AMD与博洛尼亚大学空间AI合作解析：聚焦机器人及自动驾驶应用
AMD Silo AI与博洛尼亚大学计算机科学与工程系（DISI）宣布建立研究合作伙伴关系，核心目标是将显式三维几何信息深度整合至面向机器人与自动驾驶的视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型架构中。所有研究工作将原生构建于AMD ROCm™平台之上。此次合作将DISI旗下在立体视觉与深度估计领域享有盛誉的CVLab研究团队，确立为双节点学术枢纽中的“空间AI”核心节点，与摩德纳雷焦艾米利亚大学（UniMoRE）形成战略互补。该枢纽将持续为AMD Silo AI的开放式物理AI研究项目“世界模型铸造厂”（World Models Foundry）提供关键技术支持，并与欧盟科学AI工厂等欧洲级战略计划保持协同。
AMD软件开发高级总监Niko Vuokko阐述了合作愿景：“下一代机器人与自动驾驶系统，需要超越传统的分类或生成能力。它们必须构建对三维物理世界的深刻、一致且高效的理解。这正是我们与DISI合作要解决的根本问题。”他进一步指出：“我们将联手DISI及生态伙伴，共同构建当前VLA与世界模型流水线中缺失的‘空间AI层’，致力于将几何理解的前沿研究转化为开放、高性能的ROCm原生软件栈，从而驱动整个物理AI生态系统的演进。”
DISI CVLab在立体视觉、深度估计与三维重建领域拥有长期且深厚的技术积淀，其成果屡次发表于CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议。根据合作框架，AMD Silo AI将与CVLab联合研发感知与表示模块，将显式三维几何与深度信息无缝集成到端到端的VLA及世界模型架构中。所有研究将优先适配AMD Instinct™ MI系列GPU及未来的ROCm平台。
三大核心研究方向
本次合作的研究议程将围绕以下三个核心支柱展开：
几何感知骨干网络：重点研发立体视觉、深度估计、多视角感知、鸟瞰图（BEV）及三维场景表示等核心技术。
基于ROCm的高效几何感知训练与推理：优化BEV与点云处理流水线，并开发可集成于端到端VLA架构的高性能几何模块。
面向机器人与自动驾驶的评估体系：构建结合仿真与真实数据的评估框架，重点验证模型的空间推理能力、三维一致性，以及对视角变化与遮挡的鲁棒性。
博洛尼亚大学（DISI）副教授Matteo Poggi表示：“我们长期致力于让机器从图像中精确恢复深度、形状与三维结构。此次合作提供了一个绝佳契机，能将我们的几何感知研究融入更宏大的VLA与世界模型体系，直接应用于机器人与自动驾驶场景。依托AMD的硬件与软件平台，我们能够将这些研究成果转化为ROCm原生的基础模块，在目标平台上进行验证，并以开源形式发布，赋能更广泛的开发者社区。”
此次合作的一个关键亮点在于其紧密的产业联动——意大利领先的机器人公司Generative Bionics深度参与其中。该公司专注于为实际应用场景设计并部署全栈式人形机器人系统。通过与DISI、UniMoRE及AMD的紧密工程协作，Generative Bionics将把真实的机器人部署经验与挑战反馈至研究闭环，确保前沿的空间AI研究成果能够高效转化为稳定、可用的机器人平台解决方案。
关于博洛尼亚大学与CVLab
博洛尼亚大学创立于1088年，是欧洲历史最悠久、最具声望的研究型学府之一。其下属的CVLab研究团队在立体视觉、深度估计、三维重建及几何感知领域拥有深厚专长，研究成果持续发表于CVPR、ICCV、ECCV、ICRA等顶级学术会议，并积极贡献于三维视觉领域的开源基准测试与工具生态建设。
合作详情问答
Q1：AMD Silo AI与博洛尼亚大学的空间AI合作具体研究什么内容？
合作聚焦于将显式三维几何信息深度整合至VLA模型和世界模型流水线。主要研究方向包括：几何感知骨干网络（涵盖立体视觉、深度估计、BEV等）、基于ROCm的高效几何感知训练与推理优化、以及面向机器人与自动驾驶的专项评估体系。所有产出将原生运行于AMD ROCm平台，并向开源社区开放。
Q2：CVLab在这次合作中扮演什么角色？
CVLab是博洛尼亚大学DISI下属的顶尖计算机视觉实验室，在立体视觉、深度估计和三维重建领域拥有权威研究地位。在此次合作中，CVLab被定位为双节点学术枢纽中的“空间AI”技术核心，负责与AMD Silo AI联合设计关键的感知与表示模块，目标是将几何理解的前沿算法转化为ROCm原生的开放软件工具。
Q3：Generative Bionics在此次合作中起到什么作用？
Generative Bionics是意大利领先的机器人公司，专注于全栈式人形机器人系统的设计与实际部署。该公司在此次合作中承担关键的工程桥梁角色，通过与DISI、UniMoRE及AMD的紧密协作，将真实世界机器人部署的工程经验与需求导入研究体系，确保空间AI研究成果具备直接的产业应用价值，并能快速转化为可落地的机器人平台功能。