2025 年 9 月 16 日，全球領先的半導體公司 ADI（亞德諾半導體）在北京大興區(qū)亦莊經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)豐大國際大酒店舉辦 “激活邊緣智能 共繪具身未來” 人形機器人媒體分享會。本次活動匯聚行業(yè)專家、北京市優(yōu)秀人形機器人企業(yè)代表與產(chǎn)業(yè)媒體，圍繞人形機器人技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)化落地及未來趨勢展開深度交流。ADI 公司院士兼技術(shù)副總裁陳寶興博士發(fā)表主題演講，多家合作伙伴分享實踐經(jīng)驗，圓桌論壇環(huán)節(jié)更是碰撞出諸多行業(yè)洞見。

ADI 陳寶興博士主題演講：從數(shù)字工廠到人形機器人，構(gòu)建工業(yè)智能核心能力

陳寶興博士以《從數(shù)字工廠到人形機器人，全方位構(gòu)建工業(yè)智能未來》為主題，系統(tǒng)闡述了 ADI 在人形機器人領域的技術(shù)布局、核心優(yōu)勢及行業(yè)判斷，為現(xiàn)場電子研發(fā)工程師群體呈現(xiàn)了兼具技術(shù)深度與產(chǎn)業(yè)視角的內(nèi)容。

工業(yè)智能進化：從數(shù)字驅(qū)動到物理智能

陳寶興博士指出，過去 10 年數(shù)字工廠推動了生產(chǎn)自動化與數(shù)字驅(qū)動決策，但物理智能 —— 機器對環(huán)境的感知、理解與靈巧操作，將成為工業(yè)智能的未來核心方向。他將 AI 發(fā)展梳理為清晰的時間軸：1950 年圖靈測試開啟機器 “思考” 探索，1956 年達特茅斯會議確立人工智能學科，2012 年深度學習突破推動機器視覺與語音識別升級，2022 年生成式 AI（如 ChatGPT）進入全民時代，而 2025-2030 年將是具身機器人從概念走向現(xiàn)實、推動產(chǎn)業(yè)變革的關鍵階段。

陳寶興博士強調(diào)，AI、自動化與機器人此前分屬不同賽道，如今正融合成 “超級生態(tài)”，而人形機器人正是這一生態(tài)的濃縮載體 —— 可將現(xiàn)代工廠視為 “巨型機器人”（傳感器為眼睛、高速連接為神經(jīng)網(wǎng)絡、電機執(zhí)行系統(tǒng)為肌肉、控制解譯系統(tǒng)為大腦），人形機器人則是具備靈巧 “人體” 的 “工廠超級員工”。

人形機器人核心技術(shù)：四大能力與五大類人靈巧要素

陳寶興博士從技術(shù)維度拆解了人形機器人的核心需求，包括：
感知能力：需實現(xiàn) “多模態(tài)感知融合”，結(jié)合視覺與觸覺判斷物體形態(tài)，提升操作靈巧度；
連接能力：需高速、穩(wěn)定的 “神經(jīng)網(wǎng)絡”，ADI 提供 GMSL、以太網(wǎng)（高速數(shù)據(jù)傳輸）、60GHz 無線連接（關節(jié)數(shù)據(jù)傳輸）、ISO-USB（安全維護調(diào)試）等方案；
控制能力：依賴 AI 驅(qū)動的運動控制算法，實現(xiàn)多關節(jié)同步協(xié)調(diào)，完成類人復雜動作；
解譯能力：讓機器人 “理解” 環(huán)境與任務，而非僅執(zhí)行指令。

針對 “類人靈巧” 這一關鍵突破點，他提出五大技術(shù)要素：
1.低延遲：控制環(huán)路總延遲需≤10-20ms（類比人類 20-50ms 的脊髓反射），ADI 通過 1ms 響應的磁觸覺陣列、邊緣 AI 實時推理、毫秒級通信（GMSL / 以太網(wǎng)）及高響應電機驅(qū)動，實現(xiàn)各環(huán)節(jié)延遲極致優(yōu)化；
2.精密電機控制：需高分辨率位置與力反饋，對標人類手指精準的力度與角度控制；
3.觸覺傳感：感知壓力、滑移與材質(zhì)變化，ADI 研發(fā)的磁耦合觸覺傳感器可克服傳統(tǒng)壓阻式、電容式、光學傳感器受水分、灰塵影響的缺陷；
4.高速互聯(lián)：低抖動的數(shù)據(jù)通路，保障信號實時傳輸；
5.高寬帶數(shù)據(jù)共享：支持 “邊云協(xié)同”，實現(xiàn)本地與云端數(shù)據(jù)高效同步，助力 AI 算法優(yōu)化動作。

