ADI亮相NVIDIA GTC 2026展示实体智能实际应用

ADI亮相NVIDIA GTC，2026展示实体智能实际应用。ADI

Analog Devices, Inc.（ADI）于本届NVIDIA GTC 2026携最新成果参展，呈现实体智能为机器人领域带来的革新。2026年ADI全面聚焦实体智能（physical intelligence）：透过传感、信号处理、驱动与人工智能(AI)的深度融合，赋予机器人接近人类的操作能力。ADI本次参展重点在于展示支持AI的人形机器人灵巧手平台：凭藉ADI的马达驱动与传感架构真正解锁机器人的灵巧操作能力。

操作灵巧性仍然是自动化领域的主要瓶颈。人类可以轻松操控各类物体，而机器人在需要精细运动控制自我调整调节与触觉感知的任务中仍显吃力。此外，由于缺乏统一标准、公认的难度等级与可复现的测试条件，进一步阻碍了相关技术的发展。

为推动产业向前发展，ADI在本次大会首次预发表全新的工业灵巧度基准测试方案，目的是客观评估并加速机器人操作技术的进步。工业灵巧度基准测试方案基于实体感知、高传真模拟与严格评估，旨在为产业提供统一衡量尺规，以加速技术创新、检验效能指标，并实现跨平台有效对比。

ADI透过三大沉浸式展示，体验ADI关于机器人灵巧操作的技术愿景。

展示1—触觉智能针对灵巧操作的多模态感知

如果机器人能够凭藉触觉完成任务，将会如何？重点展示ADI新一代多模态触觉传感器原型，可实时感知接触、滑动及精细表面互动。人形机器人机械手仅依靠触觉回馈（无视觉参与），即可循网线轨迹追踪移动，精准定位至界面位置。展示背后的模型基于NVIDIA Isaac Sim开发，ADI在其中建构了触觉传感器的数码孪生体，有效加速模拟环境到真实场景的策略迁移。

意义所在：仅靠视觉无法实现真正的灵巧操作。凭藉ADI的触觉传感器、演算法与实体智能技术堆叠，机器人得以获得因应下一代人形机器人平台与通用操作任务所需的精细化接触感知能力。但如何衡量真实场景下的效能表现？答案就在展示2。

展示2—工业灵巧度基准测试方案与数码孪生

ADI与内外部利害关系人通力合作，在美国国家标准与技术研究院（NIST）灵巧度测试案例基础上，开发了一套全新、立足实际应用的灵巧度基准测试方案。首批案例包括：数据中心线缆操作、汽车线束布线与安装精密行星齿轮箱装配，为因应这些任务中固有的从模拟到现实落地挑战，ADI与新思科技（Synopsys）合作开发了高精度、高效率的碰撞检测与柔体模拟功能。

本展示凭藉支持AI的人形机器人灵巧手平台的交互式数码孪生体，呈现此一基准测试方案。本次模拟在搭载NVIDIA RTX PRO 6000 GPU的NVIDIA Isaac Sim中运作，展示了安装在机械手臂上的灵巧手对高传真线缆的操作过程。此一基准测试方案的首个案例充分体现了ADI对真实性与可重复性的不懈追求。客户可运用此模拟环境生成合成数据、训练与验证操作策略，实现从模拟到真实场景的更可靠迁移，进而降低实体原型制作成本，加速产品开发。

展示3—AI驱动的人形机器人灵巧手线缆操作

展示1聚焦「触觉」，展示2聚焦开发过程，展示3则将二者融为一体。

本次展示呈现了端对端操作能力：传感、感知、控制与执行协同工作，并建构出一套完整的系统。安装在机械手臂上的人形机器人灵巧手能够识别线缆、抓取线缆、精准操控，并将线缆插入网络接口，展现出接近人类水准的精细操作能力。

ADI工程师凭藉NVIDIA Isaac Sim完成了本系统的开发与验证，并以NVIDIA SkillGen为操作技能的生成与优化提供支持。该专案并使ADI能够持续获得对客户工作流程的独家见解，做为未来产品升级的依据。

彩蛋—Synopsys展位的双臂机器人灵巧操作展示

ADI的机器人灵巧操作技术成果也展示于Synopsys展位。此次联合展示将ADI新一代触觉传感器与时差测距(ToF)传感技术相结合，并运用Ansys Mechanical多实体场模拟，以实现更高端的线缆智能操作。

本展示结合了基于NVIDIA Jetson Thor的Flexiv双臂机器人平台，融合力觉、视觉与接触感知，全面整合至高传真数码孪生环境。其成果是在动态工业场景中实现可预测、经过优化且稳定可靠的动作表现，充分展现了硬件、模拟与AI三大技术融合所带来的无限可能。

ADI在GTC 2026的内容分享

ADI团队在本届NVIDIA GTC大会亦参与了多场圆桌论坛与专题分享。ADI边缘AI副总裁Paul Golding参与主题为《极致边缘：重新定义基于GPU的AI传感器处理》的圆桌论坛。ADI边缘AI团队首席工程师Philip Sharos联合主持了Synopsys展区的专题分享《缩小工业机器人的模拟到现实落地差距》。

本场分享由Synopsys主办，探讨对新型传感技术的迫切需求，以及透过高传真模拟技术加速模型学习进程、显着缩小工业操作领域模拟与现实落地差距。讲座内容亦涉及ADI在创新灵巧度基准测试方面的研究成果，并探讨Synopsys在可变形物体与连接器资源上的相关贡献。

ADI新兴业务事业部机器学习总监Tao Yu发表展区演讲。本场讲座介绍ADI与Lightwheel合作提升高精度机器人模拟传真度的项目成果，该专案透过建构一套从现实到模拟(Real2Sim)的验证流程，将实测力值、接触行为及可变形互动模拟结果进行对比。透过将先进传感技术与经校准的物理引擎相互结合，双方合作提供了一套清晰的评估方法，用于判断模拟与实测的吻合程度，目标是为依赖精细物理回馈的操作系统提供更可靠的训练与评估支持。

从触觉智能、人形机器人操作，到工业基准测试与数码孪生，ADI全方位呈现实体智能的无限可能。
如果您正在研发新一代机器人、探索人形机器人平台，或搭建规模化自主工业系统。ADI期待与机器人领域的同仁及合作夥伴深入交流，共同展望未来方向。