月份：2025年4月

在今年的慕尼黑上海电子展上，机器人技术成为聚光灯下的焦点。但这一次的关注点不再是“能不能做”，而是“能不能用”。尤其是在工业自动化领域，越来越多的企业意识到，从协作机器人到人形机器人，技术跃迁已不只是动作模仿，而是对整套电子系统架构的全面挑战。谁能提供更小、更高效、更智能的底层系统，谁就能在下一轮工业机器人浪潮中占据先机。

德州仪器（TI）在本次展会上集中展示了围绕机器人与工业自动化的系统级创新方案。在现场演示中，从电机控制、感知融合到通信架构与AI推理，全链条的系统能力背后，是TI将“芯片+系统+场景”三位一体的思路落地于工业自动化全链路。

在工控网看来，机器人系统与工业自动化系统正在以肉眼可见的速度融合。人形机器人不再是实验室中的独立系统，而是正在成为智能工厂的新型生产单元，控制逻辑、通信接口、边缘感知能力，正加速向工业标准体系靠拢。
人形机器人进入工业，芯片成为控制系统的中枢

过去十年，协作机器人在工业现场的兴起曾被认为是制造柔性化的关键转折。而今，当人形机器人试图从研发机构走向生产一线，一个更加显著的信号正在浮现——工业自动化的边界正在被重塑。从搬运、巡检到精细装配，机器人系统不仅要实现“重复执行”，更要具备“环境适应”和“自主调整”的能力。

这种能力的背后，是对技术底座提出的新要求。以人形机器人为例，它包含多个高自由度关节，每个关节都对应驱动与控制单元，系统结构极其密集，对能效、通信、感知、同步控制的要求极高。简单堆叠器件已无法满足集成性与实时性的双重挑战，系统级集成能力成为产业落地的关键。

工控网此前分析指出：机器人真正进入工业，需要解决两个底层问题——控制系统是否具备平台化能力，通信架构能否与现有工控标准深度兼容。而这正是此次TI在展会上集中回应的方向。

德州仪器中国区技术支持总监赵向源向工控网介绍到，TI本次展会展出的机器人电机控制系统，也是系统化设计理念的典型体现。人形机器人常包含几十个关节，每个关节需要独立电源管理与驱动控制。传统的模块组合方式不仅能耗高、集成差、维护成本大，还限制了机器人的结构灵活性。

TI展示的基于GaN（氮化镓）技术的48V电机驱动器与48V/85A、4kW小型三相逆变器，通过高开关频率与器件集成度的提升，显著减小了驱动模块体积。尤其是在大功率关节应用中，该方案实现了高输出密度与小型化结构的兼容，满足了人形机器人对空间、功率的双重要求。

此外，TI在芯片定义阶段便集成了功能安全设计，包括过流、过热、欠压保护与自诊断机制，简化工程师外围系统设计工作。这种“设计即安全”的理念，正逐渐成为机器人乃至整个工业控制系统的新基线。

工控网认为，TI展出的“4000W小型化驱动方案”尤其具有参考价值。这种高功率、模块化的标准设计将大幅提升机器人整机开发效率，有望成为行业通用架构模板。
从机器人拓展到工厂控制，TI构建统一硬件底座

机器人系统升级的本质，不是提升单个组件性能，而是实现系统间的高效协同。在此次展会上，TI围绕“从芯片到工业系统”的系统力战略，重点展示了多项融合机器人与工业控制需求的产品和平台，反映了从“芯片性能”走向“系统支撑”的清晰路径。

我们前文也提到，TI通过基于GaN的高功率驱动器与小型逆变器方案，进一步压缩机器人关节的电源控制单元尺寸，提升灵活性与结构兼容性。这类高功率密度驱动方案，同样适用于工业自动化中对伺服电机控制有高集成度、高响应性要求的应用场景。

在现场，赵向源详细了TI在感知层面、通信层面的创新发展。在感知层面上，TI也在构建多模态传感融合平台，将视觉、雷达与IMU等多传感模块集成，并通过内置AI加速引擎实现环境建模与目标识别，使机器人具备更强的动态环境适应能力。TI的毫米波雷达产品不仅服务于机器人导航避障，也广泛应用于AGV/AMR、仓储物流以及工厂自动化产线中的人员检测、距离监测等关键任务，满足工业场景中对非接触式、高精度感知能力的需求。