同時，他還對比了當前機器人與人類在精度、靈敏度上的差距：當前機器人角度檢測精度為 ±0.1-0.5 度（目標 ±0.02-0.05 度）、觸覺靈敏度需識別 1g 壓力 / 1mm 位移、運動控制精度 ±1-2mm（目標 0.01mm）、關節(jié)協(xié)同延遲 5-10ms（目標 1ms），明確了技術(shù)攻堅方向。

ADI 的技術(shù)落地路徑：物理智能與 AI 深度融合

陳寶興博士提出，加速人形機器人落地的核心是AI 與物理智能的深度融合——AI 是 “大腦”（學習、推理、決策），物理智能是 “身體”（感知、運動、環(huán)境互動）。ADI 正將傳感器與執(zhí)行器模型集成進 NVIDIA Isaac Sim 平臺，通過數(shù)字孿生仿真生成訓練數(shù)據(jù)，解決工業(yè)場景復雜、可訓練數(shù)據(jù)少的難題，實現(xiàn) “Sim2Real（從仿真到現(xiàn)實）” 突破。

他特別強調(diào)，中國憑借領先的制造業(yè)能力、充沛的工程人才、穩(wěn)健的供應鏈及 “中國速度”，已成為人形機器人從原型走向量產(chǎn)的核心市場，ADI 愿與本土伙伴共建具身智能生態(tài)圈。

國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心：開源與全鏈路技術(shù)突破

國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心品牌公關負責人魏嘉星介紹，當前人形機器人需提升可靠性與穩(wěn)定性，重點聚焦物流、分揀、高危場景等工業(yè)應用。其團隊通過技術(shù)迭代解決關節(jié)損壞、發(fā)熱等問題，旗下 “天工” 機器人平臺支持自主導航（如機器人運動會 100 米 / 400 米 / 1500 米全自主完賽），并發(fā)布通用具身智能平臺 “慧思開物”（“具身大腦 + 具身小腦” 架構(gòu)）。同時，中心持續(xù)推進開源，已開放 10 萬余條多元數(shù)據(jù)集及 “天工” 機器人 URDF 模型與 ROS 控制棧，助力開發(fā)者快速驗證算法。

北京因時機器人：靈巧手與零部件模塊化創(chuàng)新

因時機器人 CMO 房海南女士指出，靈巧手是人形機器人智能的關鍵突破口（如特斯拉 Optimus Gen3 難點）。因時從零部件出發(fā)，聚焦一體化、微型化技術(shù)，率先量產(chǎn)一體化線性執(zhí)行器（微型伺服電缸），產(chǎn)品一致性與良率可支持萬臺級量產(chǎn)。她認為，零部件技術(shù)不僅服務于機器人，還可拓展至工業(yè)、醫(yī)療等領域（如微型絲杠），當前應先解決物流分揀等 “單一場景、大需求” 問題，再逐步向通用泛化突破，3-5 年內(nèi)康養(yǎng)、服務場景有望迎來應用增長。

松延動力人形機器人：高動態(tài)平衡與成本優(yōu)化

松延動力人形機器人電控系統(tǒng)負責人吳雅劍分享了機器人完成空翻動作的技術(shù)邏輯：通過位姿優(yōu)化算法（映射擬人數(shù)據(jù)、強化訓練）、毫秒級延時控制、高傳動比設計（毫秒級瞬間放電）及能量回收技術(shù)，結(jié)合穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)本體，實現(xiàn)連續(xù)九次空翻。同時，他提到當前量產(chǎn)面臨具身 AI 壁壘與核心零部件成本高的挑戰(zhàn)，松延正圍繞具身 AI 突破與成本優(yōu)化推進研發(fā)。

圓桌論壇對話，聚焦 “從原型到量產(chǎn)” 的挑戰(zhàn)與機遇

本次圓桌論壇由 ADI 中國區(qū)工業(yè)市場總監(jiān)蔡振宇主持，四位嘉賓圍繞 “人形機器人商業(yè)化突破之路” 展開討論。陳寶興博士認為，當前物理智能與 AI 融合不足，AI 對物理環(huán)境認知有限，復雜場景（如不同物體抓取）的數(shù)據(jù)訓練難度大，需通過精準物理模型與數(shù)字孿生仿真優(yōu)化；國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心具身天工事業(yè)部負責人劉益彰補充，量產(chǎn)需先提升機器人整體可靠性，再拓展場景；因時機器人CMO房海南女士提出，市場對機器人期待高于當前發(fā)展速度，需 “分步落地”，先解決簡單場景需求；松延動力人形機器人吳雅劍則強調(diào)，具身 AI（如無彩排完成遞水等靈活任務）與成本是量產(chǎn)關鍵。

