ADI视角下的机器人变革：趋势、技术与加速之道

在当今科技飞速发展的时代，机器人领域正经历着深刻的变革，亚德诺半导体（ADI）作为行业的重要参与者，对这一变革有着独到且全面的见解。

ADI机器人和工业视觉业务部业务战略执行总监Maurizio Granato在参加SKS大会时，阐述了ADI视角下的机器人技术和产业的新洞察。

一、机器人变革的宏观趋势

人工智能引领变革浪潮

ADI 认为人工智能已成为机器人领域变革的核心驱动力。传统机器人面临部署复杂和任务适应性有限的挑战，而人工智能的介入成为解决之道。通过人工智能，机器人能更高效地整合应用与编程专业知识，克服部署难题。同时，其强大的适应性让机器人能够应对更广泛、复杂的任务。这使得机器人从单纯的自动化执行者向具备自主决策能力的智能体转变，极大地拓展了机器人在工业自动化等领域的应用边界，加速了机器人的部署进程，为未来工厂的高生产率奠定基础。

可持续性成为重要考量

从可持续发展角度出发，ADI 指出机器人对提高工业可持续性具有显著贡献。一方面，高度自动化的机器人生产能够提升产品产量，同时降低废料产生量，减少资源浪费，这对构建绿色、可持续的工业生产模式至关重要。另一方面，机器人承担枯燥、繁重工作，改善了人类工作环境，提升生活质量，从社会层面推动了可持续发展理念的落实，进而促使更多企业接纳机器人技术。

数字化奠定发展基石

随着工厂中传感器数量的激增和数据的海量汇聚，数字化浪潮为机器人变革提供了坚实基础。这些丰富的数据不仅是人工智能和机器学习革命的 “燃料”，更助力机器人实现自我感知的自动化。通过对数据的深度挖掘和分析，机器人能够更好地理解周围环境，做出更精准的决策，从而在复杂多变的工业场景中高效运行。

二、机器人革命的发展历程与现状

回顾机器人发展历程，从早期借助低成本处理能力、更多内存和可编程性实现复杂任务的高度重复执行，到近 10 - 15 年协作机器人的兴起，机器人技术不断演进。协作机器人通过增加传感器和提升安全性，实现了与人类的协同工作，改变了传统机器人工作模式。如今，工厂中强大的数据基础设施收集的大量数据，为人工智能训练机器人提供了丰富素材，使得机器人自主性不断增强，能够依据实时感知数据灵活应对各种情况。

三、人工智能在机器人领域的实际应用案例

基于状态的监测与预测性维护

ADI 观察到在工业实际应用中，利用人工智能进行基于状态的监测和预测性维护已取得显著成效。通过采集电机和设备的振动、电流、电压等传感信息，结合人工智能与机器学习算法，不仅能精准判断设备是否故障，还能明确故障类型，指导维护人员及时采取措施，延长设备使用寿命，降低工业生产中的意外停机风险。

物体识别和分类

在工厂物流等场景中，移动机器人依靠人工智能在视觉和深度传感方面的应用，实现了精准的物体识别和分类。它们能够准确区分货架、物体和人员，为自主导航和任务执行提供关键支持，提高了工厂物流的自动化和智能化水平。

适应性和回路调整

对于配备电机的人形机器人和自主移动机器人，人工智能驱动的机器学习工具赋予了它们强大的适应性。电机能够实时根据不同地形、坡度等环境因素调整参数，使机器人在复杂多变的工作环境中保持高效运行，拓展了机器人的应用场景和工作能力。

四、ADI 推动机器人变革的技术蓝图与创新举措

“连接、控制和解读” 技术蓝图

ADI 为机器人技术构建了 “连接、控制和解读” 的全面蓝图。连接方面，通过如时间敏感网络（TSN）以太网、GMSL 技术以及无线连接解决方案等，实现传感器、执行器与数字大脑间低延迟的数据传输，确保机器人响应及时、动作精准。控制领域，针对低电压和高电压场景，分别提供如动态电机产品组合、集成隔离技术等，实现对机器人运动的精细控制。解读功能借助多种传感技术，包括 100 万像素深度传感摄像头、77GHz 雷达解决方案等，让机器人能够全面感知周围环境，涵盖视觉、音频及其他传感模式。

创新推出子系统级解决方案

区别于传统的芯片级产品供应，ADI 创新性地推出子系统级解决方案，加速机器人技术的应用进程。例如，60GHz 无线连接器作为即插即用模块，无需客户具备专业天线设计或无线射频知识，降低了技术应用门槛。深度传感子系统集成镜头与校准功能，运动和角度传感技术实现多圈角度传感及零功耗数据保持，用户无需深入了解光学或磁性系统设计，即可轻松将这些先进技术集成到机器人系统中，大大缩短了机器人研发和部署周期。