ADI：AI正加速邁向「實體智能」

Posted By judith on 3 月 13, 2026 in ADI, AIGC, Edge AI, 活動報導, 產業趨勢, 觀點 | 0 comments

生成式AI帶動新一波產業熱潮後，市場焦點正逐漸從雲端大模型，轉向AI如何真正進入真實世界。ADI台灣技術應用總監黃大峯日前在一場媒體交流中指出，這一年來AI進展快速，業界的討論已不再只圍繞文字生成、影像生成或大數據分析，而是開始朝所謂的「實體智能」快速推進；這意味著AI已從單純處理資料，進一步走向理解實體環境、感知外界變化，並即時做出反應的新階段。

黃大峯指出，過去一般人接觸AI，多半是在電腦上協助寫文章、修文字，或在手機上生成圖片；但現在AI模型的演進，已經不只停留在文字與圖片資料，而是進一步延伸到物理模型的模擬與真實世界互動。他形容，AI正從系統端慢慢走向實體端，開始面對聲音、距離、力道、動作，甚至觸覺等更貼近現場情境的訊號。

(圖片來源：ADI)

AI不只會算，還要能感知世界

黃大峯以「抓杯子」為例他表示，加入實體智能之後，機器不再只是照著既定程式移動，而是會知道應該用多大力道去抓住杯子，並在接觸過程中自己調整。這背後反映的，不只是演算法更強，而是AI已經從資料中心一路往邊緣端、甚至感測器端前進，真正把智慧推到最前線，讓系統在感測到訊號的第一時間就能理解情境並做出控制。

因此，他認為下一波AI競爭不會只看誰的模型更大、算力更高，而是誰能把AI真正落實到實體系統中。而他也提到，邊緣AI的下一步將是朝「智能體」演進，也就是讓裝置不再只是被動執行單一任務，而是能依情境自主判斷、主動回應，甚至持續與環境互動。這讓感測、訊號鏈、類比與混合訊號處理、連接、控制和電源管理等原本較底層的技術，再度成為AI系統能否落地的關鍵。

機器人、車電與能源系統成為落地場域

根據ADI的觀察，機器人是最能展現這波轉變的應用之一。未來機器若要真正走向自主運作，不能只有運算核心，還必須同時具備環境感知感測、安全且無縫的連接架構、肢體即時控制能力，以及高效率電源與電池管理；更進一步時，還需要整合抓握與觸覺感知，才能朝更接近類人靈巧操作的方向發展。換言之，AI若要從「會思考」走向「會行動」，背後仰賴的是整個感知、傳輸、控制與供電架構的同步升級。

圖片來源：ADI

除了機器人，車用與能源系統也是ADI看好的重要場域。黃大峯表示，隨著電動車與儲能需求擴大，電池管理不再只是保護機制，而要進一步延伸到健康狀態監測、可追溯性，以及梯次利用評估。他強調，未來智慧系統的價值，不只是把資料丟上雲端，而是如何在使用前、使用中到二次利用的各個階段，都能持續取得可靠洞察，讓系統更安全、更有效率，也更有機會支撐循環經濟。

整體而言，ADI認為，AI的發展重心，正從資料中心延伸到真實世界，從內容生成走向感知、決策與自主行動。對ADI這類長期深耕感測、類比、電源與連接技術的業者而言，這意味著下一波機會不只存在於AI晶片本身，而是在如何把智慧真正帶到機器、車輛、工廠與各式終端設備裡。當產業開始追逐「實體智能」，真正決定勝負的，將不只是算力，而是誰能把AI與物理世界之間的最後一哩路補齊。