近日，由全球技术分销商与解决方案提供商安富利（Avnet）联合古月居机器人开发者社区举办的“2026安富利智慧科技生态圈论坛”在深圳启幕。本次论坛以“算力赋能，产业拓界”为主题，吸引了来自半导体厂商、AI应用企业及产业链上下游的500余位行业专家与代表出席。
安富利最新调研显示，全球已有56%的工程师所在企业开始向客户交付集成AI技术的商业化产品，中国市场的AI应用普及率与规模化部署进程更是位居全球前列。安富利中国区总裁董花指出，AI产业的竞争正回归本质——关键在于能否构建起打通算力底座、物理AI与应用创新的系统级协同能力。
在论坛现场的媒体群访环节，安富利中国区现场应用管理总监丁国骄（Grace Ding）与安富利华东区销售总监王航（Tom Wang）接受了包括全球半导体观察在内的多家行业媒体采访。两位高管围绕物理AI落地阻碍、算力/功耗/成本平衡、供应链协同以及技术分销商在AI时代的独特价值，展开了深入解答。
破局“量产前夜”：物理AI从概念验证走向商业部署随着大模型从云端向物理世界延伸，“物理AI”（Physical AI）与具身智能成为行业焦点。但在从实验室“概念验证”（PoC）走向工业和商业场景的“规模部署”过程中，企业往往面临严峻的工程挑战。
安富利中国区现场应用管理总监丁国骄
针对物理AI在实际落地过程中遇到的现实阻碍，丁国骄指出，核心瓶颈在于算法泛化能力与真实物理场景之间的错位，以及系统级硬件成本与量产产品质量一致性的考量。物理AI不可能仅靠一条简单的指令就应对复杂多变的现实环境，它需要极强的场景适应与泛化能力。在实际工程实践中，如果企业追求一步到位实现完全自主泛化，往往容易在PoC阶段停滞不前。安富利在与机器人等前沿客户合作时，总结出了一套务实的“定场景 + 遥操作 + 先落地再迭代”的工程路径。
“此次安富利智慧科技生态圈论坛上有一家机器人客户，在短短一年内就实现了单月出货100台的突破。他们的策略就是先清晰定义好应用场景，哪怕初期采用遥操作（遥控）辅以特定功能，先让产品落地商用，再在运行中积累数据并加速算法迭代。物理AI是一项庞大的工程，定准场景进行局部突破是快速量产的关键。”—— 丁国骄，安富利中国区现场应用管理总监
王航补充道，AI从虚拟模型走向物理场景，面对的是系统级的硬件与供应链考量。传统芯片选型可能仅关注单颗芯片的算力指标，但到了具身智造设备上，高精度感知、高可靠连接、电源管理以及电机驱动的一致性问题都会集中爆发。安富利能够为机器人OEM厂商提供涵盖器件选型、参考设计、系统级方案到原型创建及规模化量产的全生命周期支撑。
论坛现场展示的基于NXP MCX-A577的电子皮肤方案、NXP RT1189灵巧手方案、GaN关节伺服驱动以及基于AMD Ryzen/ROCm平台的双足机器人控制与小脑强化学习方案等，均覆盖了从触觉感知、精细操作、运动控制到智能训练的完整链路，有助于有效压缩产品的开发与上市周期。
随着端侧AI与物理AI的快速演进，嵌入式设备的算力需求激增，但设备体积、散热条件与电池寿命的限制，使得算力、功耗与成本三者之间的矛盾愈发凸显。
谈及如何帮助客户在三者之间取得平衡，丁国骄与王航明确表示：“在硬件方案选择上，不是越贵越好，也不是性能越高越好，最合适且能长期稳定保供的方案才是最优解。”
安富利在系统架构层面协助客户“破局”的切入点主要包括：
