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AMD Kria™ AI 解决方案助力开启自主机器人新纪元

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。现在,通过AMD Kria™ AI 解决方案,将相关能力进一步扩展到机器人“大脑”。Kria AI 在单个生产就绪型模块上集成实时 CPU 控制、快速 GPU 和 NPU 推理能力以及统一内存,主要面向智能体机器人和其他物理 AI 应用。

面向物理 AI 的三项核心能力

AMD Kria AI 解决方案的特点概括为以下三个方面:

1. 支持大规模部署

凭借稳定性能、集成式 AI 加速技术和模块化设计,Kria AI 可用于构建可扩展、低延迟且生产就绪的物理 AI 解决方案。

2. 支持定制

Kria AI 提供可定制的开放平台,并结合行业标准框架与 AMD 软件,帮助开发者安全、高效地部署 AI。

3. 加快产品上市

预先设计的硬件平台支持开箱式 AI 开发和快速原型设计;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,并通过 AMD 合作伙伴生态系统提供 SOM,将该模块与多种计算资源集成在一起:

  • 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
  • 统一内存服务于不同计算单元

Kria AI SOM 专为机器人和自主机器等计算密集型物理 AI 应用设计,能够支持多达 234 个并发智能体,每秒可做出多达 8,000 次决策。2

产品亮点

  • 最高 128 GB LPDDR5x 统一内存
  • 16核 CPU—“Zen 5”CPU 核心
  • AMD RDNA 3.5 集成显卡
  • AMD XDNA 2 NPU
  • 最高可达8倍摄像头输入—采用 FAKRA 摄像头连接器
  • 支持 CAN-FD、RS485 和 10GbE QSFP 工业连接

快速从合作伙伴处购买 Kria AI SOM

AMD 全球机器人合作伙伴生态覆盖计算平台、AI 软件、感知与传感器融合、实时控制、系统集成及部署服务。其核心优势在于开放式生态、经过 AMD 验证的互操作性与性能、从试点到规模化部署的支持,以及 x86、GPU 和自适应 SoC 的灵活选择。

面向大中华区的 AMD 机器人合作伙伴:

(以下排名不分先后):

1. 信步科技

   官方网站:https://www.seavo.com/

2. 康佳特科技 Congatec GmbH

    官方网站:https://www.congatec.com/cn/

3. Kontron AG

    官方网站:https://www.kontron.com/en

4. 磐仪科技 Arbor Technology

    官方网站:

    https://www.arbor-technology.com/zh-cn

5. 广积科技 IBASE Technology Inc.

    官方网站:https://www.ibase.com.tw/cn

6. MulticoreWare, Inc.

    官方网站:https://multicorewareinc.com/ch/

7. Open Navigation LLC

    官方网站:https://opennav.org/

8. OpenCV

    官方网站:https://opencv.org/

9. QNX

    官方网站:https://qnx.software/zh

10. 蓝宝科技 Sapphire Technology PTE Limited

     官方网站:https://www.sapphiretech.com/zh-cn 

点击立即体验 Kria AI SOM

1.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)。

2.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)。