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2025年，對(duì)亞德諾半導(dǎo)體（ADI）而言具有特殊意義。這一年，ADI迎來成立60周年。從1965年以一款基于分立元件的放大器模組起步，ADI逐步發(fā)展為一家產(chǎn)品數(shù)量超過75000種、業(yè)務(wù)覆蓋工業(yè)、汽車、通信與消費(fèi)電子等多個(gè)領(lǐng)域的全球性半導(dǎo)體企業(yè)。回顧2025財(cái)年，ADI全球營收達(dá)到110億美元，同比增長17%，其中工業(yè)業(yè)務(wù)占比約45%，成為公司最重要、也是最穩(wěn)定的基本盤。

在AI技術(shù)持續(xù)演進(jìn)的當(dāng)下，ADI正重新審視自身在產(chǎn)業(yè)鏈中的角色。近日，在深圳舉行的新春媒體會(huì)上，ADI中國區(qū)銷售副總裁Thomas Zhao在題為《邊緣智能：擁抱AI賦能新機(jī)遇》的演講中指出，繼大語言模型之后，AI的下一階段將從“數(shù)字智能”邁向“物理智能”，而這一轉(zhuǎn)變將首先在工業(yè)等高度依賴真實(shí)世界信號(hào)的領(lǐng)域中顯現(xiàn)價(jià)值。

AI走向物理世界，模擬技術(shù)迎來價(jià)值重估

過去幾年，AI更多集中在云端算力和軟件層面的突破，主要處理文本、圖像和視頻等數(shù)字信息。Thomas Zhao認(rèn)為，這種能力仍然停留在“比特世界”。而在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，AI要真正產(chǎn)生價(jià)值，必須能夠理解光、溫度、壓力、振動(dòng)等連續(xù)變化的物理信號(hào)，并在邊緣側(cè)完成實(shí)時(shí)判斷與響應(yīng)。

在這一過程中，模擬技術(shù)的重要性被重新放大。“AI模型的能力，最終取決于數(shù)據(jù)源頭的質(zhì)量。”Thomas Zhao指出，如果缺乏高精度、高可靠性的傳感器和信號(hào)調(diào)理能力，AI即便具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，也難以輸出可信的工業(yè)洞察。正因如此，ADI起家于放大器、傳感器和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的技術(shù)積累，在這一輪物理智能浪潮中具備天然優(yōu)勢(shì)。

工業(yè)市場(chǎng)復(fù)蘇，測(cè)試測(cè)量成關(guān)鍵支點(diǎn)

從市場(chǎng)層面看，工業(yè)正在成為推動(dòng)模擬與混合信號(hào)半導(dǎo)體回暖的重要力量。Thomas Zhao透露，全球工業(yè)市場(chǎng)在2025年經(jīng)歷觸底回升，其中測(cè)試測(cè)量設(shè)備的需求增長尤為明顯。隨著各國強(qiáng)化供應(yīng)鏈自主可控能力，新建工廠、產(chǎn)線升級(jí)在全球范圍內(nèi)持續(xù)推進(jìn)，對(duì)高精度、高可靠性測(cè)試測(cè)量?jī)x器形成長期拉動(dòng)。

在這一過程中，ADI與國內(nèi)幾乎所有頭部測(cè)試測(cè)量廠商建立了深度合作。半導(dǎo)體制造、能源電網(wǎng)、高端裝備等行業(yè)，對(duì)測(cè)量一致性、抗干擾能力和長期穩(wěn)定性的極致要求，正是ADI數(shù)十年技術(shù)積累最直接的應(yīng)用場(chǎng)景。Thomas Zhao表示，工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療健康、航空航天、儀器儀表和能源管理，共同構(gòu)成了ADI工業(yè)業(yè)務(wù)的核心版圖。

助力機(jī)器人及能源產(chǎn)業(yè)跨越發(fā)展

在物理智能的諸多載體中，機(jī)器人被視為最具代表性的方向之一。ADI接觸的多家頭部客戶，對(duì)2026年人形機(jī)器人出貨量抱有較高預(yù)期，但Thomas Zhao同時(shí)強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前行業(yè)仍面臨一系列尚未解決的工程挑戰(zhàn)。

其中最突出的問題，是功能安全標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)級(jí)可靠性尚未成熟。與在平面上運(yùn)行的汽車不同，機(jī)器人需要在三維空間中執(zhí)行復(fù)雜動(dòng)作，其安全風(fēng)險(xiǎn)呈指數(shù)級(jí)上升，而行業(yè)尚未建立統(tǒng)一、強(qiáng)制執(zhí)行的安全規(guī)范。此外，機(jī)器人內(nèi)部通信協(xié)議高度碎片化，也給維護(hù)和升級(jí)帶來現(xiàn)實(shí)困難。

針對(duì)這些問題，ADI正在將其在汽車電子領(lǐng)域積累的高可靠性技術(shù)引入工業(yè)機(jī)器人。例如，通過Trinamic運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)簡(jiǎn)化多關(guān)節(jié)協(xié)同控制設(shè)計(jì)；通過GMSL（千兆多媒體串行鏈路）與TSN（時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，提升系統(tǒng)內(nèi)部通信的確定性與可維護(hù)性。ADI認(rèn)為，只有在這些底層能力逐步成熟后，人形機(jī)器人才能真正從演示走向規(guī)模化應(yīng)用。

除自動(dòng)化與機(jī)器人外，能源管理也是工業(yè)智能化的重要組成部分。在電池管理領(lǐng)域，ADI展示了基于電化學(xué)阻抗譜（EIS）的健康監(jiān)測(cè)思路，通過更豐富的物理信號(hào)分析，洞察電池的真實(shí)狀態(tài)。這一技術(shù)不僅有助于提升電動(dòng)交通和工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的安全性，也為電池梯次利用和循環(huán)經(jīng)濟(jì)提供了基礎(chǔ)支撐。

同時(shí)，隨著邊緣設(shè)備數(shù)量增加，低功耗設(shè)計(jì)的重要性日益凸顯。ADI通過系統(tǒng)級(jí)電源拓?fù)鋬?yōu)化，幫助客戶在滿足性能需求的同時(shí)降低整體功耗，緩解散熱壓力，延長設(shè)備運(yùn)行壽命。

以中國速度推動(dòng)邊緣智能加速落地

在演講中，Thomas Zhao多次提到“中國速度”。他指出，中國客戶的產(chǎn)品開發(fā)周期極短，從需求提出到批量發(fā)布往往只有一年左右，這對(duì)半導(dǎo)體廠商的本地支持能力和響應(yīng)效率提出了更高要求。

為此，ADI在中國持續(xù)強(qiáng)化技術(shù)支持和生態(tài)協(xié)作，通過系統(tǒng)級(jí)方案、軟件工具和工程服務(wù)，參與客戶早期產(chǎn)品定義過程，以縮短整體研發(fā)周期。在Thomas Zhao看來，中國已不再只是技術(shù)應(yīng)用市場(chǎng)，而正在成為全球創(chuàng)新的重要策源地。

站在創(chuàng)立60周年的新起點(diǎn)上，ADI正積極通過模擬、數(shù)字、軟件與算法的融合，重新定義自身在物理智能時(shí)代的價(jià)值。隨著AI從云端走向邊緣、從虛擬走向?qū)嶓w，工業(yè)領(lǐng)域?qū)煽扛兄⒎€(wěn)定連接與高能效處理的需求，將持續(xù)放大。這也為這家老牌模擬廠商，打開了一條通往下一階段增長的新路徑。