通信层面，TI推出基于SPE（单对以太网）的工业通信解决方案，显著减少机器人系统的布线复杂度，并通过优化EMI抑制与高速数据传输能力，实现高带宽、低延迟的通信性能，为柔性制造中的机器人与工厂网络无缝融合奠定基础。赵向源表示，这种统一通信底座的建设，是为了打通机器人、工控控制器、边缘传感设备之间的全链路通信，让系统协同更高效、更具安全性。

赵向源表示：“我们希望通过系统平台，帮助设备商实现通信更快、布线更轻、功能更安全。”同时他表示，我们整个工厂智能制造在往工业4.0发展，（即智能化、自动化方向），对各种检测工具模块、实时控制，甚至功能安全，对各个环节提出了更高的要求。对此，德州仪器也有完整的解决方案，希望致力于产品能够实现智能制造的升级，能够使整个工厂通信延迟更低，使整个工厂效率变得更高。

在控制平台方面，赵向源介绍到TI基于Arm多核处理器的多轴电机控制系统，该系统不仅支持多个伺服轴同步控制，而且是单芯片控制，同时集成SSM模块，兼容EtherCAT、PROFINET、TSN等主流工业协议，满足机器人与装配线等高复杂度设备的部署需求。

总体来看，工控网认为，TI正在打造的是一个以芯片为核心、以系统为导向、以场景为落点的工业级平台，既能快速集成，又能深度定制，成为智能制造新架构的底层基石。TI本次展会展示的产品不再是单一器件堆叠，而是一套可以广泛嵌入工业系统的平台级能力框架。随着边缘智能、功能安全和控制闭环的需求提升，这种以芯片为核心、以系统为导向的方案将逐步成为工厂自动化的技术主线。

工控网点评

从本次展会可以看出，德州仪器已经不再是传统意义上的器件供应商，而正在转型为工业系统架构的底层推动者，产品正在从单点器件向系统平台演进，从电机控制到通信架构，从AI感知到边缘实时控制，TI正在构建一个覆盖整条工业链路的芯片支撑体系。

机器人是一个切口，更大的格局是整个智能工厂的重塑。在制造业加速智能化的背景下，谁能提供性能、效率与平台化兼具的底层技术，谁就有能力定义下一个时代的工业架构。而TI，正在用它的系统级思维给出自己的答案。

随着流体力学与生命科学、材料科学、医疗健康、能源环境和先进制造等领域的交叉融合，生产制造工艺对低流量液体的精准测量需求日益增加。例如，精细化工试剂的精确泵送、药物的定量运输与灌装、以及锂电池电解液的准确注入等环节，已成为衡量技术先进性的重要标准。这些低流量液体测量技术在保障产品质量和安全性方面发挥着决定性作用，直接关系到产品最终的性能和可靠性。

低流量液体测量的挑战

在低流量液体测量领域，我们经常面临一系列复杂的挑战。首先，低流量测量对环境变化极为敏感，即使是微小的外界波动，例如温度的微小变化或电磁干扰，都可能对测量结果产生显著影响，使得低流量测量相较于常规流量测量更具挑战性。其次，与低流量气体测量相比，低流量液体测量需要应对更为复杂多变的流体特性，如液体的粘度、密度、温度和压力等物理性质的波动，这些因素都可能对测量结果产生不同程度的影响。此外，即便是微量的气泡或杂质，也可能极大地干扰低流量液体测量的精确度。这些错综复杂的因素相互作用，共同构成了低流量液体测量的巨大挑战。

传统的流量测量方法大多不可避免地表现出一定的局限性：

基于容积法的流量传感器：由于结构限制，无法在测量范围上进一步缩小，难以满足低流量液体测量的需求。

基于压差法的流量传感器：压损大且装配要求高，不适用于微小流量条件下的测量。

基于电磁法的流量传感器：仅适用于导电液体，且在低流量测量的复杂工况下存在较大的局限性。

针对低流量液体测量的种种挑战，超声波流量传感器展现了明显的优势：

适应复杂流体类型

超声波流量计/传感器不依赖流体的导电性，因此可适用于多种液体，包括高粘度、腐蚀性和非导电液体。结合高精度的超声波时差法，在复杂工况中仍能保持稳定的测量输出。

压损小、安装灵活

超声波流量计/传感器对流体流动的阻力非常小，不会显著增加额外压损，对管道和安装条件要求较低，安装更加灵活。同时，超声波流量计/传感器响应速度快，能够实时跟踪流量变化，非常适合动态流量控制应用场景。

