随着两年前完成对赛灵思的收购，AMD 的芯片产品组合进一步扩大。从高性能计算到自适应计算，从汽车、工业、视觉、机器人、医疗、专业音视频和广播、无线和有线通信到数据中心，AMD 全系列芯片正在各行各业被广泛应用。
用AMD全球副总裁汤晓磊的话来说，AMD可以提供强大的计算平台，让客户能够在更短的时间内量产并上市销售他们的产品。
如今，智能汽车已经成为AMD重点关注的领域，AMD各类自适应和嵌入式产品组合正在加速推动厂商在自动驾驶领域的解决方案落地。
汽车行业正在加速向智能汽车时代演进，从传统座舱到智能座舱的转变正在深刻改变用户的驾驶体验。
在如此关键的时刻，智东西与汤晓磊进行了深入交谈，深入研究了AMD在AI新时代如何通过芯片加速创新。
可以说，随着AI大模型的出现，高性能计算、自适应计算正在改变我们每个人的生活，这与AMD的品牌口号“ we , we ”（“我们”）不谋而合。在加速创新落地方面，AMD的“芯”动能对行业来说具有重大价值。
1、携手中科创达打造数字座舱：软件定义汽车的基石还是硬件
如今与AI技术融合最深的行业之一便是汽车行业。汽车行业的智能化进程不断加速，座舱的智能体验成为用户选车的标准之一。AMD在汽车领域也展现出愈发优秀的产品竞争力，并与多家行业龙头达成合作。
就在今年8月初，AMD与中科创达战略合作签约仪式在北京完成，AMD将携手中科创达共同打造新一代一体化数字座舱平台。
随着汽车智能化程度不断提升，数字座舱已成为车辆与用户交互的关键入口。在签约仪式上，双方高层均提到，AMD与中科创达在数字座舱、AIGC等领域有着广阔的合作前景。
在AIGC方面，中科创达将借助AMD芯片提供的高效算力，结合自研算法及相关技术，在AIGC领域提供更多的应用场景，让用户的驾驶体验更加智能化、个性化。
唐小磊特别提到，如今“软件定义汽车”已经成为一种趋势，但软件定义汽车的基石依然是硬件。
AMD投入了大量的人力、物力、财力和精力打造了坚实的硬件基础，而中科创达则在硬件基础之上打造了软件，这是双方合作背后的逻辑。
从AMD与中科创达的合作中，我们可以看到AMD一直坚持的开放态度，构建生态系统是AMD一直在做的事情。
在合作模式上，从芯片IP到参考设计开发板，再到芯片平台，AMD针对不同需求的客户提供相应的解决方案，但核心目的都是为了加速客户产品的落地。
2. 从沉浸式驾驶舱到自动驾驶，AMD 瞄准行业痛点，开出正确解决方案
此次与中科创达的合作，只是AMD为汽车行业植入“芯”力的一个缩影。事实上，随着汽车行业创新步伐不断加快，对高性能算力、计算加速和图形技术的需求也日益提升。基于包括高性能CPU、GPU、FPGA和自适应SoC等全系列芯片，AMD无疑已经走在了汽车行业变革的最前沿。
目前，AMD可以为汽车制造商提供车载信息娱乐系统、高级驾驶辅助系统、自动驾驶和车联网应用等功能安全关键型应用的一站式芯片和软件解决方案。
从智能座舱中对于用户体验至关重要的信息娱乐控制台、数字集群和乘客显示屏，到高级驾驶安全领域的前视摄像头、车内监控和环视视图，再到自动驾驶领域的无人驾驶出租车、最后一英里送货车辆和商业车队车辆，AMD 的解决方案可以说无处不在。
在交流中，汤晓磊特别提到，AMD进军汽车行业绝非“一时兴起”，事实上，AMD已深耕汽车行业二十余年，汽车芯片累计出货量超过2亿颗，因此AMD已是老将，这也是AMD的优势之一。
在AI新时代，AMD还有另外一个优势。在唐小磊看来，未来汽车会是一个非常好的人机交互的入口，而且汽车具备边缘侧和终端侧融合的特点，会给用户带来完全不一样的沉浸式驾驶体验。
AMD希望通过整合CPU和自适应计算平台，通过整体解决方案解决从ADAS到智能座舱的问题。
在这个解决方案中，AI只是一部分，AMD将帮助客户加强语音交互，提供沉浸式体验，打造更舒适的第二生活空间应用场景。而要做好这一点，与行业参与者的长期合作和强大的平台计算能力是AMD的关键优势。
3、嵌入式产品矩阵深入行业痛点，加速打造从软硬件到生态的“芯”
从AMD在汽车行业的表现我们可以看到，市场需求的快速变化也在推动着AMD自身的进化，这几年AMD整个产品和技术的迭代非常迅速。
