从数字工厂到人形机器人：ADI的工业智能野心

9月16日，Analog Devices（ADI）在北京举办“激活边缘智能，共绘具身未来”人形机器人媒体分享会。会上，ADI院士兼技术副总裁陈宝兴博士直言：“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。”在他看来，未来的竞争不止拼算力，更在于把智能真正“装进身体”，让机器人在真实物理世界里可靠地感知、决策与执行。
 
             ADI院士兼技术副总裁陈宝兴博士
 
回看AI时间轴：1950年图灵测试提出“机器能否思考”，1956年达特茅斯会议奠定AI学科，2012年深度学习带来感知能力跃升，2022年生成式AI走向大众化；2025–2030年，具身机器人被普遍视为产业化关键窗口。从“能思考”到“会动作、懂触觉”的路径，依赖的不是某个单点器件或算法，而是软硬件协同与系统级优化。这也是为何当“算力大脑”与“物理神经”同时完善时，人机协作的新纪元才真正开启。
 
把现代工厂看成“一个巨型机器人”
 
在陈博士的比喻中，现代工厂可以被看作一个“巨型机器人”：
 
※传感器（视觉、触觉、深度感知）是它的“眼睛”，让工厂能够看得见、摸得着；
 
​※高速连接（GMSL、以太网、60GHz无线等）是它的“神经网络”，保障信息的快速传输；
 
​※电机与执行系统（电机驱动、编码器）是它的“肌肉”，完成精确动作；
 
​※控制与解译系统（运动规划、边缘AI）则是它的“大脑”，负责决策与协调。
 
而当这些能力被浓缩在人形机器人身上，它就成为工厂的“超级员工”。ADI的定位是提供这一体系中的核心构件与集成能力：从传感器、信号链到电源管理与电机控制，一个都不能少。
 
人形机器人不只是技术的必然产物，更是产业与社会发展的呼唤，三股力量共同推动着人形机器人成为“产业刚需”：1）AI 算法的加速：强化学习、视觉-触觉融合、边缘推理让机器人能在动态复杂环境中自适应动作；2）柔性制造的市场需求：工厂需要在短时间内切换产品/任务，人工难以完全覆盖时，灵活的机器人可弥补生产节奏的波动。3）人口与劳动力结构变化：人口老龄化与技能劳动力短缺，推动机器人从替代走向协作。
 
然而，要想让人形机器人做到像人类一样灵活，不是易事。人类的双手，是机器人研究最难模仿的部分。陈博士提到，特斯拉CEO马斯克曾表示，“Optimus Gen3最大挑战就是灵巧手”。要把机器人的手做到“像人类一样灵巧”，陈宝兴明确提出五项必须同时到位的技术条件，并给出量化指标，这对产业研发具有很强的参考价值：
 
l 低延迟（Latency）— 以生物类比来看，人类脊髓反射需要20–50ms；机器人要实现“本能级反应”，控制环路总延迟需压缩到10–20 ms，甚至更低。
 
l 精密电机控制—指关节角度感知与驱动分辨率需显著高于当前水平，目标指关节角度精度约 ±0.02°–0.05°。
 
l 高灵敏度触觉传感—要识别约1克的力变化与1毫米级位移，才能实现柔顺抓取与复杂操作。
 
l 高速互联—关键关节间需要毫秒级甚至1 ms级别的通信/同步能力以完成协同动作。
 
l 高带宽数据共享与边云协同 — 本地实时推理与云端批量训练/优化需要高带宽、低抖动的数据通路，支持Sim2Real与在线学习。
 
陈博士强调：“类人灵巧不是单点突破，而是全链路系统协同的结果”，任何一环短板都会制约整体能力。ADI正凭借一系列的核心技术与系统解决方案，加速机器人部署与落地。
 
 
让机器人更灵巧：ADI的磁耦合触觉感知创新
 
在“灵巧操作”这一关键环节中，触觉传感器至关重要。陈宝兴博士指出，现有的电容式、压阻式和光学触觉传感器普遍存在环境适应性差的问题：水汽会改变电容与电阻，灰尘会影响光学探测，可靠性因此受限。针对这些痛点，ADI选择在磁耦合触觉传感器方案上发力。
 