迅音科技TGU系列：低流量高精度超声波流量传感器

迅音科技凭借在医疗器械和生物制药行业的深厚积累，深刻理解低流量液体测量的核心需求，并据此研发了TGU系列低流量超声波流量传感器，实现了高达±0.1 mL/min的流量测量精度。适用于生物制药行业中的液体输送、灌装等对流量监测精度要求极高的应用场合。

TGU系列超声波流量传感器的显著优势：

高精度测量：支持低流量液体的精准测量，满足低流量、高精度的监测需求。

多功能一体化：具备双向测量功能，并集成了气泡检测、定量灌装及流量开关等多项功能，实现了一台设备的多样化应用。

紧凑型设计：采用优化的集成电路技术，体积小巧，有效节省安装空间。

安装便捷：配备国际标准管路连接端口，通过转换接头可快速整合到客户现有的液体管路中。

强大的兼容性：支持多种国际化标准信号输出方式，如4-20mA、RS485等，能够轻松融入客户现有的系统架构，实现无缝对接。

定制化服务：可根据客户需求进行功能和规格的个性化定制，满足不同场景中的特殊应用要求。

低流量液体测量技术的应用与展望

生物制药行业：低流量测量技术主要应用于细胞培养液、缓冲液、层析液等关键液体的精确监测，确保流量的精准控制，从而保障生物制药过程的可重复性和一致性。

医疗设备行业：低流量测量在药物输送和输液等装置中应用广泛，通过精确的监测使药物剂量得到准确地控制，有助于保障患者的生命安全。

食品饮料行业：低流量测量技术助力于高浓度糖浆和香精等物质的精细稀释，保持产品口感的均匀性和稳定性，并实现精确的灌装与定容。

工业自动化行业：该技术用于精确监控化学添加剂的微量添加，保障反应过程的精准性和可靠性。

随着低流量液体在新能源和芯片制造等领域的拓展应用, 以及微流控技术与生命医学、环境科学、材料科学和精细化工等各领域的深入发展, 低流量液体测量的需求还将进一步扩大。未来，低流量液体测量技术将在更多创新性应用中发挥重要作用，推动各行业的技术进步和发展。

在这个“快鱼吃慢鱼”的时代，企业的时间成本比以往任何时候都更昂贵。从燃油车到新能源车，生产周期从四五年被压缩到18个月，效率的提升成了生死攸关的命题。但问题也随之而来：速度和质量真的能兼得吗？

如今，传统制造业的竞争法则正在失效，企业不能仅依赖于自动化设备的数量，更要关注生产过程中每一个环节的精准控制与高效协同。这就要求企业深入制程细节，从根源上消除不确定因素，确保每一个生产步骤都达到最佳状态，即以“一次正确”的解决方案为利刃，把控智造全流程，为自动化生产筑牢根基。

以精准测量为基石

为生产提速增效

在自动化市场朝着集成化、智能化和柔性化方向发展的趋势下，测量如同“毛细血管”般关键，能够确保生产过程的稳定性和准确性，为自动化生产打造稳固的支撑体系。然而，仅仅依靠测量技术是不够的，企业需要一个系统性的解决方案来全面优化制程。

从加工准备到生产制造，再到后续的质量改进与控制，一个产品在其生命周期中面临着诸多亟待解决的问题。如何利用现有设备创造更大产值？如何提高自动化水平，降低人为干预，同时提升产品质量？这些都是企业在实际运营中亟待解决的痛点。

雷尼绍推出的Productive Process Pyramid™（高效制程金字塔解决方案），为企业破解上述难题提供了有效的途径。该方案通过预防、预知、主动、信息四层控制，帮助企业识别制程中的不确定因素来源，并从根源上加以消除，从而保障生产过程的稳定性，实现产品质量的提升以及“加工绿灯常亮”或“全自动化加工”的目标。

一个零部件的生产流程通常包括设计开发、生产准备、生产制造、质量控制和成本管理，这些环节紧密关联，任何失误都可能影响产品质量和企业盈利能力。在这个过程中，雷尼绍的解决方案贯穿于制造过程的每一个层级，为各个环节提供着必要的支持和保障。

