為機器人大腦樹立全新標準
數十年來，AMD FPGA 與自適應 SoC 持續支援機器人的感知、安全與控制系統。如今，AMD Kria™ AI 解決方案將這些能力延伸至機器人大腦，在單一生產級模組中整合即時處理器控制、快速的顯示卡與 NPU 推論，以及整合式記憶體，以支援代理式機器人及其他實體 AI 應用。
大規模部署實際實體 AI 解決方案
透過決定性效能、整合式 AI 加速與模組化設計，實現可擴充、低延遲且生產級的實體 AI 部署。
自訂您的解決方案
運用可自訂的開放式平台，搭配業界標準架構與 AMD 軟體，安全地部署 AI。
加速上市
透過預先設計的硬體平台縮短上市時程；此平台提供立即可用的 AI 開發功能、快速原型製作，以及安全、面向未來的開放原始碼平台，可因應模型持續演進。
Kria AI SOM
AMD Kria AI SOM 採用業界標準 COM-HPC 外型規格的模組板，並搭載 AMD Ryzen™ AI 嵌入式 X100 系列裝置。此 SOM 可透過 AMD 合作夥伴生態系統取得，配備用於代理式調度管理與即時控制的處理器、用於 AI 感知與推論的顯示卡、用於低功耗與低延遲 AI 的 NPU，以及整合式記憶體。
Kria AI SOM 專為機器人與自主機器等運算密集型實體 AI 應用所打造，可擴充至同時執行多達 234 個代理人1，並且每秒最多可做出 8,000 次決策2。
產品焦點
相較於 NVIDIA Jetson Thor
Kria ™ AI Robotics Developer Platform
AMD Kria™ AI Robotics Developer Platform 是業界首款適用於自主機器人的開放式完整整合式平台。此平台適用於整條機器人開發管線，從工廠機器人、AMR 到移動式機械臂與人形機器人皆可支援。這套可擴充的開發平台可協助開發人員在數天內將設計從概念推進至原型。
此平台整合 AMD Kria AI SOM 與擁有 FPGA 及多種感測器和通訊介面的載板。此平台由 AMD 機器人軟體套件提供支援，而該軟體套件奠基於 AMD ROCm™ 軟體與業界標準 ROS 2 架構。Kria AI 為系統大腦提供運算能力，透過單一平台支援即時決策與自主行動。
閱讀部落格，瞭解 AMD Kria AI Robotics Developer Platform 的競爭優勢。
運用開放式實體 AI 軟體堆疊，加速機器人開發
以更智慧化方式進行打造。更快速地建立原型。安心部署。
AMD 機器人軟體套件是一套開放式且可移植的軟體堆疊，可加速從原型邁向投產的機器人開發。此軟體套件提供經過最佳化的 ROS 2 程式庫、AI SDK、模擬工具與參考應用程式，可簡化開發流程，同時為自主機器人、工業自動化與 AI 導向機器人最大化 AMD 平台效能。
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尾註
免責聲明：本文提供的資訊僅供參考，可能會有所變更，恕不另行通知。儘管在編寫本文件時已採取所有預防措施，惟本文仍然可能含有技術錯誤、遺漏和印刷錯誤，AMD 並無義務更新或以其他方式更正此類資訊。Advanced Micro Devices, Inc. 對本文內容的準確性或完整性不作任何陳述或擔保，對 AMD 硬體、軟體或本文所述其他產品的操作和使用亦不承擔任何類型的責任，包括對非侵權性、適銷性或特定用途適用性的默示擔保。本文件未授予任何智慧財產權的授權，包括默示或禁反言產生的授權。雙方簽訂的協議或 AMD 的《標準銷售條款與條件》中規定了適用於購買或使用 AMD 產品的條款與限制。GD-18u。
- 依據 mimik 白皮書《異質 SoC 架構是否適合生產規模的代理式 AI》，由 AMD 委託 mimik 撰寫並由 mimik 於 2026 年 7 月 23 日發佈；針對兩類器件 (X100、NVIDIA Jetson T5000) 進行 455 種可行代理式 AI 工作流程的模型化掃描，並檢查剩餘處理器、顯示卡與記憶體資源。如需更多資訊，請參閱：https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 使用 AMD X100 系列運行 Bosch Rexroth 控制器時，每秒可做出 8,000 次決策（125 微秒）。此基準測試測量了處理器即時控制迴路的延遲。embedL 針對機器人的推論能力進行顯示卡 VLA 推論延遲基準測試，結果低於 100 毫秒（採用 Pi0.5 VLA 模型）
