为机器人“大脑”树立全新标杆
数十年来，AMD FPGA 和自适应 SoC 一直在为机器人的传感、安全和控制系统添能助力。如今，AMD Kria™ AI 解决方案将这些能力扩展至机器人“大脑”，通过在单个生产就绪型模块上集成实时 CPU 控制、快速 GPU 和 NPU 推理以及统一内存，强力赋能智能体机器人及其他物理 AI 应用。
大规模部署面向现实世界的物理 AI 解决方案
凭借稳定性能、集成式 AI 加速技术和模块化设计，实现可扩展、低延迟且生产就绪的物理 AI 部署。
定制解决方案
利用可定制的开放平台，结合行业标准框架和 AMD 软件，安全高效地部署 AI。
加快上市速度
依托预设计的硬件平台实现开箱式 AI 开发、快速原型设计，结合一个面向未来、支持模型演进的安全开源平台，显著加快上市进程。
Kria AI SOM
AMD Kria AI SOM 采用行业标准的 COM-HPC 尺寸规格，搭载 AMD 锐龙 AI 嵌入式 X100 系列器件。该 SOM 通过 AMD 合作伙伴生态系统提供，包含 CPU（用于智能体编排和实时控制）、GPU（用于 AI 感知和推理）、NPU（用于低功耗、低延迟 AI）以及统一内存。
Kria AI SOM 专为机器人和自主机器等计算密集型物理 AI 应用而打造，能够支持多达 234 个并发1 智能体，每秒可做出多达 8,000 次决策。2
产品亮点
参考基准
Kria ™ AI Robotics Developer Platform
AMD Kria™ AI Robotics Developer Platform 是面向自主机器人的创新开放式全集成平台。此平台覆盖从工厂机器人、自主移动机器人 (AMR) 到移动机械臂和人形机器人的完整机器人流水线。此开发平台可灵活扩展，帮助开发者在数天内将设计从概念构思推进到原型阶段。
它将 AMD Kria AI SOM 与配备 FPGA 及丰富传感器和通信接口的载卡相结合。此平台依托 AMD 机器人软件套件，基于 AMD ROCm 软件及业界标准的 ROS2 框架构建而成。Kria AI 为机器人系统的“大脑”赋能助力，提供一个兼具实时决策和自主行动能力的强大平台。
阅读博客，了解 AMD Kria AI Robotics Developer Platform 的优势。
依托开放式物理 AI 软件栈加速机器人开发
构建流程更智能，原型设计更高效，部署过程更安心。
AMD 机器人软件套件是一个开放式、可移植的软件栈，可加速机器人从原型设计到生产部署的开发进程。凭借经过优化的 ROS 2 库、AI SDK、仿真工具和参考应用，它可简化开发流程，同时充分释放 AMD 平台性能，为自主机器人、工业自动化以及 AI 驱动型机器人应用赋能助力。
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附注
免责声明：本文所含信息仅为信息提供目的，如有变更恕不另行通知。虽然在编写本文时已采取所有必要的预防措施，仍可能含有技术误差、遗漏和排版错误，AMD 不负更新或以其他方式纠正的义务。对于本文内容的准确性或完整性，AMD 公司不做任何陈述或保证，而且，对于 AMD 硬件、软件或本文描述的其他产品的操作或使用，AMD 公司不承担任何类型的责任，包括对不侵权、适销性或适用于特定用途的默示保证。本文不授予任何知识产权的许可，包括暗示性许可或因禁反言而产生的许可。适用于 AMD 产品购买或使用的条款与限制，将遵循各方签订的协议或《AMD 标准销售条款与条件》。GD-18u。
- 基于 AMD 委托撰写、mimik 于 2026 年 7 月 23 日发布的白皮书《Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs》。该研究对 455 种可行的智能体 AI 工作流程进行了遍历建模，对比分析了器件的剩余 CPU、GPU 和内存资源。有关更多信息，请访问：https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 每秒 8,000 次决策（一次决策 125 微秒），该数据通过在 AMD X100 系列上运行 Bosch Rexroth 控制器测得。该基准测试衡量 CPU 实时控制回路的延迟。embedL 基准测试：机器人推理耗时低于 100 毫秒，针对 GPU VLA 推理时延开展测试（基于 Pi0.5 VLA）
- 基于 AMD 委托、Open Navigation LLC 于 2026 年 7 月 23 日发布的 OpenNav 机器人工作负载基准测试，测试对象为 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭载配置为反映锐龙 AI 嵌入式 X199 规格的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器（5.1 GHz CPU，2.9 GHz GPU，120W TDP，LPDDR5X-7500）：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- 基于 AMD 委托、Open Navigation LLC 于 2026 年 7 月 23 日发布的 OpenNav 机器人工作负载基准测试，测试对象为 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭载配置为反映锐龙 AI 嵌入式 X199 规格的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器（5.1 GHz CPU，2.9 GHz GPU，120W TDP，LPDDR5X-7500）：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)
免责声明：本文所含信息仅为信息提供目的，如有变更恕不另行通知。虽然在编写本文时已采取所有必要的预防措施，仍可能含有技术误差、遗漏和排版错误，AMD 不负更新或以其他方式纠正的义务。对于本文内容的准确性或完整性，AMD 公司不做任何陈述或保证，而且，对于 AMD 硬件、软件或本文描述的其他产品的操作或使用，AMD 公司不承担任何类型的责任，包括对不侵权、适销性或适用于特定用途的默示保证。本文不授予任何知识产权的许可，包括暗示性许可或因禁反言而产生的许可。适用于 AMD 产品购买或使用的条款与限制，将遵循各方签订的协议或《AMD 标准销售条款与条件》。GD-18u。
- 基于 AMD 委托撰写、mimik 于 2026 年 7 月 23 日发布的白皮书《Architectural Fit for Production-Scale Agentic AI on Heterogeneous SoCs》。该研究对 455 种可行的智能体 AI 工作流程进行了遍历建模，对比分析了器件的剩余 CPU、GPU 和内存资源。有关更多信息，请访问：https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 每秒 8,000 次决策（一次决策 125 微秒），该数据通过在 AMD X100 系列上运行 Bosch Rexroth 控制器测得。该基准测试衡量 CPU 实时控制回路的延迟。embedL 基准测试：机器人推理耗时低于 100 毫秒，针对 GPU VLA 推理时延开展测试（基于 Pi0.5 VLA）
- 基于 AMD 委托、Open Navigation LLC 于 2026 年 7 月 23 日发布的 OpenNav 机器人工作负载基准测试，测试对象为 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭载配置为反映锐龙 AI 嵌入式 X199 规格的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器（5.1 GHz CPU，2.9 GHz GPU，120W TDP，LPDDR5X-7500）：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- 基于 AMD 委托、Open Navigation LLC 于 2026 年 7 月 23 日发布的 OpenNav 机器人工作负载基准测试，测试对象为 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭载配置为反映锐龙 AI 嵌入式 X199 规格的 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器（5.1 GHz CPU，2.9 GHz GPU，120W TDP，LPDDR5X-7500）：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)