与传统技术不同，磁耦合方案有三个突出优势：1）环境鲁棒性：磁场本身不受水分或灰尘影响，同时通过芯片内的磁屏蔽层与差分检测结构，有效抑制外界磁干扰。2）性能指标优异：灵敏度可达 1g，分辨率约 12-bit，空间分辨率小于 1mm；电桥式架构也保证了低温漂与长期稳定性。3）工程可靠性：检测电桥与外力面并不直接接触，大幅减少机械磨损，提升使用寿命和可靠性。凭借这些特性，磁耦合触觉传感器为工业机器人在潮湿、多尘或电磁复杂的环境中执行装配、抓取等任务提供了更高的稳定性与精度，成为ADI差异化布局中的重要一环。
 
会上，ADI展出了一款创新型多圈传感器ADMT4000。ADMT4000 是全球首款单芯片多圈位置传感器，测量范围可达 46 圈，在全程范围内保持 ±0.25° 精度。它基于磁畴壁在纳米导线中的可控传播来记录旋转运动，利用 GMR 检测点精确读取磁畴壁位置，从而实现无源记忆——即使断电仍能保留运动信息，无需备用电池、机械齿轮或上电归零校准。该方案显著简化系统设计，取代传统笨重的多圈编码器，但在应用中需保证磁场强度在 16–31 mT 窗口内，并通过屏蔽措施抵御外部磁场干扰，确保在复杂电磁环境（如人形机器人关节控制）中依然具备稳定可靠的性能。
 
会后采访中，陈宝兴解释指出，ADI磁传感的核心路径并非业界常见的“永磁体+霍尔”，而是“线圈生磁 + 磁阻电桥（AMR/GMR/TMR）差分检测 + 磁屏蔽”。这种架构使得磁场可控且不随时间衰减，在高温高压等苛刻环境下较永磁体更稳定；同时，差分结构+屏蔽显著提升对外部磁扰的抑制能力与长期鲁棒性。
 
在产品规划上，ADI将由一维（1D）传感逐步扩展至三维（3D）与多点阵列，并叠加内置AI算法，以强化复杂信号处理与不同场景下的自适应能力。
 
在陈宝兴博士看来，要让机器人具备接近人类的“本能反应”，还必须在整个控制环路上尽可能压缩延迟。他将这一过程拆解为四个关键环节，并逐一给出工程实现的重点：
 
感知延迟：例如，磁触觉阵列需实现 1 ms 级响应；视觉与深度传感也必须采用低延迟的采样和预处理，才能保证感知信息快速进入决策链路。
 
处理延迟：边缘 AI 芯片需要在本地完成实时推理与控制，避免数据回传云端带来的往返等待。
 
通信延迟：高速互联技术（如 GMSL、工业以太网、60GHz 无线）必须确保数据在毫秒甚至子毫秒级完成传输。
 
驱动延迟：电机驱动与编码器需具备高响应和低滞后特性，使指令几乎能“零延迟”地转化为实际动作。
 
陈博士强调，控制链路上每减少一毫秒，都能显著提升机器人在动态交互场景中的稳定性与安全性。他用一个生动的例子形容：“就像人类的手指碰到烫的东西，会在 20–50 毫秒内本能收回。要让机器人具备类似的本能反射，就必须在感知、处理、通信和驱动四个环节都做到极致的低延迟。”这不仅是技术上的挑战，更是人形机器人真正走向“类人灵巧”的必要前提。
 