制程基础层：在加工开始前，减少制程中的不确定因素的预防型控制。

生产准备环节的首要任务，是尽可能消除加工前制程中潜在的不确定因素。当原材料进入生产加工准备阶段，机床精度检测便成为关键的第一步。如果机床本身存在误差，且无法有效消除或降低，将直接影响机床的最终加工精度，进而影响产品的质量和效能。

雷尼绍提供的激光干涉仪和球杆仪可以对设备进行高精度校准，减少因机床精度问题导致的加工误差。通过量化检测数据，帮助操作人员了解机床的加工能力，确保设备以最佳状态进入生产制造环节，从源头避免因设备问题造成的成本增加。

在这一层中，对机床精度进行校准看似增加了初期成本，但通过提升质量及设备寿命，能够显著降低全生命周期成本，不仅为制程控制的自动化提供稳定环境，同时也能增强企业在高端制造领域的核心竞争力。

制程设定层：在金属切削即将开始前的预知性控制，处理制程中不确定因素的来源。

在正式生产制造之前，准确设定工件和刀具的位置及刀具参数，是保障生产制造顺利进行的重要前提。传统的手动设定方式，不仅效率低下，而且由于人为因素的影响，容易出现误差，导致首件合格率不高，进而影响整个生产进度。这种粗放的操作模式，在当今追求高效、精准的生产环境下，显然难以满足企业的需求。

雷尼绍的工件检测测头、对刀仪及软件可自动找正工件，设定刀具，针对机床、工件、刀具及测头设置中存在的误差来源进行自动化的预测性控制，确保机床持续产出合格工件并减少意外停机。

在自动化生产中，人为因素带来的误差往往是制约效率与质量的致命短板。而借助于自动化的预测性控制，可以有效减少甚至消除这些“隐形杀手”，从而确保生产的连续性和稳定性。

序中控制层：在金属切削过程中进行主动型控制，处理加工中固有的不确定因素来源。

在生产制造过程中，操作人员需要按照工艺要求，通过车削、铣削、钻孔等工序，将原材料加工成各个零部件。这一过程中，各种不确定的因素，如热变形、刀具磨损等，时刻威胁着产品的质量。一旦这些问题得不到及时解决，将会导致产品尺寸偏差、表面质量下降等问题，严重影响产品的合格率，增加生产成本。

雷尼绍提供的解决方案通过智能化的动态调控实现全自动化加工，确保机床持续产出合格工件并减少意外停机。例如，工件检测测头与刀具识别系统能在加工过程中快速扫描机内状态，让机床具备自我判断与决策能力。采用搭载SPRINT技术的OSP60扫描测头，每秒更是可采集1,000个真正的3D数据点。

此外，Equator™比对仪和IPC（智能制程控制）软件，还能够实时监测生产过程中的偏差，在数控机床加工过程中自动更新刀补，实现具有闭环反馈的制程控制，不仅能够保障产品质量的稳定性，在成本管理方面也可发挥重要作用。

这种主动型控制将传统被动响应转化为实时监测和动态调整，其价值不仅体现在单点效率的提升，更体现在数据驱动的持续优化，帮助企业实现质量、成本、交付、创新的全面突破。

序后监控层：在加工完成后进行信息型控制，检查制程和成品是否符合规格，同时记录制程的路径与结果。

零件加工完成后，质量控制成为关键环节。检测内容包括产品的尺寸精度、外观质量、性能指标等。通过机内测量评估，可以在正式投产加工出现废品前即发现工件不合格的情况，以便马上进行必要的修正工作。

生产完成后，数据的采集与分析更是持续改进的基础。雷尼绍的五轴坐标测量机能够对成品进行全自动测量，精确检测产品的尺寸、形状和位置等参数，确保产品符合设计规格。

最后，Renishaw Central智能制造数据平台可以从Equator比对仪、坐标测量机或数控机床上采集测量数据，识别偏差，自动将修正更新值发送至相应的制造机器，从而在车间现场实现自动化闭环制程控制。

生产完成并不代表产品生命周期的结束，通过将加工结果转化为可量化、可分析的数据，实现“检测-记录-改进”的闭环管理，不仅能够拦截缺陷，更能为产品创新、设备维护提供数据支撑。

gongkong®观点

从生产加工准备阶段到生产制造过程中对机床运行参数、刀具磨损情况以及工件加工尺寸的实时监测，再到质量检测环节对成品各项指标的严格把控，测量贯穿于自动化生产的始终。而雷尼绍的高效制程金字塔解决方案为厂商在制程基础、制程设定、序中控制、序后监控四大阶段提供了全面的测量产品。

