2025年，对亚德诺半导体（ADI）而言具有特殊意义。这一年，ADI迎来成立60周年。从1965年以一款基于分立元件的放大器模组起步，ADI逐步发展为一家产品数量超过75000种、业务覆盖工业、汽车、通信与消费电子等多个领域的全球性半导体企业。回顾2025财年，ADI全球营收达到110亿美元，同比增长17%，其中工业业务占比约45%，成为公司最重要、也是最稳定的基本盘。

在AI技术持续演进的当下，ADI正重新审视自身在产业链中的角色。近日，在深圳举行的新春媒体会上，ADI中国区销售副总裁Thomas Zhao在题为《边缘智能：拥抱AI赋能新机遇》的演讲中指出，继大语言模型之后，AI的下一阶段将从“数字智能”迈向“物理智能”，而这一转变将首先在工业等高度依赖真实世界信号的领域中显现价值。

AI走向物理世界，模拟技术迎来价值重估

过去几年，AI更多集中在云端算力和软件层面的突破，主要处理文本、图像和视频等数字信息。Thomas Zhao认为，这种能力仍然停留在“比特世界”。而在工业现场，AI要真正产生价值，必须能够理解光、温度、压力、振动等连续变化的物理信号，并在边缘侧完成实时判断与响应。

在这一过程中，模拟技术的重要性被重新放大。“AI模型的能力，最终取决于数据源头的质量。”Thomas Zhao指出，如果缺乏高精度、高可靠性的传感器和信号调理能力，AI即便具备强大的计算能力，也难以输出可信的工业洞察。正因如此，ADI起家于放大器、传感器和数据转换器的技术积累，在这一轮物理智能浪潮中具备天然优势。

工业市场复苏，测试测量成关键支点

从市场层面看，工业正在成为推动模拟与混合信号半导体回暖的重要力量。Thomas Zhao透露，全球工业市场在2025年经历触底回升，其中测试测量设备的需求增长尤为明显。随着各国强化供应链自主可控能力，新建工厂、产线升级在全球范围内持续推进，对高精度、高可靠性测试测量仪器形成长期拉动。

在这一过程中，ADI与国内几乎所有头部测试测量厂商建立了深度合作。半导体制造、能源电网、高端装备等行业，对测量一致性、抗干扰能力和长期稳定性的极致要求，正是ADI数十年技术积累最直接的应用场景。Thomas Zhao表示，工业自动化、医疗健康、航空航天、仪器仪表和能源管理，共同构成了ADI工业业务的核心版图。

助力机器人及能源产业跨越发展

在物理智能的诸多载体中，机器人被视为最具代表性的方向之一。ADI接触的多家头部客户，对2026年人形机器人出货量抱有较高预期，但Thomas Zhao同时强调，当前行业仍面临一系列尚未解决的工程挑战。

其中最突出的问题，是功能安全标准和系统级可靠性尚未成熟。与在平面上运行的汽车不同，机器人需要在三维空间中执行复杂动作，其安全风险呈指数级上升，而行业尚未建立统一、强制执行的安全规范。此外，机器人内部通信协议高度碎片化，也给维护和升级带来现实困难。

针对这些问题，ADI正在将其在汽车电子领域积累的高可靠性技术引入工业机器人。例如，通过Trinamic运动控制技术简化多关节协同控制设计；通过GMSL（千兆多媒体串行链路）与TSN（时间敏感网络）技术，提升系统内部通信的确定性与可维护性。ADI认为，只有在这些底层能力逐步成熟后，人形机器人才能真正从演示走向规模化应用。

除自动化与机器人外，能源管理也是工业智能化的重要组成部分。在电池管理领域，ADI展示了基于电化学阻抗谱（EIS）的健康监测思路，通过更丰富的物理信号分析，洞察电池的真实状态。这一技术不仅有助于提升电动交通和工业储能系统的安全性，也为电池梯次利用和循环经济提供了基础支撑。

同时，随着边缘设备数量增加，低功耗设计的重要性日益凸显。ADI通过系统级电源拓扑优化，帮助客户在满足性能需求的同时降低整体功耗，缓解散热压力，延长设备运行寿命。

以中国速度推动边缘智能加速落地

在演讲中，Thomas Zhao多次提到“中国速度”。他指出，中国客户的产品开发周期极短，从需求提出到批量发布往往只有一年左右，这对半导体厂商的本地支持能力和响应效率提出了更高要求。

为此，ADI在中国持续强化技术支持和生态协作，通过系统级方案、软件工具和工程服务，参与客户早期产品定义过程，以缩短整体研发周期。在Thomas Zhao看来，中国已不再只是技术应用市场，而正在成为全球创新的重要策源地。

站在创立60周年的新起点上，ADI正积极通过模拟、数字、软件与算法的融合，重新定义自身在物理智能时代的价值。随着AI从云端走向边缘、从虚拟走向实体，工业领域对可靠感知、稳定连接与高能效处理的需求，将持续放大。这也为这家老牌模拟厂商，打开了一条通往下一阶段增长的新路径。