Analog Devices, Inc. (ADI) 於本屆NVIDIA GTC 2026攜最新成果參展，呈現實體智慧為機器人領域帶來的革新。今年ADI全面聚焦實體智慧 (physical intelligence)：透過感測、訊號處理、驅動與人工智慧(AI)的深度融合，賦予機器人接近人類的操作能力。ADI本次參展重點在於展示支援AI的人形機器人靈巧手平台：憑藉ADI的馬達驅動與感測架構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域的主要瓶頸。人類可以輕鬆操控各類物體，而機器人在需要精細運動控制自我調整調節與觸覺感知的任務中仍顯吃力。此外，由於缺乏統一標準、公認的難度等級與可複現的測試條件，進一步阻礙了相關技術的發展。為推動產業向前發展，ADI在本次大會首次預發表全新的工業靈巧度基準測試方案，目的是客觀評估並加速機器人操作技術的進步。工業靈巧度基準測試方案基於實體感知、高傳真模擬與嚴格評估，旨在為產業提供統一衡量尺規，以加速技術創新、檢驗性能指標，並實現跨平台有效對比。

ADI透過三大沉浸式展示，體驗ADI關於機器人靈巧操作的技術願景。

展示1：觸覺智慧——針對靈巧操作的多模態感知

如果機器人能夠憑藉觸覺完成任務，將會如何？

重點展示ADI新一代多模態觸覺感測器原型，可即時感知接觸、滑動及精細表面互動。人形機器人機械手僅依靠觸覺回饋（無視覺參與），即可循網線軌跡追蹤移動，精準定位至介面位置。展示背後的模型基於NVIDIA Isaac Sim™開發，ADI在其中建構了觸覺感測器的數位孿生體，有效加速模擬環境到真實場景的策略遷移。

意義所在：僅靠視覺無法實現真正的靈巧操作。憑藉ADI的觸覺感測器、演算法與實體智慧技術堆疊，機器人得以獲得因應下一代人形機器人平台與通用操作任務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？答案就在展示2。

展示2：工業靈巧度基準測試方案與數位孿生

ADI與內外部利害關係人通力合作，在美國國家標準與技術研究院(NIST)靈巧度測試案例基礎上，開發了一套全新、立足實際應用的靈巧度基準測試方案。首批案例包括：

資料中心線纜操作
汽車線束佈線與安裝
精密行星齒輪箱裝配

為因應這些任務中固有的從模擬到現實落地挑戰，ADI與新思科技(Synopsys)合作開發了高精度、高效率的碰撞檢測與柔體模擬功能。

本展示憑藉支援AI的人形機器人靈巧手平台的互動式數位孿生體，呈現此一基準測試方案。本次模擬在搭載NVIDIA RTX PRO™ 6000 GPU的NVIDIA Isaac Sim中運作，展示了安裝在機械手臂上的靈巧手對高傳真線纜的操作過程。此一基準測試方案的首個案例充分體現了ADI對真實性與可重複性的不懈追求。

客戶可運用此模擬環境生成合成資料、訓練與驗證操作策略，實現從模擬到真實場景的更可靠遷移，進而降低實體原型製作成本，加速產品開發。

展示3：AI驅動的人形機器人靈巧手線纜操作

展示1聚焦「觸覺」，展示2聚焦開發過程，展示3則將二者融為一體。

本次展示呈現了端對端操作能力：感測、感知、控制與執行協同工作，並建構出一套完整的系統。安裝在機械手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，並將線纜插入網路接口，展現出接近人類水準的精細操作能力。ADI工程師憑藉NVIDIA Isaac Sim完成了本系統的開發與驗證，並以NVIDIA SkillGen為操作技能的生成與優化提供支援。該專案並使ADI能夠持續獲得對客戶工作流程的獨家見解，做為未來產品升級的依據。

彩蛋：Synopsys展位的雙臂機器人靈巧操作展示

ADI的機器人靈巧操作技術成果也展示於Synopsys展位。此次聯合展示將ADI新一代觸覺感測器與飛時測距(ToF)感測技術相結合，並運用Ansys Mechanical多實體場模擬，以實現更高階的線纜智慧操作。本展示結合了基於NVIDIA Jetson Thor™的Flexiv雙臂機器人平台，融合力覺、視覺與接觸感知，全面整合至高傳真數位孿生環境。其成果是在動態工業場景中實現可預測、經過優化且穩定可靠的動作表現，充分展現了硬體、模擬與AI三大技術融合所帶來的無限可能。

ADI在GTC 2026的內容分享

ADI團隊在本屆NVIDIA GTC大會亦參與了多場圓桌論壇與專題分享。

ADI邊緣AI副總裁Paul Golding參與主題為《極致邊緣：重新定義基於GPU的AI感測器處理》的圓桌論壇。
ADI邊緣AI團隊首席工程師Philip Sharos聯合主持了Synopsys展區的專題分享《縮小工業機器人的模擬到現實落地差距》。本場分享由Synopsys主辦，探討對新型感測技術的迫切需求，以及透過高傳真模擬技術加速模型學習進程、顯著縮小工業操作領域模擬與現實落地差距。講座內容亦涉及ADI在創新靈巧度基準測試方面的研究成果，並探討Synopsys在可變形物體與連接器資源上的相關貢獻。

ADI新興業務事業部機器學習總監Tao Yu發表展區演講。本場講座介紹ADI與Lightwheel合作提升高精度機器人模擬傳真度的項目成果，該專案透過建構一套從現實到模擬(Real2Sim)的驗證流程，將實測力值、接觸行為及可變形互動模擬結果進行對比。透過將先進感測技術與經校準的物理引擎相互結合，雙方合作提供了一套清晰的評估方法，用於判斷模擬與實測的吻合程度，目標是為依賴精細物理回饋的作業系統提供更可靠的訓練與評估支援。

從觸覺智慧、人形機器人操作，到工業基準測試與數位孿生，ADI全方位呈現實體智慧的無限可能。

如果您正在研發新一代機器人、探索人形機器人平台，或搭建規模化自主工業系統。ADI期待與機器人領域的同仁及合作夥伴深入交流，共同展望未來方向。