2026年7月23日，AMD在旧金山举办的“Advancing AI 2026”峰会期间正式发布了面向物理人工智能和机器人领域的完整解决方案，而在峰会的展馆，工业机器人占据了约六分之一的“地盘”，有着“安全卫士”之称的机器狗，则默默地守护着会场及与会者的安全。
所有这些设备无一例外地安装着AMD锐龙AI嵌入式X100系列处理器。
“Advancing AI 2026”会上的核心发布之一，就是AMD锐龙AI嵌入式 X100系列处理器。
锐龙AI嵌入式 X100系列：彰显技术实力
AMD x86嵌入式APU组产品管理与营销高级经理Rob Bauer（左）和工业、机器人与医疗业务单元机器人业务负责人KV Thanjavur Bhaaskar 发布锐龙 AI 嵌入式X100系列处理器
在CPU、图形和AI工作负载方面提供领先的计算能力的锐龙AI嵌入式X100系列处理器，是本次发布的核心产品。这款处理器代表了边缘计算的极致性能，其技术参数令人瞩目：
• CPU：采用AMD Zen 5架构，最高16核心，提供强大的多线程处理能力；
• GPU：集成离散级别的iGPU，基于RDNA 3.5架构，40个计算单元；
• NPU：基于XDNA 2架构，约50 TOPS性能，能效提升2倍，非常适合始终在线、低延迟的推理任务。
锐龙 AI 嵌入式 X100系列处理器
X100系列在多线程性能、SPEC2017性能及OpenGL图形性能方面均实现了显著提升。在AI推理方面，基于Llama Bench基准测试，X100系列在令牌生成速度和首令牌时间上均展现出优异表现，能够高效加速物理AI工作负载。对于需要高信号处理能力且低功耗、小尺寸的应用，锐龙AI嵌入式X100系列处理器可提供卓越的算力表现，适用于高级信号处理场景，并且在诸如医学超声波的波束成形等专业工作负载上表现突出。
尤为重要的是，X100系列采用了统一内存架构（UMA），CPU、GPU和NPU共享同一内存空间，无需通过PCIe进行数据拷贝，大幅降低了延迟，使得控制回路能够更快地闭合。这在需要每秒做出数千次决策的机器人应用中至关重要。
系统模块与开发者平台：从概念到量产
除了芯片本身，AMD还推出了Kria AI系统模块和Kria AI机器人开发者平台。系统模块采用开放标准，基于通用HPC外形尺寸，由AMD的OEM合作伙伴网络生产。这意味着客户可以根据自己的需求选择不同的性能、功耗和成本配置，而无需重新设计整个系统。
AMD高级副总裁，计算与图形部门总经理Jack Huynh展示Kria AI机器人开发者平台
开发者平台则集成了系统模块、参考载板、FPGA自适应资源以及完整的软件栈。开发者可以在几天内从概念进入原型阶段，并且在桌面上开发的内容可以直接转化为生产就绪的模块，大幅缩短了产品上市时间。AMD还开源了载板的原理图、物料清单和FPGA设计，让客户能够根据特定应用进行定制。
物理AI面临的行业挑战与确定性计算的突破
在物理AI的实践中，面临的挑战是多方面的。首先，机器人系统需要同时处理感知、推理、决策和行动等多个环节，每个环节都是计算密集型任务，而所有这些任务必须在确定性的时间预算内完成。
物理AI的应用场景广泛，但面临多方面挑战
其次，传统方案通常采用分离的CPU和AI加速器，每次握手都会损失时间，无法快速闭合控制回路。AMD产品营销高级经理Rothauer表示：“物理AI不仅仅是AI，它是控制加AI。历史上，大部分控制任务都在CPU上运行，而AI加速则依赖独立设备，两者之间的通信延迟是系统瓶颈。”
第三，安全性是物理AI应用中不可忽视的挑战。当机器人与人类在同一物理空间交互时，功能安全和安全防护至关重要。AMD锐龙AI嵌入式X100系列支持硅基信任、平台安全启动和固件TPM，确保系统的安全可信。
确定性是物理AI系统的核心需求。AMD通过多层次的策略实现了这一目标。
在硬件层面，X100系列拥有大量缓存（每个计算die 32MB L3缓存，GPU 32MB末级缓存），减少了对外部内存的依赖，降低了内存访问冲突。统一内存架构消除了数据拷贝带来的抖动。
在软件层面，AMD提供了“固实时”能力，通过BIOS优化和Linux内核实时补丁，实现中断延迟小于7微秒。对于需要更高可靠性的任务关键型应用，AMD还提供了基于虚拟化隔离的“硬实时”能力，结合Zen Hypervisor和FreeRTOS，继承了AMD在自适应SoC领域超过十年的实时解决方案经验。
行业应用与生态发展
AMD在机器人领域已经与超过30个合作伙伴建立了生态网络，涵盖传感器、OEM、ODM、中间件、仿真和应用系统集成商。合作伙伴包括Analog Devices、SICK等传感器厂商，以及Robotec.ai等开源仿真提供商。在展会现场，从人形机器人到机器狗，从自主移动机器人到工业机械臂，超过10种不同类型的机器人正在运行，均由AMD技术驱动。
从芯片到系统模块，从开发者平台到软件套件，再到广泛的合作伙伴网络，AMD正在构建一个从硅片到应用的完整技术栈，旨在解决物理AI领域最核心的挑战——在有限的时间预算内，将AI与实时控制完美结合。
以20年经验积累与完整生态系统迎接物理AI时代
从1月CES发布的P100系列到本次的X100系列，AMD已经构建了8款不同设备的完整产品组合，从4核到16核，覆盖从入门级到旗舰级的各种需求。所有设备共享相同的Zen 5 CPU架构、RDNA 3.5 iGPU架构和XDNA 2 NPU架构，支持跨平台的软件可扩展性。
更重要的是，AMD承诺整个系列产品将至少量产10年，并支持工业级温度范围（-40°C至105°C），满足嵌入式领域对长生命周期和可靠性的严格要求。
随着AI智能体的兴起，机器人正从任务驱动型向动机驱动型转变。AMD的锐龙AI嵌入式X100系列不仅能够满足当前的控制和AI需求，其未充分利用的CPU资源还可以用于运行代理型AI，为未来的机器人智能化演进提供了充足的计算空间。
AMD x86嵌入式APU组产品管理与营销高级经理Rob Bauer表示，AMD凭借其在嵌入式领域二十年的经验积累，通过锐龙 AI 嵌入式X100系列处理器、Kria AI系统模块和Kria AI机器人开发者平台、开放的软件栈以及广泛的合作伙伴网络，正在构建一个从芯片到应用的完整生态系统，为机器人开发者提供从概念到量产的全链路支持。
在确定性、安全性、开放性和性能之间，AMD找到了独特的平衡点，这正是物理AI系统所需要的核心能力。随着技术的不断演进和生态的持续壮大，AMD正在为物理AI的未来铺平道路。
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