【導(dǎo)讀】在2026年3月16日重返圣何塞的NVIDIA GTC大會(huì)上，Analog Devices, Inc. (ADI) 以“物理智能”為核心主題，向【導(dǎo)讀】全球展示了重塑機(jī)器人未來(lái)的革新力量。面對(duì)當(dāng)前自動(dòng)化領(lǐng)域在精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制與觸覺(jué)感知方面的瓶頸，ADI并未止步于單一硬件的升級(jí)，而是通過(guò)傳感、信號(hào)處理、驅(qū)動(dòng)與人工智能的深度交融，構(gòu)建了一套支持AI的人形機(jī)器人靈巧手平臺(tái)。本次參展，ADI不僅帶來(lái)了三大沉浸式演示以展現(xiàn)從觸覺(jué)感知到端到端操作的技術(shù)閉環(huán)，更首次預(yù)發(fā)布了旨在統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的“工業(yè)靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方案”，試圖為機(jī)器人操作技術(shù)的客觀評(píng)估與加速演進(jìn)樹(shù)立全新的標(biāo)尺，標(biāo)志著機(jī)器人從“看得見(jiàn)”向“摸得準(zhǔn)、做得細(xì)”的關(guān)鍵跨越。
操作靈巧性仍然是自動(dòng)化領(lǐng)域的主要瓶頸。人類(lèi)可以輕松操控各類(lèi)物體，而機(jī)器人在需要精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制自適應(yīng)調(diào)節(jié)與觸覺(jué)感知的任務(wù)中仍顯吃力。此外，由于缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、公認(rèn)的難度等級(jí)與可復(fù)現(xiàn)的測(cè)試條件，進(jìn)一步阻礙了相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。為推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展，ADI在本次大會(huì)上首次預(yù)發(fā)布一項(xiàng)全新的工業(yè)靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方案，旨在客觀評(píng)估并加速機(jī)器人操作技術(shù)的進(jìn)步。工業(yè)靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方案基于物理感知、高保真仿真與嚴(yán)格評(píng)估，旨在為行業(yè)提供統(tǒng)一衡量標(biāo)尺，以加速技術(shù)創(chuàng)新、檢驗(yàn)性能指標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)有效對(duì)比。
觀眾可蒞臨主展廳3203號(hào)展位，通過(guò)三大沉浸式演示，體驗(yàn)ADI關(guān)于機(jī)器人靈巧操作的技術(shù)愿景。
演示1：觸覺(jué)智能——面向靈巧操作的多模態(tài)感知
如果機(jī)器人能夠憑借觸覺(jué)完成任務(wù)，將會(huì)怎樣？
本演示重點(diǎn)展示ADI新一代多模態(tài)觸覺(jué)傳感器原型，可實(shí)時(shí)感知接觸、滑移及精細(xì)表面交互。人形機(jī)器人機(jī)械手僅依靠觸覺(jué)反饋（無(wú)視覺(jué)參與），即可循著網(wǎng)線軌跡追蹤移動(dòng)，精準(zhǔn)定位至接口位置。本演示背后的模型基于NVIDIA Isaac Sim?開(kāi)發(fā)，ADI在其中構(gòu)建了觸覺(jué)傳感器的數(shù)字孿生體，有效加速了仿真環(huán)境到真實(shí)場(chǎng)景的策略遷移。
意義所在：僅靠視覺(jué)無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的靈巧操作。借助ADI的觸覺(jué)傳感器、算法與物理智能技術(shù)棧，機(jī)器人得以獲得面向下一代人形機(jī)器人平臺(tái)與通用操作任務(wù)所需的精細(xì)化接觸感知能力。但如何衡量真實(shí)場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)？答案就在演示2。
演示2：工業(yè)靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方案與數(shù)字孿生
ADI與內(nèi)外部利益相關(guān)方通力合作，在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)靈巧度測(cè)試案例基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了一套全新的、立足實(shí)際應(yīng)用的靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方案。首批用例包括：
數(shù)據(jù)中心線纜操作
汽車(chē)線束布線與安裝
精密行星齒輪箱裝配
