激活边缘智能生态，ADI探索人形机器人量产未来

9月16日，ADI“激活边缘智能 共绘具身未来”人形机器人媒体分享会在京兴办。会上，ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士详解工业智能演进路径，ADMT4000与TMC9660等多款创新产品首次亮相，行业专家共议商业化挑战与机遇和人形机器人发展新蓝图。

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。

陈宝兴博士强调，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。

陈宝兴博士特别说明：“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。”

陈宝兴博士指出，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。”

文 / 平萍

来源：荣格-《智能制造纵横》

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