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。
特色亮点
了解最新发布的内容、重点专题及行业影响力洞察。
Learn how Analog Devices, Synopsys, and NVIDIA are demonstrating robotics cable management benchmarks for data center applications at NVIDIA GTC.
See how ADI used machine learning to boost speed and scale, realistic AI training for robotics.
如何在小型低功耗设备上运行AI？需要对模型进行剪枝。了解ADI团队如何利用压缩和优化技术，成功将一款音频AI模型大幅“瘦身”，同时保持原有的精度和运行速度。
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。
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。
