芯耀
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在科技发展的宏大叙事中，我们正站在一个关键的历史节点，见证着技术范式从硬件中心向AI赋能的深刻转型。这一转型不仅重塑了技术架构，更从根本上改变了价值创造的模式，为全球科技产业带来了前所未有的机遇与挑战。
日前，ADI中国区销售副总裁Thomas Zhao就2026年AI和边缘智能应用的演进趋势分享了他的看法，并介绍了ADI的产品技术将在其中发挥的价值。
Thomas Zhao指出，过去六十年，技术发展历经了四个显著的时代（表1）。如今，我们正处于从软件赋能系统向AI赋能系统转型的关键时期。AI赋能的边缘系统呈现出三大核心特征：情境化智能使系统能基于环境自主决策；普适化部署让智能从云端下沉至边缘设备端侧；自主化运行则实现了真正的自主运行与无缝人机交互。
表1、过去六十年技术变革历程
来源：ADI，响指整理
这一变革标志着技术发展进入了一个全新的阶段，为各个领域的创新应用提供了广阔的空间。
AI实体化趋势
Thomas Zhao表示，展望2026年，AI迈向实体化的趋势愈发明显，呈现出三大重要发展方向：
物理智能（Physical Intelligence）成为AI的下一个前沿领域。AI正从数字世界向物理世界延伸，感知层的多模态传感器融合技术成熟，决策层的边缘AI推理能力大幅提升，执行层的精密控制与实时响应能力增强。这意味着AI将不再局限于处理文本、图像等数字信息，而是能够真正理解、感知并作用于物理世界，为工业自动化、智能交通等领域带来革命性的变化。
边缘AI向智能体演进。边缘设备将从被动响应转变为主动决策，具备自主规划与执行能力；从单点智能发展为协同智能，多设备协同形成智能网络；从规则驱动转变为学习驱动，拥有持续学习与自适应能力。智能体边缘AI将重塑人机交互模式，使设备能够理解用户意图、预测需求并主动提供服务，极大地提升用户体验。
模拟AI计算技术崛起。与传统数字计算相比，模拟AI计算具有显著优势。在能效比方面，传统数字计算受限于数字转换损耗，而模拟AI计算直接处理模拟信号，能效提升10 - 100倍；在延迟上，传统数字计算需要ADC/DAC转换，而模拟AI计算实现近传感器计算，具有超低延迟；在精度适配上，传统数字计算采用固定精度架构，模拟AI计算则可根据任务动态调整精度；在边缘适用性上，传统数字计算因功耗限制部署场景，模拟AI计算更适合电池供电的边缘设备。模拟计算与数字计算的融合将成为边缘AI芯片的主流架构，为边缘智能的发展提供强大的计算支持。
三大应用领域的演进
结合ADI的技术布局，Thomas Zhao深入解析了三大应用领域的技术演进：
软件定义汽车：边缘智能的核心战场
汽车产业正经历“软件定义”的深刻变革，ADI提供了全栈解决方案组合。在电池管理方面，ADI的无线BMS已通过最高等级汽车网络安全认证（CAL - 4），并将电化学阻抗谱分析（EIS）技术应用于电池全生命周期管理。在使用前，EIS技术可进行先进的电池包装配异常检测；使用中，能实时监测电池健康状态并实现可追溯；梯次利用时，可评估和筛选电芯用于储能系统。
预计到2027财年，全球电动汽车电池总量将达到10,000 GWh，电池循环经济将成为重要课题。
机器人产业：感知 - 连接 - 控制的融合创新
机器人技术正从有限的制造自动化向类人灵巧操作演进。
过去，机器人主要实现有限制造自动化；当前，正在扩展系统功能；未来，将实现持续可见性和类人灵巧操作。其核心技术支柱包括感知层的多圈/单圈编码器、工业视觉、末端执行器触觉传感；连接层的GMSL高速串行链路、以太网连接构建“神经系统”；控制层的肢体实时控制、位置反馈、精密运动控制；能源层的高效电源与电池管理系统。
ADI正从传统的关节和运动标准组件，向工业视觉、智能感知、自主定位等高端领域持续拓展。
数据中心与光通信：算力基础设施的核心
数据中心作为AI时代的“新基建”，其光通信技术正快速迭代。技术路线图从400Gbps逐步发展到800Gbps、1.6Tbps、3.2Tbps，最终实现CPO（共封装光学）。
ADI在光控制领域拥有强大的产品组合，正加速客户技术进步并缩短产品上市时间。
关键战略洞察
边缘智能是AI落地的必然选择。随着AI模型规模增长与边缘算力提升，越来越多的AI推理将在边缘完成，这是成本、隐私、延迟等多重因素驱动的必然结果。Thomas Zhao表示，模拟与数字的融合将定义下一代计算架构，模拟AI计算的崛起标志着计算架构的范式转变，在边缘场景下，其高能效、低延迟优势将使其成为AI推理的重要载体。
垂直整合能力成为竞争关键，从传感器到云端、从硬件到软件、从芯片到系统的全栈能力，将成为边缘智能时代企业的核心竞争力。
对企业而言，应加速边缘AI布局，制定明确的边缘AI战略，识别核心应用场景。企业需要重视模拟计算技术，关注其进展并评估应用潜力。
此外，企业必须积极构建生态系统，与芯片厂商、算法公司、系统集成商建立深度合作关系。同时，企业要投资数据基础设施，因为边缘智能的价值依赖于高质量数据的持续供给。
对投资者来说，应关注模拟芯片龙头，模拟与混合信号芯片在边缘AI时代价值凸显。而在垂直应用领域，汽车、机器人、工业自动化等领域将诞生新龙头。
对于企业运营者而言，尤其要重视供应链安全，在地缘政治背景下，供应链韧性成为重要考量因素。
全球市场强劲 中国成为全球创新引领者
过去一年，全球半导体市场的增长势头强劲，市场规模持续突破历史新高。Thomas Zhao表示，这一增长主要得益于AI、汽车电子、工业自动化等领域的需求激增，以及先进制程与特色工艺的并行发展。
作为模拟与混合信号领域的领军企业之一，ADI的市场表现出色。截至2025财年Q4末，ADI市值达1151.8亿美元，业务覆盖工业自动化、医疗健康、航空航天、能源管理等多个领域。由于具备从传感器到云端的全栈解决方案能力，ADI在全球半导体市场中占据重要地位。
过去一年，中国从“世界工厂”加速向“全球创新中心”转型，在在交通运输、人工智能，数据中心、人形机器人、电动汽车、消费电子、医疗健康，以及能源等多个前沿领域实现了创新突破（表2）。中国市场具有独特的优势，Thomas Zhao认为，这种优势体现在多个维度，在产品定义协同上，企业与客户携手进行前瞻性产品规划；在生态紧密协作方面，与产业链伙伴深度协同创新；在技术领先优势上，中国在5G、AI、新能源等领域持续突破；在供应链韧性上，中国构建了安全可靠的供应体系。这些优势为中国在全球科技竞争中赢得了主动权。
表2、中国成为全球创新中心
来源：ADI，响指整理
结语
世界正处于技术史上最激动人心的转型期之一。AI从数字世界迈向物理世界，边缘智能从概念走向规模应用，模拟计算从辅助角色走向舞台中央，这些趋势交织在一起，正在重塑整个科技产业的格局。模拟与混合信号技术将成为构筑物理智能的技术基石，从软件定义汽车到人形机器人，从数据中心到可再生能源，边缘智能的机遇正在展开，一个充满无限可能的时代已经到来。