计算架构异构化（GPU转向NPU推理）：许多应用初期运行在高算力GPU上，成本与功耗居高不下。安富利FAE团队协助客户重新定义架构，将推理任务迁移至高效能的NPU或专用芯片上。例如在医疗影像诊断设备中，引入边缘AI推理后，不仅能近乎即时得出诊断结果，还大幅降低了整机功耗与硬件成本。
算法替代硬件冗余（系统级传感器瘦身）：在汽车智驾与具身智能领域，普遍存在“传感器堆叠”的成本陷阱。通过算法训练与历史数据推理，可以替代部分冗余硬件传感器，在确保安全的前提下实现系统级降本增效。
前瞻性保供评估（供应链信息前置）：成本与功耗不仅取决于芯片单价，更取决于量产后的供应链稳定性。安富利FAE团队会提前引入原厂的扩产规划、工艺改进信息及供货风险，避免客户因选用爆款芯片却在量产时遭遇断供，从而综合评估出最佳BOM组合。
高速公路与跑车：AI基础设施与端侧应用的协同演进针对当前AI业务增长引擎究竟在云端基础设施还是在边缘端侧的问题，王航用了一个生动的比喻：“基础设施建设就像铺设‘高速公路’，只有先把路造好，算力平台搭起来，交通才能顺畅；而端侧与边缘AI应用则是‘高速公路上面跑的车’。”
安富利华东区销售总监王航
从市场需求来看，AI基础设施领域的强劲需求仍然是支撑行业增长的重要底座。算力密度的提升带来了电能密度与散热需求的指数级增长，直接带动了高阶电源管理、先进液冷散热技术、高频高速连接器以及光通讯器件的爆发式需求。
王航同时强调，云端与端侧并非孤立的先后顺序，而是协同发展的关系。随着大模型训练完成并向边缘下沉，工业巡检、物流仓储、机器视觉以及医疗康复等垂直场景的端侧推理需求正加速爆发。此外，安富利此前在汽车智驾领域积累的丰富工程经验，正在顺畅地迁移至人形机器人以及更广泛的物理AI领域。
AI时代下，技术分销商的不可替代价值在大模型工具日益普及、芯片原厂直销趋势抬头的背景下，技术分销商与FAE工程团队的价值屡屡被行业讨论。对此，丁国骄与王航展现出了强烈的信心：AI大模型与自动化工具无法取代真正的系统级FAE工程师。
单颗芯片 vs 系统级BOM：原厂工程师通常聚焦于自家特定芯片。然而，客户面对的是由成百上千种元器件构成的复杂系统。安富利基于全局视角提供跨品牌整体系统方案，并在成本、高可靠性及海外合规（如欧洲网络弹性法案CRA认证）等维度为客户扫清障碍。
头部客户 vs 中小长尾客户的“孵化器”：原厂受限于资源规模，精力集中于少数头部客户。安富利庞大的FAE与销售网络则能深度覆盖广大的中小企业，通过方案设计与技术支持帮助中小客户快速成长。
“本土化”与“出海”的双向桥梁：深耕中国市场30余年的安富利还专门布局和扩展国产产品线，与国内本土芯片原厂深度合作。一方面协助本土客户选用国产方案，另一方面利用全球供应链网络，助力中国硬件企业走向海外市场。
正如丁国骄所言，AI可以快速回答具体的参数问题，但理解整套系统的工程权衡、理清供需与性价比的动态平衡，以及面对面的信任交互，是自动化工具难以替代的。牵一发而动全身的系统工程，正是技术分销生态长远价值的体现。
结语从“算力筑基”到“场景生根”，2026安富利智慧科技生态圈论坛展现了半导体与AI产业链深度融合的新图景。当大模型理性回归，物理世界对软硬件协同、工程可靠性与供应链韧性的要求来到了全新高度。
作为连接上游芯片原厂与下游千行百业的纽带，安富利正以技术驱动的“设计链+供应链”综合赋能模式，协助企业突破物理AI的量产瓶颈，推动AI技术真正走进千行百业。
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