人形機器人近年快速升溫，跑步、跳舞甚至翻滾等展示已不罕見，但從展示走向真正的商業應用，能夠移動只是第一步。亞德諾(ADI)機器人產品線市場總監陸子信指出，現階段人形機器人更大的技術挑戰，正逐漸從雙足行走轉向靈巧操作(Dexterous Manipulation)。如何讓機器人像人類一樣精確感知、抓取及操作物體，將成為下一階段的重要競爭焦點。

隨著Physical Intelligence受到產業重視，AI也開始從數位世界進入物理環境。對ADI而言，這波趨勢正好與其長期布局的感測、訊號處理、運動控制、通訊及電源管理技術交會。ADI目前約48.2%營收來自工業市場，在工業自動化領域的布局則橫跨網路與控制、感測與致動，以及固定式、移動式與人形機器人等應用。

陸子信表示，受到人口老化與勞動力減少等趨勢推動，人形機器人具有長期發展潛力，但市場不會一步到位，而會從受限環境(Limited)，逐漸進入人機協作(Collaborative)，最終才朝自主運作(Autonomous)發展。

會走之後　下一關是會「做事」

目前網路上已能看到人形機器人跑步、拳擊、翻滾、跳舞甚至演奏樂器。ADI在簡報中將Locomotion標示為「Problem Solved」，相較之下，真正能形成產品差異化的關鍵將是Intelligence & Manipulation，並將Dexterous Manipulation列為目前最大的挑戰。

原因在於，機器人真正進入工廠等應用場域後，不只要能走到工作位置，更必須實際操作物件。人的手具有大量自由度，還能透過觸覺、視覺等資訊即時調整動作。要在接近人手大小的空間內，同時滿足高自由度、精度與可靠性，並維持即時閉迴路控制，形成相當複雜的工程問題。

ADI因此將靈巧手視為一個相對獨立的子系統。從其提出的架構來看，一隻機器手內部便包含多模態、磁性或壓阻式觸覺感測器，負責訊號讀取的AFE、ADC及MUX，關節馬達控制與位置感測，以及Local/Edge MCU；此外還需要RGBD視覺，以及CAN FD、T1S、E2B、PDLink等手部內部通訊，再透過Ethernet或GMSL與中央運算系統連接。

這些元件最終必須形成低延遲的即時閉迴路。例如機器手抓取物品時，感測器偵測接觸與受力狀態後，控制系統必須迅速調整關節動作。ADI認為，關節運動、觸覺、手部視覺及通訊，是高性能靈巧手目前主要的差異化環節。

高度客製化　產品廣度成供應商籌碼

不過，人形機器人仍處於快速發展階段，不同廠商的產品設計與應用目標差異很大。陸子信指出，每家機器人客戶想解決的問題並不相同，需要的技術組合也不一樣，因此ADI認為，現階段機器人是一個相當客製化的市場。

有些客戶可能更重視關節控制，有些需要改善觸覺與感測，也有客戶面臨通訊、電源或電池管理問題。在這種市場環境下，晶片供應商若擁有較廣泛的產品組合，便能依照不同客戶面對的問題，組合感測、控制、通訊與電源等技術，滿足不同設計需求。

這也反映在ADI的機器人策略上。ADI並不只希望提供單一晶片，而是規畫從晶片進一步走向板級解決方案、嵌入式軟體及產品級AI，並透過高擬真硬體模型縮小Sim-to-Real落差，甚至發展完整的手部平台；若涉及ADI本身不具備的技術，則引進合作夥伴補足。

目前ADI已與合作夥伴進行人形機器手驗證，包括在既有Tesollo機器手加入部分觸覺感測，並展示防滑、線纜操作及手腕視覺等能力。除了靈巧手，ADI在人形機器人上的技術布局也涵蓋ToF、RGBD、IMU、馬達控制、Encoder、6D力／力矩感測、GMSL、Ethernet，以及BMS、GaN DC-DC與POL電源等領域。

人形機器人前進　工業機器人也同步進化

另一方面，人形機器人並不是機器人產業導入AI的唯一方向。陸子信指出，傳統工業機器人也正在嘗試結合AI，把AI驅動的新功能加入既有產品。因此，在人形機器人持續發展的同時，既有工業機器人也會同步進化。

傳統工業機器人長期擅長在結構化環境中執行高精度、高重複性的工作，隨著AI與更多感測能力加入，產品也開始朝更靈活、更能適應不同任務的方向發展。對晶片供應商而言，這也意味著Physical AI帶來的機會並不限於人形機器人，而會延伸到更廣泛的工業自動化與機器人市場。

從能夠站立、行走，到真正能在複雜環境中完成工作，人形機器人的技術競賽正逐步深入感知與操作層次。對ADI而言，當機器人的「大腦」愈來愈聰明，如何讓感測、控制與致動系統把AI決策精確轉化成物理動作，並依不同機器人需求組合適合的技術，將是機器人走向實際應用的重要課題。