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NVIDIA GTC 2026大會于3月16日重返圣何塞舉辦，Analog Devices, Inc. (ADI)攜最新成果參展，呈現(xiàn)物理智能為機器人領(lǐng)域帶來的革新。

今年，我們將全面聚焦物理智能：通過傳感、信號處理、驅(qū)動與人工智能(AI)的深度融合，賦予機器人接近人類的操作能力。ADI本次參展重點在于展示支持AI的人形機器人靈巧手平臺：依托ADI的電機驅(qū)動與傳感架構(gòu)，真正解鎖機器人的靈巧操作能力。

操作靈巧性仍然是自動化領(lǐng)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(yīng)調(diào)節(jié)與觸覺感知的任務(wù)中仍顯吃力。此外，由于缺乏統(tǒng)一標準、公認的難度等級與可復現(xiàn)的測試條件，進一步阻礙了相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。為推動行業(yè)向前發(fā)展，ADI在本次大會上首次預(yù)發(fā)布一項全新的工業(yè)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(shù)的進步。工業(yè)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(yè)提供統(tǒng)一衡量標尺，以加速技術(shù)創(chuàng)新、檢驗性能指標，并實現(xiàn)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(guān)于機器人靈巧操作的技術(shù)愿景。

演示1：觸覺智能——面向靈巧操作的多模態(tài)感知

如果機器人能夠憑借觸覺完成任務(wù)，將會怎樣？

本演示重點展示ADI新一代多模態(tài)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(wǎng)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(fā)，ADI在其中構(gòu)建了觸覺傳感器的數(shù)字孿生體，有效加速了仿真環(huán)境到真實場景的策略遷移。

意義所在：僅靠視覺無法實現(xiàn)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(shù)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(wù)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(xiàn)？答案就在演示2。

演示2：工業(yè)靈巧度基準測試方案與數(shù)字孿生

ADI與內(nèi)外部利益相關(guān)方通力合作，在美國國家標準與技術(shù)研究院(NIST)靈巧度測試案例基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套全新的、立足實際應(yīng)用的靈巧度基準測試方案。首批用例包括：

• 數(shù)據(jù)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(yīng)對這些任務(wù)中固有的從仿真到現(xiàn)實落地挑戰(zhàn)，ADI與新思科技(Synopsys)合作，共同開發(fā)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(shù)字孿生體，呈現(xiàn)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(xiàn)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(huán)境生成合成數(shù)據(jù)、訓練與驗證操作策略，實現(xiàn)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(chǎn)品開發(fā)。

演示3：AI驅(qū)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(fā)過程，演示3則將二者融為一體。

本次現(xiàn)場演示呈現(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(wǎng)口，展現(xiàn)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(tǒng)的開發(fā)與驗證，并借助NVIDIA SkillGen為操作技能的生成與優(yōu)化提供支持。該項目還使ADI能夠持續(xù)獲得對客戶工作流程的一手洞察，為未來的產(chǎn)品升級提供依據(jù)。

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(shù)成果，也將在2號展廳1135號Synopsys展位進行演示。

此次聯(lián)合演示將ADI新一代觸覺傳感器與飛行時間(ToF)傳感技術(shù)相結(jié)合，并運用Ansys Mechanical多物理場仿真，以實現(xiàn)更高階的線纜智能操作。本演示結(jié)合了基于NVIDIA Jetson Thor™的Flexiv雙臂機器人平臺，融合力覺、視覺與接觸感知，全部接入高保真數(shù)字孿生環(huán)境。

其成果是在動態(tài)工業(yè)場景中實現(xiàn)可預(yù)測、經(jīng)過優(yōu)化且穩(wěn)定可靠的操作表現(xiàn)，充分展現(xiàn)了硬件、仿真與AI三大技術(shù)融合所帶來的的無限可能。

ADI在GTC 2026的內(nèi)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(lián)合主持了Synopsys展區(qū)的專題分享《縮小工業(yè)機器人的仿真到現(xiàn)實落地差距》。本場分享由Synopsys主辦，探討了對新型傳感技術(shù)的迫切需求，以及通過高保真仿真技術(shù)加速模型學習進程、顯著縮小工業(yè)操作領(lǐng)域仿真與現(xiàn)實落地差距。演講還涉及了ADI在創(chuàng)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(guān)貢獻。
• ADI新興業(yè)務(wù)事業(yè)部機器學習總監(jiān)Tao Yu將于3月17日(星期二)下午2:00在Lightwheel展位(1406號)發(fā)表展區(qū)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(gòu)建一套從現(xiàn)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(jié)果進行對比。通過將先進傳感技術(shù)與經(jīng)校準的物理引擎相結(jié)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(tǒng)提供更可靠的訓練與評估支持。

歡迎蒞臨GTC 2026

從觸覺智能、人形機器人操作，到工業(yè)基準測試與數(shù)字孿生，ADI全方位呈現(xiàn)物理智能的無限可能。

如果您正在研發(fā)新一代機器人、探索人形機器人平臺，或搭建規(guī)?；灾鞴I(yè)系統(tǒng)，誠邀蒞臨NVIDIA GTC 2026大會3203號展位。我們期待與機器人領(lǐng)域的同仁及合作伙伴深入交流，共同展望未來方向。