想像一下，一台機器人走出安全圍欄，不再只是執行單一預先編寫好的程式動作，而是與人類並肩工作。它能穿梭於雜亂的走道；當棧板發生意料之外的位移時，它會停下腳步；它能抓取從未見過的零件，並根據力量反饋（force feedback）調整抓取力道，在不造成產線停機的情況下完成任務。

本文介紹了如何將 Gigabit 多媒體序列鏈路（GMSL™） 技術無縫橋接到乙太網路（Ethernet）領域，以構建一個完全符合 RFC 規範、高速且低延遲的多相機視訊串流完整鏈路。為了獲得高效能、低功耗與靈活的架構，整個高速視訊串流管線（pipeline）完全利用 FPGA 資源來實現。

什麼是物理智能（physical intelligence）？本篇專欄的核心在於定義何謂物理智能、為什麼它與傳統的自動化或雲端人工智慧（Cloud AI）有著根本上的不同，以及當智能離開抽象的數據世界，進入充滿運動、力和互動的物理世界時，有哪些至關重要的考量因素。

機器人走進開放環境並與人類互動，釐清「感測、決策與控制」究竟在何處執行，對於系統的穩定性、安全性、響應能力以及信任度至關重要。

近期推出的跨感應器電壓調節器TLVR，在為低電壓、大電流負載（如 CPU、GPU 和 ASIC）供電的多相直流對直流（DC-to-DC）應用中大受歡迎。這一趨勢主要歸功於該技術卓越的瞬態響應效能。TLVR 同時提供了設計與佈局的靈活性，但它也存在若干缺點。本文將闡明 TLVR 的設計選擇如何影響效能參數，並討論相關的權衡取捨。

本文呈現了對一款尖端智慧振動感測器的深入探討，強調其設計、功能與應用，這一切均植根於微機電系統（MEMS）技術。該感測器的核心目標是在各種工業與研究環境中提供高精度、可靠性及即時監測能力，展現了 ADI 不同 MEMS 感測技術的應用。

透過單一電纜以高可靠性傳輸影像、控制訊號和電源，提供了一個極具前景的解決方案。本文探討了相機在機器人領域的部署方式、其面臨的連接挑戰，以及 GMSL 如何助力打造具備擴展性、穩健性且效能驅動的機器人平台。

隨著對智慧邊緣裝置的需求爆炸式增長，AI 正迅速向邊緣遷移，但許多開發者仍面臨難以將強大模型嵌入微型微控制器的困境。開發者面臨著陡峭的學習曲線，必須同時處理數據預處理、模型選擇、超參數調校以及硬體特定的優化。

5G 的到來預示著物聯網（IoT）時代的降臨。雖然末端使用者是以無線方式連接網路，但網路核心仍需穩定可靠的有線連接，因此光纖通訊是典型的互連方式。本文描述了如何使用 Maxim 的微控制器來設計光模組，這是光纖通訊中不可或缺的重要部分。

工業環境中的影像監控通常涉及在廠房內部署大量攝影機，這些攝影機透過 PoE 網路連接，僅需單一電纜即可同時提供數據與電力。