从低成本高性价比解决方案，到能效功耗优先解决方案，再到顶级性能解决方案，AMD的产品覆盖几乎没有盲区，加速了各行各业技术创新的落地。
在嵌入式处理器和自适应 SoC 领域，AMD 的 + 架构将 AMD Ryzen 嵌入式处理器与 AMD 自适应 SoC 结合在一块板上，加速边缘 AI 应用的推出。
该方案能效高，在确定性和低延迟处理方面表现优异，可帮助ODM厂商实现AI推理、传感器融合、工业互联、控制、可视化的简化路径，在医疗、工业、汽车领域都有良好的应用前景。
此外，AMD还推出了第二代AMD SoC产品组合，将预处理、AI推理和后处理集成到单个设备中，为AI驱动的嵌入式系统提供端到端加速。
在强大全新AI引擎助力下，每瓦TOPS最高可提升至原来的3倍，基于CPU的标量计算能力最高可提升至第一代的10倍。
此外，AMD还推出了专为成本敏感的边缘应用设计的AMD+ FPGA系列。
+FPGA 器件专门针对边缘设备进行了优化，特别擅长处理 I/O 密集型应用。它们可以提供更多、更灵活的接口，实现与多个设备或系统的无缝集成和高效连接。这在当前传感器和连接设备爆炸式增长的时代尤为重要。
值得一提的是，基于16nm制程工艺和硬化连接，+的总功耗较上一代降低了30%，这也是AMD首款配备硬化内存控制器、支持8个PCIe Gen4接口的+FPGA。
唐小蕾将+形容为“业界的传奇”，她提到，+诞生至今已经30多年，AMD一直在不断迭代，希望凭借这款产品实现更广泛的市场覆盖。
另一款产品是AMD的Alveo V80计算加速卡，其带宽和逻辑密度比上一代提升高达两倍，主要应用场景是数据中心，专为内存受限、数据集较大的应用而设计。
具体来说，Alveo V80采用异构计算架构，将FPGA的灵活可编程性与高带宽内存HBM相结合，突破了传统架构中数据传输的瓶颈，也间接降低了功耗、板卡面积和延迟。
总体来看，AMD的芯片创新一直保持着较高的性能节奏，产品代际性能提升相当显著，异构计算等技术是AMD的核心优势。
此外，AMD的XDNA自适应架构IP和工具创新开发环境也在不断降低芯片企业的芯片开发设计门槛。用汤晓磊的话来说，这就是AMD一直遵循的原则：降低门槛，铺平道路。
这些业界领先的产品、服务和技术受到了各界客户的青睐，并被广泛应用于汽车、工业、医疗、嵌入式视觉、专业音视频及广播、测试、测量和模拟等市场，加速了技术创新。
在工业智能制造领域，AMD的传感、控制、计算、网络等底层技术被广泛应用，从工程数字孪生、智能仓库无人车、工业机器人自动化流程到智能视觉检测产品验证。
在医疗领域，利用AI机器学习推理进行辅助诊疗逐渐成熟，手术机器人也进入了不少医院。在专为外科医生设计的ISP和视觉系统、多轴机器人控制、实时处理等领域，我们经常能看到AMD的技术或产品。
可以说，收购赛灵思帮助AMD在这些领域构建了更加完整的自适应和嵌入式产品组合，以满足各类自适应和高性能计算应用以及不断发展的未来需求。
在专业音视频、广电影院、智能家居、影音娱乐等领域，AMD技术与嵌入式产品无处不在，从内容采集到消费创新，AMD不断为行业注入“芯”力。
在汤晓磊看来，AMD拓展市场的方式其实很简单，就是“做好自己该做的事”，做好产品，加强和客户的沟通。AMD不是每个行业的专家，但AMD会和每个行业的专家沟通，精准把握需求痛点，加速创新，形成正向循环。
结语：开放合作为产业注入“芯”动能，从C端到B端全面拥抱AI
可以看到，AMD全家族芯片已经广泛应用于各个行业，其芯片类型几乎覆盖了所有通用计算产品，从CPU、GPU、DPU、NPU到网络产品，从高效的数据中心到智能边缘产品、AI PC，AMD几乎都有成熟的解决方案。
在芯片行业，最大的困难是如何在不同的客户需求、应用场景和产品技术之间找到一个“平衡点”，而这也正是AMD的优势，将产品价值最大化，带给客户。
同时我们看到AMD一直用开放的态度在业界立足，这也是AMD所坚持的，正如AMD的品牌口号“携手共进，共创辉煌”一样，开放的态度让AMD能够很好的融入到业界。
在新的AI时代，AMD从C端到B端全方位拥抱AI，成为新一轮革命性产业机会的核心推动者和重要参与者。
