2026年7月22日至23日，美国AMD（超威半导体）在旧金山举行Advancing AI 2026活动，围绕AI基础设施、加速计算、开放软件生态和边缘推理展示技术路线。大会并非专门面向机器人行业，但其数据中心训练、边缘AI和开放开发工具，对物理AI及工业自动化应用具有直接参考价值。

AMD总部位于加州圣克拉拉，是全球领先的半导体公司之一。公司在CPU、GPU、FPGA及自适应计算领域拥有深厚的技术积累，其Instinct系列AI加速器、EPYC服务器处理器和Ryzen AI PC平台正在重塑数据中心、边缘计算和终端设备的算力格局。Advancing AI是AMD面向全球AI社区的年度旗舰活动，2026年的大会以"构建AI的未来"为主题，聚焦AI基础设施、架构创新和开发工具三大维度。

大会期间，AMD介绍了从数据中心加速器到Ryzen AI边缘平台的产品与软件生态。相关能力可用于大模型训练、仿真、视觉感知和本地推理，但具体机器人应用仍取决于整机厂、系统集成商和软件开发者的后续适配。原稿所称OpenClaw专场及多项机器人专用工作坊缺少可核验议程，本版予以删除。

在硬件层面，AMD展示了其下一代AI基础设施产品组合。Instinct MI400系列AI加速器针对大规模AI训练和推理进行了优化，支持更高的内存带宽和计算密度，为物理AI所需的大规模仿真、合成数据生成和模型训练提供了算力基础。Ryzen AI平台则将AI能力带入边缘设备，使机器人能够在本地实时运行视觉感知、语言理解和决策推理任务，无需依赖云端连接。这种"云-边-端"协同的算力架构，对于需要低延迟、高可靠性运行的工业机器人和自动化系统至关重要。

Advancing AI 2026汇聚了来自Linux基金会、PyTorch基金会、vLLM和SGLang项目以及斯坦福研究实验室的领军人物，分享AI生产环境部署的前沿经验。这种开放的生态系统方法对自动化行业尤为重要——物理AI的发展需要硬件、软件、仿真工具和开源社区的协同创新。AMD通过ROCm（Radeon Open Compute）开源平台和与主要AI框架的深度集成，为机器人开发者提供了与专有平台相媲美的性能，同时保持了开放性和灵活性。大会还提供了ROCm认证开发者计划，通过四小时的手动培训加考试，帮助开发者掌握ROCm基础、AI和HPC开发、PyTorch、HIP编程及CUDA迁移等核心技能。

对自动化和机器人行业而言，物理AI规模化部署需要云端训练、边缘推理和开放软件工具协同发展。AMD通过Instinct、EPYC、Ryzen AI和ROCm构建的计算生态，为行业提供了另一条开放技术路径。不过，大会发布内容主要面向广泛AI市场，不宜将其整体表述为机器人专场。