在未來落地的預測上，專家認為短期3年內(nèi)落地會有固定工作操作的工業(yè)場景、物流分揀率先落地，中期3-5年會在康養(yǎng)和無人零售場景逐步滲透。長期5-10年實現(xiàn)人機深度交互、機器人進入家庭實現(xiàn)陪伴和自主任務規(guī)劃，如理解人類意圖、完成復雜協(xié)助。

ADI 機器人相關產(chǎn)品技術(shù)詳解

本次分享會 ADI 展出了兩款核心產(chǎn)品，針對人形機器人關鍵需求提供解決方案，為電子研發(fā)工程師提供明確的技術(shù)選型參考。

（一）創(chuàng)新型多圈傳感器 ADMT4000：解決關節(jié)位置記憶難題

1. 核心優(yōu)勢

?無電池 / 無齒輪設計：采用磁疇壁可控傳播技術(shù)，無源狀態(tài)下精確記錄多圈旋轉(zhuǎn)運動，無需備用電池或機械齒輪，省去上電歸位 / 校準步驟；
?高精度與寬量程：絕對測量范圍 46 圈，全量程精度 ±0.25 度，可替代線性執(zhí)行器中的線性傳感器；
?抗干擾能力：通過磁屏蔽層抑制外部雜散磁場，適配機器人復雜電磁環(huán)境。

2. 工作原理

?利用外部永磁體（固定于關節(jié)旋轉(zhuǎn)部分）驅(qū)動磁性納米導線中磁疇壁位移，將旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)換為一維線性位移；
?沿導線集成 4 個巨磁阻（GMR）檢測點，通過電阻值變化捕捉磁疇壁位置，反演關節(jié)絕對角度與累計圈數(shù)；
?磁疇壁位置為穩(wěn)定物理狀態(tài)，斷電后信息不丟失，上電后一次電阻讀取即可獲取當前位置。

3. 應用注意事項

?磁場窗口控制：需確保 16-31mT 磁場強度（低于 16mT 磁疇無法移動，高于 31mT 易產(chǎn)生錯誤計數(shù)或復位）；
?磁屏蔽建議：采用 ADI 參考設計的 PCB 屏蔽層，減少外部磁場干擾。

（二）高集成單片伺服驅(qū)控芯片 TMC9660：簡化伺服驅(qū)動單元設計

1. 核心優(yōu)勢

?高度集成：單芯片集成 MCU、伺服三環(huán)控制（位置 / 速度 / 電流）、70V/2A 智能柵極驅(qū)動器（GDRV）、運放、LDOs 及 Buck 轉(zhuǎn)換器，僅需外置功率 MOSFET 即可構(gòu)成完整伺服單元；
?高效控制：內(nèi)置硬件 FOC（磁場定向控制），無需繁瑣軟件算法開發(fā)；支持 100kHz 伺服環(huán)路控制與 8 點 Ramp 軌跡發(fā)生器，保障運動精度與效率；
?全面保護：集成保護診斷單元（PTU），應對過流、過壓、過熱等故障。

3.應用場景

適用于人形機器人關節(jié)驅(qū)動、靈巧手執(zhí)行器等需高精度伺服控制的場景，可簡化硬件設計、縮小 PCB 面積，同時提升控制響應速度。

寫在最后

分享會不僅展現(xiàn)了 ADI 在人形機器人感知、控制、連接等核心環(huán)節(jié)的技術(shù)實力，也通過行業(yè)對話明確了 “從原型到量產(chǎn)” 的關鍵路徑。對于人形機器人的電子研發(fā)工程師而言，ADI 的磁耦合觸覺傳感器、ADMT4000 多圈傳感器、TMC9660 驅(qū)控芯片等產(chǎn)品提供了可落地的技術(shù)方案，而其 “物理智能 + AI” 的融合思路，更為未來技術(shù)創(chuàng)新指明了方向。

在會后專家和媒體還集體參觀了國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心。大家感受到，隨著本土產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同深化，人形機器人有望加速突破技術(shù)瓶頸，在工業(yè)、服務、康養(yǎng)等領域逐步釋放價值。(完）