激活边缘智能生态：ADI多项核心技术亮相，共探人形机器人量产未来

9月16日，全球领先的半导体解决方案供应商Analog Devices, Inc. (ADI)在京成功举办“激活边缘智能 共绘具身未来”人形机器人媒体分享会。ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士发表主题演讲，系统阐述了从数字工厂到人形机器人的工业智能发展路径，并首次展示了多款代表行业前沿水平的核心硬件解决方案。

 

活动中，来自国家地方共建具身智能机器人创新中心、北京因时机器人科技、松延动力等机构与企业的嘉宾围绕人形机器人商业化路径展开圆桌对话，共探行业发展新机遇。

 

从数字工厂到具身智能，工业智能迎来新纪元

 

陈宝兴博士在题为《从数字工厂到人形机器人，全方位构建工业智能未来》的演讲中指出，过去十年数字工厂推动了自动化和数据驱动决策，但真正的工业智能未来在于“物理智能”（Physical AI），即机器对环境的感知、理解与灵巧操作能力。

 

 

他将AI发展70年历程梳理为一条清晰的进化轴线：从1950年的图灵测试、1956年人工智能学科确立、2012年深度学习突破、2022年生成式AI爆发，到2025–2030年具身机器人逐步落地。他指出，AI、机器人与自动化正从各自发展走向深度融合：“此前AI、自动化与机器人分属不同赛道，如今正加速融汇成超级生态，催生工业智能的全新形态。”

 

谈及人形机器人的发展驱动力，陈宝兴博士强调三大核心因素：AI算法的突破赋予机器自主学习与环境适应能力，灵活制造需求推动机器人实现快速任务切换，而人口减少与劳动力短缺则让人机协作成为制造业刚需。

 

陈博士强调，人形机器人不仅是技术集成的产物，更是现代工厂智能系统的具身化体现。“传感器是眼睛，高速连接是神经网络，电机与执行系统是肌肉，控制与解译系统是大脑——人形机器人将这些能力集成于一个‘人体’中，成为工厂的‘超级员工’，其核心在于实现感知、连接、控制、解译四大能力的高度集成。”

 

核心突破：四大技术维度构建类人灵巧基础

 

陈宝兴博士详细阐述了ADI在人形机器人核心技术领域的突破，重点聚焦感知、连接、控制三大关键环节。在感知层面，ADI倡导 “多模态感知融合” 技术路径，通过视觉与触觉的协同判断提升机器人对物体形态的认知能力。

 

针对人形机器人的核心突破口——灵巧手技术，陈宝兴博士提出五大关键技术要素：一是低延迟控制，需将控制环路总延迟压缩至10-20毫秒以内，逼近人类脊髓反射速度；二是精密电机控制，实现高分辨率位置与力反馈；三是触觉传感，精准感知压力、滑移与材质变化；四是高速互联，构建低抖动数据通路；五是高宽带数据共享，支撑边云协同优化。

 

ADI发的磁耦合触觉传感器有效解决了传统产品的环境适应性问题，其通过弹性材料压缩引发的磁场变化检测力的大小，不受水分、灰尘影响，温度稳定性优异，力检测灵敏度可达1 克，空间分辨率低于1毫米。

 

在精度提升方面，陈宝兴博士坦言行业仍需突破：“当前机器人角度检测精度约±0.1–0.5度，未来需提升至±0.02–0.05度才能对标人类指关节；运动控制精度从±1–2毫米向0.01毫米迈进，关节协同延迟需从5-10毫秒降至1毫秒。这需要全产业链的技术协同。”

 

首次亮相：TMC9660伺服驱控芯片与ADMT4000多圈传感器

 

此次分享会上展出的创新型多圈传感器 ADMT4000与高集成单片伺服驱控芯片TMC9660，成为感知与控制技术落地的重要载体。

 

作为ADI率先发布的单芯片多圈位置传感器，ADMT4000实现了46圈绝对测量范围与±0.25度精度的双重突破。其基于磁畴壁在磁性纳米导线中可控传播的技术原理，通过外部永磁体驱动磁畴壁位移，再经由四个巨磁阻检测点的电阻变化反演关节旋转角度与累计圈数。该传感器无需备用电池或机械齿轮，可在无源状态下精确记录运动，上电即能获取绝对位置，彻底解决了传统方案的校准难题。

 

陈博士特别说明：“这款传感器需在16~31mT磁场窗口内操作，ADI提供的磁屏蔽方案可有效抵御复杂电磁环境干扰，保障测量准确性。”

 

