劍指NVIDIA Jetson！AMD揭曉Ryzen AI Embedded X100與Kria開放機器人平台 強攻實體AI商機

當生成式AI的戰火逐漸從雲端伺服器蔓延至物理世界，實體AI (Physical AI)已經成為科技業者下一個必爭之地。在舊金山舉辦的Advancing AI 2026大會上，AMD 宣布將其AI戰略版圖從資料中心全面延伸至邊緣機器人 與工業自動化領域，並且推出多項重量級軟硬體解決方案。

此次發表的重點包含：專為實體AI打造的AMD Ryzen AI Embedded X100系列處理器、整合度極高的AMD Kria AI機器人開發平台，以及目標打破生態孤島的AMD開放機器人夥伴網路 (Robotics Partner Network)。

Ryzen AI Embedded X100系列：專為實體AI打造的運算核心

要在物理世界中運作AI系統，不僅需要強大的算力，更要求嚴苛的「確定性即時控制」 (Deterministic real-time control)與工業級的穩定性。

AMD此次推出的Ryzen AI Embedded X100系列，首度將多達16核心的Zen 5架構CPU、獨立顯示等級的RDNA 3.5整合式GPU (iGPU)，以及高能效NPU封裝於單一嵌入式SoC內。透過統一記憶體架構 (Unified Memory Architecture)，使得此款晶片能大幅降低資料傳輸延遲，專為人形機器人、智慧製造、醫療手術機器人，以及無人載具等嚴苛應用場景打造。

在效能表現上，AMD官方數據直接鎖定Intel與NVIDIA的同級競品：

• 對比Intel Core Ultra Series 3：X100系列提供高達2.1倍的多執行緒CPU效能 (以CoreMark測試)、多出1.7倍的圖形效能 (以OpenGL測試)，並且在實體AI推論的Token生成吞吐量增加至3.5倍，同時首個Token生成時間 (TTFT)也快了1.4倍。

• 對比NVIDIA Jetson T5000：在低功耗訊號處理上，Ryzen AI Embedded X100具備高達3倍的FP32峰值效能，甚至在醫療超音波波束成形 (Beamforming)等特定工作負載上，平均效能更比NVIDIA獨立顯卡RTX 4000 Ada處理表現高出1.7倍。

此外，Ryzen AI Embedded X100系列具備零下40°C至105°C的寬溫環境運作能力，並且支援長達10年的全天候不中斷 (24/7)運作，確保在極端工業環境下的高度可靠性。

目前Ryzen AI Embedded X100系列處理器預計於2026年第四季正式投入量產。

Kria AI解決方案：從機器人「軀體」到「大腦」的全面進化

為了讓開發者能更快將Ryzen AI Embedded X100系列處理器轉化為實際的機器人產品，AMD同步推出Kria AI系統模組 (SOM)與機器人開發平台。這也是業界首款結合CPU、GPU、NPU與FPGA異質運算架構，並且具備開放、隨插即用 (Turnkey)特性的整合運算平台。

過去數十年，AMD (包含收購的賽靈思)的自適應運算技術一直是工業機器人「軀體」 (感測、安全防護與馬達控制)核心。如今，透過Kria AI SOM，AMD正式將觸角延伸至機器人的「大腦」，將AI感知、推論、代理決策與控制整合於單一平台上，讓開發者、品牌商能以此快速建造符合實體AI應用的機器人。

Kria AI SOM採用開放標準的COM-HPC規格，其即時控制能力高達每秒8000次決策算力 (僅有125微秒的延遲表現)，並且能同時執行低於100毫秒的「視覺-語言-動作」VLA AI推論。

相比NVIDIA日前宣布推出的Jetson T5000，AMD強調Kria平台在即時控制可靠度提升3.4倍，並且能釋放1.6倍的可用CPU核心，藉此對應執行額外運算需求，另外也支援高達2.3倍的代理AI並行執行數量。

在軟體生態方面，該平台原生支援ROS 2、PyTorch與ONNX等業界標準AI框架。更關鍵的是，透過AMD ROCm軟體堆疊，開發者可以輕鬆地將現有的CUDA程式碼遷移至ROCm軟體生態上，平均可保留高達75%的原始程式碼，大幅降低轉換陣營的陣痛期。

開放機器人夥伴網路：打破生態孤島

實體AI的開發不僅是硬體問題，更涉及感測元件、中介軟體、數位孿生 (Digital Twin)模擬工具，以及系統整合的龐大工程。為此，AMD宣布成立Robotics Partner Network (機器人夥伴網路)。

Robotics Partner Network採零會費、開放註冊的生態系聯盟形式運作，目標串聯硬體製造商 (ODM)、獨立軟體供應商 (ISV)與AI模型開發者。透過統一的ROCm軟體堆疊與ROS 2軟體基礎，讓開發者能無縫整合從邊緣端 (Ryzen AI、Versal)到資料中心 (EPYC、Instinct)的算力資源，避免被單一封閉的專屬開發環境所綁架。

用「異質運算」與「開放生態」圍堵NVIDIA的實體AI佈局

AMD在Advancing AI大會上對實體AI應用發展的宣示，明顯藉由開放生態對NVIDIA發動相當針對性的反攻。

在機器人與邊緣AI領域，NVIDIA長期透過Jetson硬體、Isaac模擬平台與CUDA生態系，建立一套極為強大的「封閉市場」。然而，許多工業製造與醫療設備大廠，對於將核心命脈完全綁定在單一供應商 (如NVIDIA)，其實一直抱有疑慮。

AMD這次精準鎖定NVIDIA解決方案的兩個痛點：「工業級的即時控制」 (x86架構與FPGA的強項)與「開放生態的自由度」。

在實體AI的世界裡，機器人不僅需要看懂周遭環境 (GPU/NPU負責的視覺與語言推論)，更需要在毫秒內做出不會造成工安意外的精準動作 (CPU/FPGA負責的確定性即時控制)。AMD將Zen 5架構CPU、RDNA 3.5架構GPU與NPU整合進揉合進Ryzen AI Embedded X100系列處理器，再搭配Kria平台的FPGA可程式化擴充性，提供目前業界最完整的「大腦加手腳」異質運算組合。

透過擁抱ROS 2機器人框架與推出CUDA-to-ROCm轉換工具，AMD試圖告訴全球的機器人開發者：「不需要為了擁抱AI而重寫所有底層控制程式碼，也不必擔心被特定廠商綁死」。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》