从gongkong®的角度来看，高效制程金字塔打破了传统生产模式中各环节相互孤立的局面，不仅解决了企业当下的痛点，更满足了如今需求收缩、结构性内卷背景下，企业追求极致效率、极限成本、稳定质量的需求，让更多的制造企业在复杂多变的市场环境中拥有更强的抗风险能力，使其在这场市场“物竞”中更有机会成为“适者”。

在百年未有之大变局下，全球经济格局面临深度调整，贸易环境复杂多变，给各行各业带来诸多不确定性与挑战。

在这场关税风暴中，中国智能家居产业站在了转型的十字路口，既面临严峻挑战，也孕育着战略机遇。一方面，高关税壁垒确实在短期内造成出口成本骤增、利润空间被大幅压缩等短期阵痛；另一方面，从长远来看，这场危机正在成为行业转型升级的催化剂，通过倒逼机制推动企业加速向技术自主创新发展模式转变，为产业实现从规模扩张到质量提升的深层次变革提供了历史性机遇。以往的关税壁垒经验也证明了真正的产业竞争力从来不是建立在关税壁垒之上，唯有通过持续的技术创新和生态构建，才能真正掌握价值链的主导权。

作为全国安防门锁首家上市企业，王力在这场贸易博弈中展现出强大的技术韧性、创新实力和战略前瞻性。自1996年创立以来，王力就以竞争力为核心，将科研、设计、制造、销售、服务等全产业链的自主可控视为企业发展战略基石，将技术创新作为企业发展的核心驱动力。通过每年在智能领域的技术研发和产品创新方面近亿元的研发投入，其已构建起完整的自主创新体系。目前，王力在全球布局了5大研发基地，拥有包括门锁机械结构、智能制造、智能门锁、智能家居、工业设计以及全球门锁安全性能的6大专业研发中心，并与北大联合的智能家居安全性能联合实验室，凭借超过400人的高水平研发团队，打造了”产学研用”一体化的创新生态体系。

在关键技术创新方面，王力也实现了多项重大突破。目前，王力已累计获得1000多项国家专利，其中有100多项发明专利，构筑起企业坚不可摧的技术护城河。同时，其多向自动锁、圆柱体锁芯、可调隐形铰链、特能锁、三防分立、机器人安全门、遥感智能锁、门缝自动调节等创新研究成果不仅斩获了德国红点至尊将、德国IF设计奖等国际顶级工业设计奖项，成为全球门锁行业唯一包揽这些殊荣的品牌，彰显了中国品牌的创新实力。通过构建完整的自主技术体系，王力成功实现了全产业链技术的自主可控，有效规避了国际贸易摩擦带来的技术“卡脖子”风险，为突破国际技术壁垒提供了成功范例。

值得一提的是，王力以前瞻性的战略眼光，已经布局了以智能安防为核心的全屋智能家居生态系统。通过深度整合人工智能等前沿技术，构建了覆盖入户安全、客厅娱乐、厨房智能、餐厅场景、卧室舒适、影音体验、卫浴健康、阳台生态等生活场景下的智能化解决方案，成功实现了从单一智能门锁产品向整体智能家居解决方案的转型升级。这种以技术创新为核心的发展模式，大幅降低了对外部关键技术的依赖，使其在中美贸易摩擦中展现出强大的抗风险能力和技术韧性。

回顾中美贸易摩擦的历史进程，中国企业已经积累了丰富的应对经验，形成了一套行之有效的”抗压”策略。自2018年中美贸易争端爆发以来，中国企业先后经历了多轮关税冲击，但每次都能化危为机，展现出强大的适应能力和创新活力。实践证明，中国企业的这种”以创新应对挑战”的发展模式具有强大生命力。在历次关税冲击下，不仅没有被打垮，反而培育出了一批具有全球竞争力的创新型企业。这充分说明，只要坚持自主创新、深耕技术研发，中国企业完全有能力突破外部壁垒，在全球市场中赢得更大的发展空间。

当前的高关税环境正在加速行业深度洗牌，市场格局的重塑过程凸显出技术创新能力的关键价值。像王力一样真正掌握核心技术、构建完整创新体系的企业，不仅能够从容应对短期冲击，更在全球产业链重构中抢占先机。在全球化竞争的新格局下，中国企业正通过持续的技术突破，逐步完成从”中国制造”到”中国创造”的历史性跨越，而这场贸易摩擦正在成为中国智能家居产业实现高质量发展的关键转折点。