為應(yīng)對(duì)這些任務(wù)中固有的從仿真到現(xiàn)實(shí)落地挑戰(zhàn)，ADI與新思科技(Synopsys)合作，共同開(kāi)發(fā)了高精度、高效率的碰撞檢測(cè)與柔體仿真功能。
本演示借助支持AI的人形機(jī)器人靈巧手平臺(tái)的交互式數(shù)字孿生體，呈現(xiàn)這一基準(zhǔn)測(cè)試方案。本次仿真在搭載NVIDIA RTX PRO? 6000 GPU的NVIDIA Isaac Sim中運(yùn)行，展示了安裝在機(jī)械臂上的靈巧手對(duì)高保真線纜的操作過(guò)程。這一基準(zhǔn)測(cè)試方案的首個(gè)案例充分體現(xiàn)了ADI對(duì)真實(shí)性與可重復(fù)性的不懈追求。
客戶可利用此仿真環(huán)境生成合成數(shù)據(jù)、訓(xùn)練與驗(yàn)證操作策略，實(shí)現(xiàn)更可靠的從仿真到真實(shí)場(chǎng)景的遷移，從而降低物理原型制作成本，加速產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。
演示3：AI驅(qū)動(dòng)的人形機(jī)器人靈巧手線纜操作
如果說(shuō)演示1聚焦“觸覺(jué)”，演示2聚焦開(kāi)發(fā)過(guò)程，演示3則將二者融為一體。
本次現(xiàn)場(chǎng)演示呈現(xiàn)了端到端操作能力：傳感、感知、控制與執(zhí)行協(xié)同工作，構(gòu)建起一套完整系統(tǒng)。安裝在機(jī)械臂上的人形機(jī)器人靈巧手能夠識(shí)別線纜、抓取線纜、精準(zhǔn)操控，并將線纜插入網(wǎng)口，展現(xiàn)出接近人類(lèi)水平的精細(xì)操作能力。
ADI工程師借助NVIDIA Isaac Sim完成了本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證，并借助NVIDIA SkillGen為操作技能的生成與優(yōu)化提供支持。該項(xiàng)目還使ADI能夠持續(xù)獲得對(duì)客戶工作流程的一手洞察，為未來(lái)的產(chǎn)品升級(jí)提供依據(jù)。
彩蛋：Synopsys展位的雙臂機(jī)器人靈巧操作演示
ADI的機(jī)器人靈巧操作技術(shù)成果，也將在2號(hào)展廳1135號(hào)Synopsys展位進(jìn)行演示。
ADI在GTC 2026上的亮相不僅是技術(shù)成果的展示，更是對(duì)機(jī)器人物理智能生態(tài)的一次系統(tǒng)性重構(gòu)。通過(guò)融合新一代多模態(tài)觸覺(jué)傳感器、與Synopsys及NVIDIA深度合作的高保真數(shù)字孿生仿真，以及首創(chuàng)的工業(yè)靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試，ADI成功打通了從虛擬訓(xùn)練到真實(shí)場(chǎng)景落地的“最后一公里”。無(wú)論是僅靠觸覺(jué)完成的線纜追蹤，還是雙臂機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的穩(wěn)定操作，都證明了硬件、仿真與AI三者融合的巨大潛力。
ADI在GTC 2026的內(nèi)容分享
ADI團(tuán)隊(duì)將在本屆NVIDIA GTC大會(huì)參與多場(chǎng)圓桌論壇與專(zhuān)題分享。
ADI邊緣AI副總裁Paul Golding將于3月18日(星期三)下午3:00參與圓桌論壇《極致邊緣：重新定義基于GPU的AI傳感器處理》。
ADI邊緣AI團(tuán)隊(duì)首席工程師Philip Sharos于3月16日(星期一)下午3:00聯(lián)合主持了Synopsys展區(qū)的專(zhuān)題分享《縮小工業(yè)機(jī)器人的仿真到現(xiàn)實(shí)落地差距》。本場(chǎng)分享由Synopsys主辦，探討了對(duì)新型傳感技術(shù)的迫切需求，以及通過(guò)高保真仿真技術(shù)加速模型學(xué)習(xí)進(jìn)程、顯著縮小工業(yè)操作領(lǐng)域仿真與現(xiàn)實(shí)落地差距。演講還涉及了ADI在創(chuàng)新靈巧度基準(zhǔn)測(cè)試方面的研究成果，并探討了Synopsys在可變形物體與連接器資源上的相關(guān)貢獻(xiàn)。
ADI新興業(yè)務(wù)事業(yè)部機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān)Tao Yu將于3月17日(星期二)下午2:00在Lightwheel展位(1406號(hào))發(fā)表展區(qū)演講。
本場(chǎng)演講將介紹ADI與Lightwheel合作提升高精度機(jī)器人仿真保真度的項(xiàng)目成果，該項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建一套從現(xiàn)實(shí)到仿真(Real2Sim)的驗(yàn)證流程，將實(shí)測(cè)力值、接觸行為及可變形交互同仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)將先進(jìn)傳感技術(shù)與經(jīng)校準(zhǔn)的物理引擎相結(jié)合，雙方合作提供了一套清晰的評(píng)估方法，用于判斷仿真與實(shí)測(cè)的吻合程度，目標(biāo)是為依賴精細(xì)物理反饋的操作系統(tǒng)提供更可靠的訓(xùn)練與評(píng)估支持。
