打通物理智能“关键一环”，ADI以全信号链方案助推人形机器人量产进程
“未来5到10年，具身机器人将逐步成为现实，真正推动产业变革。”在近期ADI举办的人形机器人媒体分享会上，ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士这一判断，为现场行业嘉宾与媒体勾勒出工业智能演进的关键路径。
陈博士指出，过去十年，数字工厂虽在自动化与数据决策方面取得显著进展，但物理智能才是工业智能未来的核心突破点。在他看来，人形机器人实质上是将感知、连接、控制与解译四大能力高度集成于一个“人体”结构中，使其成为能够适应复杂场景的“超级员工”。
ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士
作为模拟技术与数字信号处理领域的领军企业，ADI正通过系统化的产品矩阵，试图破解人形机器人在灵巧操作、实时响应与环境交互等方面的关键瓶颈。
从AI演进到具身智能：三大驱动力推动机器人产业化
陈博士将人工智能70年发展历程视作一场“智能进化”。从图灵测试到生成式AI爆发，技术节点不断推进AI从虚拟走向实体。“过去AI、自动化与机器人分属不同赛道，如今正融合为超级生态。”
市场数据同样佐证这一趋势。据行业预测，到2050年，全球人形机器人市场规模有望达到5万亿美元，存量设备可能突破10亿台。这一爆发背后是三重结构性推动力：
AI算法进步，使机器人具备在非结构化环境中自主优化动作的能力；
制造业柔性需求提升，产线需快速响应多品种、小批量任务；
劳动力结构性短缺，尤其在重复性高、危险性强的场景中，机器替代成为必然选择。
ADI中国区工业市场总监蔡振宇在圆桌讨论中进一步指出，2025年有望成为人形机器人量产元年，各类工业场景将逐步成为其落地首站。
物理智能落地挑战：低延迟、高精度与系统协同
尽管前景广阔，人形机器人从演示走向实用仍面临物理智能层面的根本性挑战。
“人类脊髓反射耗时约20至50毫秒，而机器人控制环路总延迟需控制在10至20毫秒以内，才能实现类人反应速度，”陈博士强调。此外，在精度方面，当前机器人关节检测精度约为±0.1–0.5度，远逊于人类指关节±0.02–0.05度的感知精度；触觉灵敏度上，机器人需感知1克压力或1毫米位移，才能实现精细抓取。为突破这些瓶颈，ADI并未局限于单点器件，而是构建了覆盖“感知-连接-控制-解译”全链路的系统方案：
感知层面，其磁耦合触觉传感器利用磁感应原理规避水、尘、温变化干扰，灵敏度达1克，分辨率12比特，相当于为机器人装上“仿生皮肤”；
连接层面，GMSL、60GHz无线连接等技术构建低抖动、高带宽的“机器神经网络”；
控制与解译层面，高精度编码器、边缘AI芯片共同实现多关节协同运动与实时决策。
两款关键产品亮相，破解关节与驱动瓶颈
会议现场，ADI重点展示了两款针对机器人关节与控制核心难题的硬件方案：
新型多圈传感器ADMT4000和高集成单片伺服驱控芯片TMC9660，体现了硬件创新对机器人性能提升的关键作用。
ADMT4000是ADI率先发布的单芯片多圈位置传感器，采用基于磁畴壁在磁性纳米导线中可控传播的创新原理。该传感器绝对测量范围为46圈，整个测量范围内达到±0.25度的精度，省去了传统方案中的备用电池或机械齿轮。
“这种新的多圈技术使系统无需在上电时重新归位或重新校准，能够在完全无源状态下精确记录多圈旋转运动。”ADI技术人员解释道。
这款传感器特别适合人形机器人关节位置检测，其核心技术在于利用外部永磁体产生的磁场驱动内部磁性导线中的磁畴壁位移，从而将关节的旋转运动直接转换为磁畴壁在线性路径上的位移。
另一款重磅产品TMC9660则是一款高集成单片伺服驱控芯片。该芯片集成了MCU、伺服三环控制、70V/2A智能栅极驱动器、运放、LDOs及Buck转换器，开发者仅需外置功率MOSFET即可构成完整的伺服驱动单元。
“TMC9660内置硬件FOC，无需繁琐的软件算法开发。”ADI技术人员介绍，该芯片支持高达100kHz的伺服环路控制及8点Ramp轨迹发生器，确保高效、精准的运动控制。
中国生态：制造业土壤加速机器人落地
中国被与会专家视为人形机器人产业化的关键推进器。陈博士总结其四大优势为：成熟制造业基础、充沛工程人才、高效供应链与快速迭代能力。
国家地方共建具身智能机器人创新中心的“天工”机器人，正是本土技术整合的典型案例。其全自主导航、物体精准抓取等能力，已在机器人运动会上得到验证。该中心开源URDF模型与ROS控制栈的策略，进一步降低了行业技术门槛。
灵巧手被视为人形机器人智能的下一个突破口。北京因时机器人科技CMO房海南表示，作为国内第一家实现五指灵巧手量产的公司，他们很早就认识到零部件技术对机器人发展的促进作用。她指出，灵巧手等核心零部件已呈现模块化、标准化趋势，未来可能形成两至三类通用方案，推动整体成本下降与可靠性提升。松延动力电控系统负责人吴雅剑则补充，高难度动作如空翻，背后是位姿优化、毫秒级延迟控制与能量回收系统的深度融合。
场景落地路径：从工业到家庭，渐进式渗透
关于人形机器人的商业化路径，与会专家形成了基本共识。房海南认为，工业、物流等环境相对简单的场景将率先应用人形机器人。这类环境需要多任务处理，但相对单一，不需要复杂交互功能。“3-5年左右，人形机器人在工业场景的使用率会比较高。”房海南预测，随着技术成熟，机器人可能进入康养和服务环境，满足老龄化社会带来的需求。
吴雅剑将发展分为中短期和长期两个阶段。中短期（3-5年）内，具身AI可能会有突破，能在不同环境完成不同任务；长期（5年以上）目标则是人形机器人进入家庭，提供服务陪伴。
陈博士的预测更为细化：短期应用是相对简单的工业场景；中期覆盖更复杂场景，如医疗陪护或危险环境作业；长期目标是实现真正的人机交互，机器人能够理解人类意图，主动配合完成任务。
从长远来看，与会嘉宾刘益彰表示，希望机器人能尽早走入家庭，成为人类生活的得力助手。
现场体验：创新中心展示全链路技术整合
会议尾声，与会者参观了国家地方共建具身智能机器人创新中心。现场展示的“天工”机器人不仅具备快速运动能力，更展示了在复杂光线、遮挡条件下的物体识别与抓取稳定性。这一场景生动说明，中国在整机集成、算法调试与场景适配方面已形成闭环能力，为ADI等上游技术企业提供了宝贵的落地验证环境。
