英飞凌亮相硅谷OktoberTech 2026，展示物理AI

2026-11-05 22:03 高义来源：海外媒体

4 阅读参与讨论

核心导读在加利福尼亚州山景城举行的2026年OktoberTech Silicon Valley上，物理AI成为焦点。英飞凌展示机器人及传感、计算、连接、电机控制和电源管理等关键功能模块，并探讨边缘AI、MCU、安全与内存需求。

物理AI是今年在加利福尼亚州山景城举行的OktoberTech Silicon Valley的一大亮点。随着AI数据中心进入成熟阶段，物理AI正在行业活动中成为焦点，机器人是其主要用例。英飞凌管理人员将这一转变称为从自动化到自主化的旅程。

物理AI将人工智能从数字世界带入机器、工厂和物流网络。这些机器能够实时自主感知、思考和行动，在日常便利、医疗健康、移动出行和工业自动化等领域带来前所未有的机会。

图1：机器人可以利用物理AI感知环境，进行安全通信，通过边缘AI在本地处理数据，并尽可能高效地使用能源，同时安全可靠地行动。来源：英飞凌

在OktoberTech Silicon Valley上，英飞凌展示了现场展示的机器人及其在传感、计算、连接、电机控制和电源管理方面的关键功能模块。开发者展台展出了采用物理AI的设计，以实现从工业自动化、家用电器到智能家居安防的下一代应用。

当被问及物理AI在机器人之外的应用时，英飞凌边缘系统事业部总裁Stephan Zizala提到了电机控制。“如今，多种机器学习算法正在驱动电机控制设计。”他还表示，机器人只是物理AI的冰山一角。

OktoberTech Silicon Valley 2026展示了面向物理AI的系统级解决方案。来源：英飞凌

在谈到从生成式AI到智能体AI，再到物理AI的演进时，Zizala称物理AI是人工智能的新纪元。他补充说，物理AI已经在发挥作用，但更大的问题是从安全角度来看它是否已经准备就绪。“当物理AI将感知转化为精确动作时，嵌入硬件层级的功能安全和网络安全为最先进的机器人提供了信任锚点。”

今年早些时候，英飞凌发布了OPTIGA可信平台模块（TPM）SLB 9672，该模块用于保护英伟达Jetson Thor平台。这一基于硬件的解决方案可安全存储密钥，并在芯片层级验证系统完整性，为物理AI系统建立经过认证、具备量子韧性的信任根。

Zizala还讨论了设计价值链：开发者获取传感器数据、训练模型，并将其部署到微控制器上。英飞凌首席营销官Andreas Urschitz在主题演讲中将这些MCU称为基础MCU。换言之，这些MCU是面向边缘AI和物理AI应用重新构想而成。

谈到这些AI时代的MCU，OktoberTech Silicon Valley现场的开发者强调了增加内存的必要性。一位开发者表示，归根结底是需要更多内存，这样才能使用更多AI模型。

看起来，数据中心领域的“内存墙”问题迟早会出现在物理AI设计中。