AI
AI的实体化之路
人工智能(AI)正突破纯数字的边界，迈入物理世界。而下一个前沿领域便是物理智能，赋予系统实时感知、解读环境和执行动作的关键能力。这一目标的实现，不仅需要算法的支持，更依赖精密工程技术和一套连接物理与数字世界的高保真桥梁；而这座桥梁需基于特定应用模型构建，以实现性能优化。从环境感知、信息解读，到决策制定、动作执行，ADI所提供的物理智能解决方案，能够在严苛的环境中稳定运行，为自动化工厂、智能机器人、下一代交通工具及预测性医疗健康系统的落地提供核心支撑。
为敏捷机器人微调视觉语言模型(VLM)
长期以来，敏捷机器人的发展受限于一个核心瓶颈：收集任务所需的训练数据需要很高的成本和大量时间。ADI正系统性地打破阻碍视觉-语言模型(VLM)应用发展的壁垒。这类模型具有庞大的预训练知识储备，能够赋予机器人强大的零样本学习能力与类人化的上下文推理能力。ADI研究团队已实现模型对新任务的适配，同时大幅降低了数据依赖与计算开销，而我们的探索还远未止步。
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We all expected robots to be everywhere around us by now. Yet the cost of teaching robots how to perform basic tasks is often higher than the price of the hardware itself.
从自动驾驶汽车到医疗辅助设备，随着机器人日益融入日常生活，一个问题始终挥之不去：我们能信任它们吗？
如何确保即便在无网络基础设施覆盖的环境中，规模庞大的机器人群体仍能部署并运行最新的AI模型？作为欧盟OpenSwarm项目的一部分，ADI已将此变为现实。
触觉传感技术有望在机器人与人类、机器人与所处环境的交互模式上实现突破性进展，而ADI的研究正推动这一愿景落地。
员工聚焦
Giulia Vilone
Giulia是一名以研究为导向的AI专家，拥有15年以上跨学科工作经验，涉猎领域包括人工智能(AI)、数据科学、统计学及精算学。她拥有都柏林理工大学人工智能博士学位，读博期间的主要研究方向为可解释性人工智能(XAI)与论证理论。在ADI公司，她正致力于研发机器人领域的“视觉-语言-行动”模型，重点攻克视觉与深度感知融合、自然语言理解及行动规划等技术难点。目标是在真实的机器人应用场景（尤其是制造业环境）中，打通语言指令与实际行动之间的技术壁垒。
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从深度专题文章到真实成功案例，以下是我们精挑细选的内容合集，或许有些内容你此前未曾留意，但绝对值得深入研读。