在工业自动化的演进过程中，数据是核心生产要素，而传感器则是这一数据体系的“神经末梢”。过去，工业传感器的主要作用是测量物理参数（如温度、压力、振动、电流等），并将数据传输至控制系统。然而，传统传感器只能提供静态、离散的数据，无法真正理解生产环境的复杂性。而如今，AI与边缘计算的快速发展，正在推动传感器从“单一测量”向“智能认知”转变。AI赋能的智能传感器不仅可以实时分析数据、识别异常、预测趋势，还能自主决策，提升工业生产的自适应能力和安全性。这种变革正塑造着未来工业自动化的新范式。

在智能制造中，传感器技术的创新与发展也发挥着至关重要的作用。在深圳国际传感器与应用技术展览会（Sensor Shenzhen 2025）上，ADI中国区工业市场总监蔡振宇分享了公司在多个领域的传感器解决方案，强调了传感器如何提升数据采集的精准度与智能化水平，尤其是针对工业自动化、机器人以及锂电池等多个应用领域的创新。

从“测量”到“认知”：智能传感器的跃迁

随着智能传感器的发展，传感器从单纯的“测量”工具，逐步进化为具备认知能力的智能系统。蔡振宇进一步阐释了这一转变，表示在未来，传感器将不仅仅收集数据，还会根据算法进行智能处理，支持更加复杂的决策和操作，从而推动机器人的自动化和智能化进程。

工控网认为，工业领域的数据价值正在发生质变。过去，传感器只提供“数据片段”，但现在，它们正在变成“数据智能体”。AI赋能的传感器不仅能提供连续的、高精度的数据流，还能通过数据自学习，提升机器设备的适应能力。例如，智能视觉传感器已经能自主识别缺陷，提高产品质量检测的自动化水平。

例如，ADI的GMSL互连解决方案通过高速数据传输技术，优化了工业领域的传感器连接。这项技术最初应用于汽车领域，但现在已经逐步渗透到工业自动化和机器人技术中。通过简化线缆架构和提高数据传输速率，GMSL技术能够满足高清摄像头和多屏显示的需求，同时降低设备成本和复杂度，这对于工业自动化的推广具有重要意义。

此外，基于飞行时间（ToF）也是ADI一项具有突破性意义的传感器产品，在机器人视觉和物流领域的应用潜力巨大。蔡振宇介绍说，ADI的ToF方案通过独特的单摄像头测量方式，能够精准测量3D物体的尺寸，并且在工业应用中表现优异。特别是在物流、仓储等场景下机器人抓取物体的过程中，ToF技术能够在没有外部光照的环境下（包括黑灯工厂）进行操作，极大提高了机器人在复杂环境中的智能化和适应性。

从工控网的观察来看，工业数据的价值不仅在于采集，更在于“采集后如何利用”。边缘计算的兴起，使得工业传感器成为智能终端，能够直接在本地完成数据分析并做出决策。比如，在机器视觉领域，边缘计算结合高精度ToF传感器，可以在流水线上实现毫秒级的产品检测和分拣，减少延迟和数据传输成本。

例如，本次展会上ADI的锂电热失控监测多传感器融合方案具有重要的垂直行业意义，也体现了采集即利用的特征。蔡振宇指出，随着电动车尤其是大巴的普及，如何快速有效地预警电池热失控成为了安全的关键。ADI的方案不仅能检测电池的烟雾，还能通过压力、温度和气体传感器对电池状态进行全面监控，帮助及时疏散乘客，避免更大危险。蔡振宇特别提到，ADI的产品早在2021年就开始着手这项技术，并且在产品中加入了无线传输功能，随着电动车的普及和相关法规的完善，电池热失控监测的需求逐年上升。

另外，对于当下热门的人形机器人赛道，蔡振宇认为随着公众认知的提升，人形机器人正逐步走向实际应用。然而，目前这一技术仍处于实验阶段，面临诸多挑战。首先，电池续航能力是限制发展的关键因素。同时，电机功耗也是影响机器人性能的重要问题。要提升整体能效，需要进一步优化伺服驱动系统，降低能耗，以延长续航时间并提高运行稳定性。

