AI的下一個發展前沿是物理智能。而要實現這一躍遷，高精度的模擬技術將成為不可或缺的基石——它不僅是計算的基礎，更是數據獲取的源頭。
如果人工智能無法真正理解物理世界的變化，就難以提供有價值的洞察。大語言模型擅長處理文本、圖像和視頻，但現實世界中的光亮、溫度、壓力與振動，才是智能系統真正需要感知的源頭。
正如ADI中國區銷售副總裁趙傳禹在2026新春媒體交流會上所言：“AI的下一個發展前沿很可能是物理智能。”而要實現這一躍遷，高精度的模擬技術將成為不可或缺的基石——它不僅是計算的基礎，更是數據獲取的源頭。
在這場交流中，趙傳禹回顧了ADI自1965年創立以來60年的創新歷程，并系統闡述了公司在AI驅動下對“物理智能”時代的技術判斷與戰略布局，聚焦于如何通過模擬技術賦能邊緣智能、汽車電子、數據中心、機器人及電池管理等關鍵領域。
從集成電路賭注到物理智能前沿
2025年是ADI成立60周年。60年前，公司第一款產品是用分立電子元器件搭建的放大器模塊，體積龐大，看似并無技術先進性。但在集成電路剛剛萌芽的年代，ADI選擇堅定押注這一方向，奠定了其此后六十年在模擬芯片領域的領導地位。
趙傳禹指出，過去幾十年，硬件遵循摩爾定律持續進步，但“軟件創造了功能差異與用戶體驗”。展望2030年及更遠未來，AI將成為系統智能化的核心驅動力。“當AI真正理解物理世界，世界將迎來比過去更深刻的變革。”
值得注意的是，盡管“模擬AI計算”因能效潛力受到關注——尤其結合光子技術后，功耗可降至傳統方案的百分之一——但該技術仍處于實驗室階段，小型化與抗干擾能力遠未成熟。因此，ADI的策略非常明確：在可預見的未來，聚焦于為數字AI系統提供高性能模擬支撐，確保從物理世界采集的數據足夠精準、可靠，這才是當前最確定的價值路徑。
中國驅動全球技術迭代
2025財年，ADI全球營收達110億美元，同比增長17%。業務布局均衡：工業板塊接近半壁江山，汽車電子約占三分之一，其余為通信與消費電子。其中，中國區業務占全球營收的26%，且增長主要來自汽車與數據中心兩大領域。
趙傳禹強調，中國正從高鐵、智能電網到電動化汽車、支撐大模型的數據中心，全面引領技術創新。“全球前十的光模塊廠商中，至少七家來自中國，ADI深度參與其從產品定義到量產的全過程。”此外，在國家推動半導體產業鏈自主可控的背景下，ADI已與國內幾乎所有頭部測試測量設備廠商建立合作——這類設備對元器件精度與可靠性要求極高，正是ADI技術優勢的體現。
隨著AI從云端走向邊緣，對模擬前端的要求顯著提升。邊緣設備受限于體積與功耗，必須在極低能耗下完成高精度感知與本地決策。這帶來三大核心挑戰：一是傳感器信號鏈必須足夠精準，否則“垃圾進、垃圾出”；二是系統功耗需大幅優化，以適配有限電池容量；三是內部數據傳輸需低延遲、高可靠，保障實時響應與安全。而這三點，正是ADI數十年深耕的方向。
垂直深耕：從芯片到系統級解決方案
在汽車領域，智能化推動車載攝像頭數量從早期三五個增至十個以上，催生對高速視頻傳輸（如GMSL SerDes）的巨大需求。ADI已與國內幾乎所有主流車企在該領域深度合作，并將汽車級高可靠性數據鏈路技術逐步拓展至機器人場景，以解決當前設備內部通信協議碎片化帶來的維護難題。
在數據中心領域，光模塊速率已從400G、800G發展到1.6T，并于2025年實現量產，未來還將向3.2T及光電共封裝（CPO）演進。即便在CPO架構中，光學DSP被高度集成，仍需高精度模擬前端與控制鏈路。ADI的相關產品正為此做準備，并計劃于2026年下半年推出新一代方案。
在機器人領域，柔性制造要求設備具備自適應執行能力。以AGV小車為例，需同時解決電池管理、多傳感器融合與低延遲通信等問題。然而，人形機器人的規模化落地仍面臨根本性障礙——功能安全標準尚未建立。相比地面行駛的汽車，三維空間運動的機器人安全場景復雜度呈指數級增長。對此，ADI通過其Trinamic運動控制技術，提供高集成度、易部署的多關節協同方案；同時推動內部通信標準化，提升系統可靠性與可維護性。
在電池管理方面，中國在全球產業鏈中舉足輕重，而安全是核心挑戰。長期以來，電池監測主要依賴電流與電壓，但“我們需要的遠不止這些基礎信號”。ADI很早就提出采用電化學阻抗譜（EIS）進行健康狀態監測——通過施加特定頻率的激勵信號并分析響應變化，可精準判斷電池內部老化程度與潛在風險，為安全與壽命管理提供科學依據。
協同創新：不止于芯片供應
面對75,000多種產品，ADI優先聚焦對經濟民生至關重要的垂直行業，識別其中的關鍵技術難題。“頭部客戶常面臨半導體層面難以獨自解決的挑戰，”趙傳禹說，“我們通過深度配合，共同攻克芯片、算法、軟件或子系統級問題。”
這一理念也體現在對軟件能力的投入上。2024年10月，ADI正式發布CodeFusion Studio嵌入式軟件開發環境，并組建專職軟件團隊，推動開發流程標準化。在“軟件定義汽車”等趨勢下，ADI的軟件模塊可單獨計價，支持客戶實現OTA升級與功能差異化。公司不再將自身定位為“純芯片廠商”，而是致力于成為能解決系統級難題的技術伙伴——必要時甚至提供整板或整機方案。
這種深度協同在邊緣AI項目中尤為關鍵。例如，為應對邊緣設備的功耗限制，ADI的電源與信號鏈工程師常在系統設計初期介入，通過優化電源拓撲與電路結構，將整機功耗從2瓦降至0.5瓦。同時，借助高保真仿真工具，客戶可在打板前驗證多種方案，大幅降低試錯成本與開發周期。對于研發資源有限的中小型客戶，ADI工程師甚至可扮演“虛擬產品經理”角色，在產品定義階段即提供可行性建議，加速創新落地。
結語：扎根真實世界，定義智能未來
趙傳禹重申：“對ADI而言，我們始終希望所提供的產品與技術，能夠幫助客戶超越一切可能。這份承諾，體現在每一款芯片、每一項方案，以及每一個具體項目中的技術支持里。”
在AI從虛擬走向實體、從語言走向物理的關鍵轉折點上，ADI以模擬技術為錨，扎根于真實世界的數據源頭——這或許正是這家走過六十年風雨的半導體公司，在新一輪技術浪潮中持續保持定力與前瞻性的根本所在。
當AI真正“看見”光線、“感受”溫度、“理解”振動，物理智能的時代才真正開啟。而ADI，正站在這一時代的入口，以模擬之力，連接物理與數字世界，賦能智能世界的每一次真實躍遷。
您可能感興趣
