 2、ONNX等开放框架，并提供CUDA向ROCm的高比例代码迁移支持，大幅降低了传统机器人开发中软硬件适配的门槛。Robotics Partner Network则以零许可费零会员费的方式吸纳ODM、ISV等大量行业厂商，实现针对物理AI行业的全产业链协同部署。这种模式为开发者和企业提供了更灵活的选择空间，相比封闭生态更具长期发展潜力。

根据AMD预测，物理AI市场从2025年到2035年会呈现指数级增长，将持续拉动边缘计算与自主系统需求。AMD具备高性能CPU与GPU的独特优势，已经延伸至物理AI机器人领域的开放生态，有望扩大在边缘侧与物理智能领域的份额。AMD这次全栈物理AI解决方案也会积累更多验证案例，并持续完善软件成熟度与合作伙伴广度。总体而言，AMD正通过系统性布局，从AI领域的算力硬件创造者，成长为覆盖数据中心与物理边缘全场景的全栈生态构建者，并且笔者也相信AMD能够继续凭借技术积淀与开放协作的产业策略，在高速发展的物理AI市场中不断夯实自身的竞争优势。




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