向“类人水平”迈进：目标与路径
 
要让机器人真正接近人类的灵巧度，并不是一蹴而就的事情。陈宝兴博士指出，当前工业机器人与“类人水平”之间仍有显著差距，这些差距同时也是未来研发的里程碑：
 
※角度检测精度：现有水平约 ±0.1°–0.5°；类人目标需提升至 ±0.02°–0.05°。
 
※抓取与位移精度：目前一般为 ±1–2 mm；类人目标则是 0.01 mm 级，以满足微装配、外科手术等极端应用。
 
※闭环关节协同延迟：当前为 5–10 ms；类人目标需压缩至 1 ms，以实现自然的多关节同步和复杂动作协调。
 
这些对标目标凸显了“类人灵巧”的技术门槛，也为器件供应商、系统集成商、控制软件开发者提供了明确的研发方向。
 
然而，仅有指标还不够。工业应用的另一大挑战是缺乏足够的真实训练数据。复杂的工厂环境和多变的应用场景，使得机器人难以在有限数据中获得全面的学习与适应能力。
 
为此，ADI正在推动其传感器与执行器的物理模型接入 NVIDIA Isaac Sim 等高保真仿真平台，以“虚拟训练”来补足数据短板：在仿真中生成大量标注清晰、场景多样的数据；借助高保真物理反馈缩小仿真—现实（Sim2Real）差距；将虚拟环境中训练的控制策略快速迁移到真实机器人上，减少现场调试和试错成本。陈宝兴表示：“要实现仿真的准确性，就需要准确的传感器模型与执行器模型——这正是ADI在努力的方向。”
 
通过这种方式，产业界不仅能够明确目标，也能够找到路径：在仿真中先“学会”，再把成果带到现实世界中“立刻能用”。这让机器人从当前的工业水平向“类人灵巧”加速迈进成为可能。
 
从原型到量产的人形机器人突破之路
 
在本次圆桌论坛中，来自产业链上下游的多位嘉宾围绕“从原型到量产—人形机器人商业化突破之路”展开了深入探讨，话题聚焦在技术瓶颈、产业落地、成本挑战与未来应用路径几个关键方面。



嘉宾们普遍认为2025 年有望成为人形机器人的“量产元年”。不过，应用必须遵循循序渐进的原则，先在物流、分拣、高危作业、无人零售等工业场景率先落地，再逐步向更复杂的任务扩展。正如北京因时机器人科技CMO房海南所言，需求一直存在，但供给的成熟度与市场的高期待之间存在落差，因此产业需要通过硬件的批量化和软件算法的持续迭代来逐步缩小差距。
 
成本与产业链问题同样是绕不过去的挑战。松延动力人形机器人电控系统负责人吴雅剑指出，核心零部件和动力系统的成本依然居高不下，这是量产难以快速推进的重要原因。房海南则补充，从零部件发展路径来看，微型化、模块化和体系化是必然趋势，这不仅会促进人形机器人发展，也将带动医疗、工业等更多行业的智能化升级。
 
值得注意的是，产业创新与生态建设正在同步推进。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介绍，天工机器人团队正在坚持“零部件—系统—平台”的全链路突破，并通过开源策略推动具身智能的广泛应用。这种从基础层、系统层到平台层的协同创新，为整个行业提供了一个生态化发展的参考路径。与此同时，松延动力在算法与控制系统上实现突破，使机器人完成了连续空翻等高难度动作，展示了具身 AI 与硬件协同的潜力。
 
在全球产业链格局中，陈宝兴对中国走向人形机器人量产持乐观态度，他列举了四大支撑要素：领先的制造能力（从模具到零部件到整机集成）；充沛的工程人才储备（大规模工程实现所需的人力基础）；稳健高效的供应链体系（快速迭代与规模化的保障）；“中国速度”（从原型到批量的时间优势）。
 
基于这些因素，他认为中国有条件把人形机器人从“实验室原型”推进到“工业量产”。ADI也表达了与本地产业生态合作、共同推进具身智能落地的意愿。


                                  北京人形机器人创新中心展厅

最后，嘉宾们对未来应用路径形成了较为一致的判断：短期（3 年内）：在物流分拣、工厂工位等相对单一的场景落地；中期（3–5 年）：拓展到医疗陪护、高危环境作业等更复杂领域；长期（5–10 年）：进入家庭与个人服务，成为真正具备陪伴性与自主学习能力的人类助手。
 
写在最后
 
在人形机器人的发展之路上，ADI的角色既是器件与模块提供者，也是系统集成的推动者。陈博士呼吁产业合作伙伴、研究机构与本地供应链共同参与，把人形机器人从“概念”推进为“工厂里的同事”，从而在制造、医疗、服务等多个领域重塑生产力与服务能力。一个具备自适应、智能、协作的机器人，将深刻改变工业、医疗、服务和教育，开启真正的具身智能时代。