【導讀】在2026年3月16日重返圣何塞的NVIDIA GTC大會上，Analog Devices, Inc. (ADI) 以“物理智能”為核心主題，向【導讀】全球展示了重塑機器人未來的革新力量。面對當前自動化領域在精細運動控制與觸覺感知方面的瓶頸，ADI并未止步于單一硬件的升級，而是通過傳感、信號處理、驅動與人工智能的深度交融，構建了一套支持AI的人形機器人靈巧手平臺。本次參展，ADI不僅帶來了三大沉浸式演示以展現從觸覺感知到端到端操作的技術閉環，更首次預發布了旨在統一行業標準的“工業靈巧度基準測試方案”，試圖為機器人操作技術的客觀評估與加速演進樹立全新的標尺，標志著機器人從“看得見”向“摸得準、做得細”的關鍵跨越。
操作靈巧性仍然是自動化領域的主要瓶頸。人類可以輕松操控各類物體，而機器人在需要精細運動控制自適應調節與觸覺感知的任務中仍顯吃力。此外，由于缺乏統一標準、公認的難度等級與可復現的測試條件，進一步阻礙了相關技術的發展。為推動行業向前發展，ADI在本次大會上首次預發布一項全新的工業靈巧度基準測試方案，旨在客觀評估并加速機器人操作技術的進步。工業靈巧度基準測試方案基于物理感知、高保真仿真與嚴格評估，旨在為行業提供統一衡量標尺，以加速技術創新、檢驗性能指標，并實現跨平臺有效對比。
觀眾可蒞臨主展廳3203號展位，通過三大沉浸式演示，體驗ADI關于機器人靈巧操作的技術愿景。
演示1：觸覺智能——面向靈巧操作的多模態感知
如果機器人能夠憑借觸覺完成任務，將會怎樣？
本演示重點展示ADI新一代多模態觸覺傳感器原型，可實時感知接觸、滑移及精細表面交互。人形機器人機械手僅依靠觸覺反饋（無視覺參與），即可循著網線軌跡追蹤移動，精準定位至接口位置。本演示背后的模型基于NVIDIA Isaac Sim?開發，ADI在其中構建了觸覺傳感器的數字孿生體，有效加速了仿真環境到真實場景的策略遷移。
意義所在：僅靠視覺無法實現真正的靈巧操作。借助ADI的觸覺傳感器、算法與物理智能技術棧，機器人得以獲得面向下一代人形機器人平臺與通用操作任務所需的精細化接觸感知能力。但如何衡量真實場景下的性能表現？答案就在演示2。
演示2：工業靈巧度基準測試方案與數字孿生
ADI與內外部利益相關方通力合作，在美國國家標準與技術研究院(NIST)靈巧度測試案例基礎上，開發了一套全新的、立足實際應用的靈巧度基準測試方案。首批用例包括：
數據中心線纜操作
汽車線束布線與安裝
精密行星齒輪箱裝配
為應對這些任務中固有的從仿真到現實落地挑戰，ADI與新思科技(Synopsys)合作，共同開發了高精度、高效率的碰撞檢測與柔體仿真功能。
本演示借助支持AI的人形機器人靈巧手平臺的交互式數字孿生體，呈現這一基準測試方案。本次仿真在搭載NVIDIA RTX PRO? 6000 GPU的NVIDIA Isaac Sim中運行，展示了安裝在機械臂上的靈巧手對高保真線纜的操作過程。這一基準測試方案的首個案例充分體現了ADI對真實性與可重復性的不懈追求。
客戶可利用此仿真環境生成合成數據、訓練與驗證操作策略，實現更可靠的從仿真到真實場景的遷移，從而降低物理原型制作成本，加速產品開發。
演示3：AI驅動的人形機器人靈巧手線纜操作
如果說演示1聚焦“觸覺”，演示2聚焦開發過程，演示3則將二者融為一體。
本次現場演示呈現了端到端操作能力：傳感、感知、控制與執行協同工作，構建起一套完整系統。安裝在機械臂上的人形機器人靈巧手能夠識別線纜、抓取線纜、精準操控，并將線纜插入網口，展現出接近人類水平的精細操作能力。
ADI工程師借助NVIDIA Isaac Sim完成了本系統的開發與驗證，并借助NVIDIA SkillGen為操作技能的生成與優化提供支持。該項目還使ADI能夠持續獲得對客戶工作流程的一手洞察，為未來的產品升級提供依據。
彩蛋：Synopsys展位的雙臂機器人靈巧操作演示
ADI的機器人靈巧操作技術成果，也將在2號展廳1135號Synopsys展位進行演示。
ADI在GTC 2026上的亮相不僅是技術成果的展示，更是對機器人物理智能生態的一次系統性重構。通過融合新一代多模態觸覺傳感器、與Synopsys及NVIDIA深度合作的高保真數字孿生仿真，以及首創的工業靈巧度基準測試，ADI成功打通了從虛擬訓練到真實場景落地的“最后一公里”。無論是僅靠觸覺完成的線纜追蹤，還是雙臂機器人在動態環境中的穩定操作，都證明了硬件、仿真與AI三者融合的巨大潛力。
ADI在GTC 2026的內容分享
ADI團隊將在本屆NVIDIA GTC大會參與多場圓桌論壇與專題分享。
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團隊首席工程師Philip Sharos于3月16日(星期一)下午3:00聯合主持了Synopsys展區的專題分享《縮小工業機器人的仿真到現實落地差距》。本場分享由Synopsys主辦，探討了對新型傳感技術的迫切需求，以及通過高保真仿真技術加速模型學習進程、顯著縮小工業操作領域仿真與現實落地差距。演講還涉及了ADI在創新靈巧度基準測試方面的研究成果，并探討了Synopsys在可變形物體與連接器資源上的相關貢獻。
ADI新興業務事業部機器學習總監Tao Yu將于3月17日(星期二)下午2:00在Lightwheel展位(1406號)發表展區演講。
本場演講將介紹ADI與Lightwheel合作提升高精度機器人仿真保真度的項目成果，該項目通過構建一套從現實到仿真(Real2Sim)的驗證流程，將實測力值、接觸行為及可變形交互同仿真結果進行對比。通過將先進傳感技術與經校準的物理引擎相結合，雙方合作提供了一套清晰的評估方法，用于判斷仿真與實測的吻合程度，目標是為依賴精細物理反饋的操作系統提供更可靠的訓練與評估支持。
