过去10年，“数字工厂”是工业界的流行语。那时候，制造企业把传感器嵌入产线，用数据分析指导排产和质控，效率得到释放，但工厂依然是冷冰冰的流水线。
“物理智能即机器对环境的感知、理解和灵巧操作，将是工业智能的未来。我们要让机器具备感知、连接、控制和解译的能力，让工厂成为一个有思想、有触感和有行动力的智能系统。”ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士说到。
陈宝兴在会议线上拉出一条时间轴：从1950年图灵测试，到1956年达特茅斯会议，再到2012年的深度学习突破和2022年大模型的爆发，每一个节点都推动机器在思考、感知或表达上的进化。
“2025年到2030年，人形机器人将成为现实。”陈宝兴说。过去，AI、自动化、机器人是三条平行的轨道，而现在，它们正在融汇为一个超级生态。
这种判断并非空穴来风。
市场需要柔性制造，能随时切换生产；社会面临劳动力短缺，工厂招不到工人；AI算法突破，则让机器人第一次有可能适应复杂环境。三股力量同时汇聚，把人形机器人推向了风口。
趋势之下，ADI已做好准备。
从给机器人“看清世界”的ToF摄像头模组，到让数据“跑起来”的GMSL、以太网高速连接，关节数据传输也搭好了60GHz无线“通道”。IMU模块和触觉传感器就是“关节”与“指尖神经”，而到了电机控制这关键一环，磁性编码及控制器、位置传感器更能稳稳把控每一步动作，从“眼睛”到“神经”再到“肌肉”，ADI正在让人形机器人从实验室走向工厂。
灵巧手成最难考题？低延迟、1克感知、高速互联是破局关键
“Optimus Gen3最难的就是灵巧手。”
雷峰网(公众号：雷峰网)获悉，灵巧手是人形机器人量产的关键考题，实现类人灵巧，需要做到低延迟、精密电机控制、触觉传感、高速互联、高宽带数据共享五大技术的“齐步走”。
首先是低延迟，人类靠着“脊髓反射”能在20-50毫秒完成本能反应，而机器人要实现本能级反应，控制环路的总延迟必须控制在10到20毫秒之内甚至更低。
其次，灵巧手要精准控力、感知材质，背后是精密的电机控制，达到高分辨率反馈与触觉传感器的支撑。
从感知到反应之间，最为关键的环节是信息的传递。
高速连接与数据共享像神经网络般让信息在机器人体内流转无阻，由于工业现场数据非常巨大，机器人还需要在本地和云端之间高效地同步状态、学习经验，最新的AI算法也支持“边云协同”，让机器人能够实时上传操作数据，远程云端可以根据数据对机器人的动作进行即时优化。
在灵巧的表现之下，低延迟与高精度就是其“内核”。
人类指尖碰热物的本能反应，对应着机器人感知、处理、通信、驱动四大环节的极致追求：1毫秒响应的磁触觉阵列、实时推理的边缘AI芯片、毫秒级传递的高速通信，缺一不可。
而精度上，当下机器人±0.1-0.5度的角度检测、±1-2毫米的运动控制，距离人类级的±0.02-0.05度、0.01毫米还有差距，甚至1克压力变化、1毫米位移的感知，都是未来要跨越的门槛。
ADI研发的磁耦合触觉传感器，依靠弹性材料与磁电桥设计，实现抗水分、防尘、耐温差，并达到1克的力检测灵敏度与低于1毫米的空间分辨率，突破了传统传感器的瓶颈。
真正让机器人从“实验室走向工厂”，AI与物理智能的“深度绑定”必不可少。
把AI比作机器人的“大脑”负责学习决策，物理智能就是“身体”，靠传感器与执行器感知、行动，ADI正将传感器与执行器模型接入NVIDIA Isaac Sim平台，用高仿真模拟生成训练数据，破解工业场景数据稀缺的难题，打通“从仿真到现实”的路径。
技术革新之下，那些曾困在实验室的“灵巧手”，将成为工厂里与人类并肩的“好搭档”。
数据稀缺、试错贵、落地慢？「生态化」打开具身智能商业化缺口
走出实验室意味着技术成立，但商业化需要技术成熟。
当前物理智能与AI的融合还不够深，机器人对复杂工业场景的适应性远远不足：比如抓取轻重物体需要不同力度，可AI对物理环境的认知有限，连数据训练都成了难题。
生态化是实现商业化的重要手段。
ADI的生态布局第一步是联合产业链伙伴搭建“数字孪生仿真平台”，ADI提供精准的物理器件模型，从TMC控制器到多圈角度编码器，再到能抗环境干扰的磁耦合触觉传感器，这些核心部件的参数被精准植入仿真系统，让机器人在进入真实场景前，就能通过模拟完成动作优化与场景适配。
就像给机器人提前“彩排”，既解决了复杂场景数据稀缺的问题，也帮下游厂商降低了试错成本，这正是生态协同的第一层价值。
技术难题之外，商业化还面临“落地节奏”的考验。
因时机器人房海南提到，市场总期待机器人一步实现“通用泛化”，但眼下更该从物流分拣这类“小场景”突破。
在ADI的生态布局里，不只是提供单一器件，而是打造“全栈式技术方案”，适配不同阶段的落地需求。比如针对物流分拣中不规则物体的抓取，ADI的ToF摄像头模组帮机器人“看清”物体，GMSL高速连接确保数据实时传输，60GHz无线连接解决关节数据传输难题，再加上低延迟的边缘AI芯片，形成一套从“感知”到“反应”的完整技术链。下游厂商不用再拼凑零散技术，直接就能基于ADI的方案快速落地，这种“拎包入住”式的技术支持，让小场景的商业化落地速度大大加快。
而当讨论聚焦到“成本控制”与“产业链协同”，ADI的生态思路更显清晰。
松延动力吴雅剑提到，核心零部件成本高是量产的一大障碍。ADI的应对之策，是开放技术接口、联合上下游降本：一方面将传感器、控制器的技术参数开放给零部件厂商，推动核心器件的规模化生产；另一方面，与英伟达等伙伴合作，将ADI的传感器与执行器模型接入IsaacSim平台，让仿真训练数据能跨平台复用，减少全行业的重复投入。
比如ADI的磁耦合触觉传感器，不仅自身抗水分、防尘，还能通过生态共享的技术标准，适配不同厂商的机器人灵巧手，既保证了兼容性，又通过规模效应拉低了单价。
至于“未来哪个行业先爆发”，ADI的生态布局早已提前卡位。
短期看，工业、物流场景需要稳定的算力与低延迟控制，ADI的以太网、ISO-USB连接技术能提供可靠支撑，目前已联合多家物流设备厂商开展试点；中期看，康养领域对触觉感知、精准控制要求高，ADI的IMU模块与触觉传感器，正与医疗设备企业合作开发助老机器人；长期看，当机器人走进家庭，ADI计划通过“边云协同”技术，让机器人能实时上传数据、优化动作，而这背后，是ADI与云服务商、AI算法公司共同搭建的“数据-算法-硬件”生态闭环。
从技术攻坚到场景落地，从成本控制到未来布局，ADI的生态思路始终贯穿其中——不是自己“造机器人”，而是用核心技术搭建平台，让产业链上的每一方都能在生态里找到位置：算法公司有精准的物理模型可用，硬件厂商有标准化的技术方案可依，场景方有适配需求的产品可选。
这种“各尽所能、各取所需”的生态协同，或许正是解开人形机器人商业化难题的最终答案——当技术不再是孤岛，当产业链形成合力，机器人从实验室走向工厂、走进生活成为现实。