在控制领域，TMC9660高集成单片伺服驱控芯片展现出强大技术优势。该芯片集成MCU、伺服三环控制、70V/2A智能栅极驱动器、运放及电源管理单元等五大功能模块，开发者仅需外置功率MOSFET即可构建完整伺服驱动单元。其内置硬件FOC技术省去繁琐算法开发，支持100kHz伺服环路控制与8点Ramp轨迹发生器，为精准运动控制提供核心支撑。“这两款产品的推出，标志着ADI在传感器与驱动控制领域的技术领先性，为机器人灵巧操作奠定基础。”

 

生态构建：AI 与物理智能的深度融合路径

 

陈博士强调，人形机器人的规模化落地离不开AI与物理智能的深度融合。“如果说AI是机器人的‘大脑’，负责学习、推理与决策，那么物理智能就是‘身体’，承担感知、运动与环境互动功能，二者缺一不可。”

 

为破解工业场景训练数据匮乏的难题，ADI正将传感器与执行器模型集成至NVIDIA Isaac Sim 平台，通过高精度物理仿真生成训练数据，实现从仿真到现实的Sim2Real突破。“工业场景的复杂性决定了无法依赖真实环境采集足够数据，而高保真仿真模型能精准模拟物理反馈，训练可直接部署的控制策略，这是加速技术落地的关键路径。”

 

陈博士指出，中国在制造业基础、工程人才、供应链效率和创新速度方面具备显著优势，有望成为全球人形机器人量产的核心阵地。ADI将持续与本地伙伴合作，推动从核心部件到系统方案的全面创新。

 

对于人形机器人的未来形态，陈博士提出三大核心特性：自适应能力，可快速重配置以应对任务与环境变化；高阶智能，具备自主学习与举一反三能力；深度协作，能理解人类意图并主动配合。“这些特性将推动机器人在工业、医疗、服务、教育等领域实现突破，开启具身智能新时代。”

 

圆桌论坛环节：凝聚产业共识，明晰发展路径

 

在随后的圆桌论坛环节，以“从原型到量产——人形机器人商业化突破之路”为主题，ADI中国区工业市场总监蔡振宇担任主持人，与陈宝兴博士、国家地方共建具身智能机器人创新中心具身天工事业部负责人刘益彰、北京因时机器人科技CMO房海南、松延动力人形机器人电控系统负责人吴雅剑等多位行业专家，围绕人形机器人产业化面临的技术挑战、创新路径与未来场景展开深度对话。

 

 

论坛上，嘉宾们就人形机器人从实验室走向大规模商业化的核心挑战展开了深入交流。大家普遍认为，当前行业在物理智能与AI算法的深度融合、复杂环境下的适应性、系统可靠性以及成本控制等方面仍面临显著挑战。实现人形机器人的商业化落地需要采取渐进式发展路径，优先在工业制造、物流分拣等结构化场景中寻求突破，逐步向医疗康养、家庭服务等更复杂领域拓展。

 

针对技术突破路径，嘉宾们提出多元解决方案：国家地方共建具身智能机器人创新中心的刘益彰表示，需从零部件到系统进行全链路技术迭代，其团队开发的天工机器人通过自主导航技术与“具身大脑+具身小脑”架构提升场景适应性，并开放URDF模型与ROS控制栈支持开发者创新；北京因时机器人科技的房海南强调零部件微型化、模块化发展的重要性，其公司量产的灵巧手已在物流分拣等场景落地，主张从简单场景切入逐步拓展应用；松延动力的吴雅剑则分享了机器人高难度动作实现经验，通过位姿优化算法、低延迟控制与能量回收技术实现连续空翻，同时指出成本控制与具身 AI 突破是量产关键。

 

关于未来应用场景，论坛形成了清晰的阶段性共识：短期内人形机器人将主要在工业领域实现应用；中期有望拓展至医疗陪护、高危作业等特殊场景；长期愿景是进入家庭场景，实现真正的人机共融。嘉宾们强调，尽管前路挑战重重，但随着技术不断成熟和产业生态日益完善，人形机器人有望在未来5-10年内实现大规模商业化应用，为人类社会带来深远影响。

 

总结

 

会后，部分与会嘉宾和媒体代表共同参观了国家地方共建具身智能机器人创新中心。该中心作为国内重要的机器人研发与产业化推动平台，集中展示了多项前沿技术成果和典型应用场景。参观过程中，创新中心负责人重点介绍了其在关节优化、运动控制、自主导航等方面的技术突破，以及“天工”系列机器人在工业与服务领域的落地案例。

 

 

本次分享会不仅展示了ADI在感知、连接、控制、解译等领域的全面技术布局，更凸显了其从核心芯片到系统解决方案的赋能能力。随着TMC9660、ADMT4000等创新产品的推出，以及与中国产业伙伴的深度协同，ADI正积极推动人形机器人从实验室走向工厂、从概念走向现实，助力中国在全球智能机器人浪潮中占据领先地位。