- 依據 OpenNav 機器人工作負載基準測試，由 AMD 委託進行並由 Open Navigation LLC 於 2026 年 7 月 23 日發佈；測試使用 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395，並配置為反映 Ryzen AI 嵌入式 X199 規格（5.1 GHz 處理器、2.9 GHz 顯示卡、120 W TDP、LPDDR5X-7500），與 NVIDIA Jetson AGX Thor 開發人員套件進行比較：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- 依據 OpenNav 機器人工作負載基準測試，由 AMD 委託進行並由 Open Navigation LLC 於 2026 年 7 月 23 日發佈；測試使用 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395，並配置為反映 Ryzen AI 嵌入式 X199 規格（5.1 GHz 處理器、2.9 GHz 顯示卡、120 W TDP、LPDDR5X-7500），與 NVIDIA Jetson AGX Thor 開發人員套件進行比較：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)
免責聲明：本文提供的資訊僅供參考，可能會有所變更，恕不另行通知。儘管在編寫本文件時已採取所有預防措施，惟本文仍然可能含有技術錯誤、遺漏和印刷錯誤，AMD 並無義務更新或以其他方式更正此類資訊。Advanced Micro Devices, Inc. 對本文內容的準確性或完整性不作任何陳述或擔保，對 AMD 硬體、軟體或本文所述其他產品的操作和使用亦不承擔任何類型的責任，包括對非侵權性、適銷性或特定用途適用性的默示擔保。本文件未授予任何智慧財產權的授權，包括默示或禁反言產生的授權。雙方簽訂的協議或 AMD 的《標準銷售條款與條件》中規定了適用於購買或使用 AMD 產品的條款與限制。GD-18u。
- 依據 mimik 白皮書《異質 SoC 架構是否適合生產規模的代理式 AI》，由 AMD 委託 mimik 撰寫並由 mimik 於 2026 年 7 月 23 日發佈；針對兩類器件 (X100、NVIDIA Jetson T5000) 進行 455 種可行代理式 AI 工作流程的模型化掃描，並檢查剩餘處理器、顯示卡與記憶體資源。如需更多資訊，請參閱：https://www.mimik.com/agentix-compute-benchmarking (REX-019)
- 使用 AMD X100 系列運行 Bosch Rexroth 控制器時，每秒可做出 8,000 次決策（125 微秒）。此基準測試測量了處理器即時控制迴路的延遲。embedL 針對機器人的推論能力進行顯示卡 VLA 推論延遲基準測試，結果低於 100 毫秒（採用 Pi0.5 VLA 模型）
- 依據 OpenNav 機器人工作負載基準測試，由 AMD 委託進行並由 Open Navigation LLC 於 2026 年 7 月 23 日發佈；測試使用 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395，並配置為反映 Ryzen AI 嵌入式 X199 規格（5.1 GHz 處理器、2.9 GHz 顯示卡、120 W TDP、LPDDR5X-7500），與 NVIDIA Jetson AGX Thor 開發人員套件進行比較：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-018)
- 依據 OpenNav 機器人工作負載基準測試，由 AMD 委託進行並由 Open Navigation LLC 於 2026 年 7 月 23 日發佈；測試使用 GMKtec EVO-X2 AI Mini PC，搭載 AMD Ryzen AI Max+ 395，並配置為反映 Ryzen AI 嵌入式 X199 規格（5.1 GHz 處理器、2.9 GHz 顯示卡、120 W TDP、LPDDR5X-7500），與 NVIDIA Jetson AGX Thor 開發人員套件進行比較：https://opennav.org/news/opennav-robotics-workload-benchmark (REX-016)