除了硬件层面的挑战，智能化水平的提升同样至关重要。当前的人形机器人在语音识别和动作控制方面仍有诸多不足，特别是灵巧手的应用。尽管机器人已经能够进行一定程度的抓取操作，但要实现智能化的握力控制和精准抓取，仍然面临诸多技术难点。此外，人形机器人在多场景适应能力上仍需突破，例如在同一工作环境下同时完成药片分拣、杯具抓取和桌椅搬运等任务。要使机器人真正具备这种灵活性，需要不断优化力矩控制和灵巧手的精准操控。

ADI智能感知方案：驱动工业数智化的深度实践

随着工业数智化能力的快速发展和部署，传感器也是信息处理的关键节点。蔡振宇提到，随着边缘计算的兴起，传感器和处理单元的集成变得更加紧密，数据处理从传统的集中式处理转向了分布式处理。这种转变不仅能有效降低延迟，还能在远离数据中心的地方进行实时分析和决策，极大地提高了工业应用中的反应速度和效率。

例如，工控领域很早就提到，“预测性维护”是智能制造未来发展的关键技术之一。相比传统的定期维护，AI+智能传感器的预测性维护可以降低30%-50%的维护成本，并减少生产线的意外停机。未来，随着自学习算法和数字孪生的结合，工业设备将具备更强的自诊断能力，实现真正的智能运维。

ADI振动监测方案——Voyager4无线数据采集模块便是这一趋势的典型代表。该方案通过无线数据采集模块和AI引擎相结合，不仅能够在设备发生振动时及时报警，还能通过深度学习算法分析设备的振动模式，预测潜在的故障，从而降低了设备的维护成本和停机时间。蔡振宇强调，未来振动监测将不仅仅是“故障报警”工具，更是通过预测性维护优化工业设备运行的关键技术。

在AI的加持下，振动监测能够更加精准地识别设备在运行过程中的微小异常变化，甚至能通过模式识别技术判定故障的具体部位和原因，从而为工业企业提供更加智能的决策支持。这种从“被动监测”到“主动预测”的转变，是工业自动化走向智能化的标志之一。

另外，展会上我们也看到了ADI正在深入客户需求研发更多具备创新和便捷的感知方案。以ADI的压力变送器集成芯片及工厂校准系统为例，传统的压力传感器通常依赖人工校准，而ADI的集成芯片通过智能算法，可以在生产线自动完成自校准，减少了人为误差，同时提高了生产效率。

通过将AI技术与传感器深度融合，工业设备不仅能更精准地感知外部环境，还能自适应调整工作状态，优化生产流程。蔡振宇提到，随着人工智能和大数据技术的发展，工业设备将越来越具备“自主意识”，能够根据实时数据做出最优决策，从而提升生产的灵活性和效率。

最终，随着传感器技术和AI技术的不断进步，工业领域正在向全面智能化转型。无论是机器人、智能汽车，还是工业自动化和智能制造，传感器和AI的结合将是推动行业发展的核心动力。特别是在未来的智能工厂中，所有的设备和机器将通过传感器与AI平台连接，实现数据的实时共享与分析，从而形成一个高度协同和自我优化的生产体系。

近年来，外资企业在中国市场的策略正加速调整，工控行业的头部企业纷纷践行“在中国、为中国”的理念。西门子、ABB、施耐德、三菱等公司加快了本地化产品的迭代速度，甚至以季度为单位推出符合中国市场需求的新产品。对此，蔡振宇特别强调，ADI同样高度重视中国市场的变化，并通过与客户的紧密合作推动产品创新，确保技术能够精准匹配本地需求。

例如，ADMT4000单芯片角度和多圈编码器位置传感器和GMSL技术等产品正是针对中国工业自动化和智能制造场景优化的成果。ADMT4000凭借无源多圈记忆和高精度位置检测，在机器人、机床等领域提供更稳定可靠的运动控制支持。而GMSL技术则满足高带宽、低延迟的工业数据传输需求，助力工厂自动化系统构建更高效的信息交互网络。这些技术的应用，不仅提升了设备的智能化水平，也推动了生产模式向更柔性、更自适应的方向演进。

随着AI、边缘计算和智能传感器技术的融合深化，工业数据的价值将进一步释放。从“测量”到“认知”的演进，不仅改变了传感器的角色，也在重塑工业自动化的运行方式。我们希望，ADI将继续加强本地化研发，以更智能、更精准的感知能力，为中国市场的产业升级提供强有力的技术支撑。