日内瓦，2026年3月16日——全球半导体巨头意法半导体（STMicroelectronics）宣布，将全面加速物理人工智能（AI Physical）市场的全球普及与增长。通过与英伟达（NVIDIA）的深度合作，意法半导体将其传感器、微控制器及电机驱动解决方案无缝接入英伟达机器人生态，旨在帮助开发者更高效、可靠且具扩展性地设计、训练并部署人形机器人及其他物理AI系统。
此次合作的首批成果已正式向开发者开放。核心亮点包括：基于意法半导体技术支持的Leopard Imaging立体深度相机，现已通过英伟达Holoscan传感器桥（HSB）实现集成；同时，意法半导体的高保真惯性测量单元（IMU）仿真模型也已成功融入英伟达Isaac Sim生态系统。这意味着开发者现在能够利用“从仿真到现实”（sim-to-real）的高精度模拟技术，大幅缩短研发周期。
意法半导体美洲及全球大客户销售与市场执行副总裁Rino Peruzzi表示：“意法半导体在机器人社区中拥有深厚的根基和成熟的生态支持。此次与英伟达的联手，旨在释放下一代机器人创新潜力，简化从AI算法设计到传感器、执行器集成的全流程体验，从而加速智能物理平台的演进。”英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla也指出，高精度仿真与无缝硬件集成是填补虚拟训练与现实部署鸿沟的关键，双方的合作为开发者提供了统一且强大的基础平台。
在技术实现层面，英伟达Holoscan传感器桥（HSB）成为连接意法半导体硬件与软件生态的枢纽。开发者可利用该桥接技术，统一、标准化并简化来自意法半导体多种传感器和执行器的数据采集与同步。特别是针对人形机器人设计，通过预集成的STM32微控制器、先进传感器（如IMU、图像传感器、ToF传感器）及电机驱动方案，开发者能更便捷地将硬件接入英伟达Jetson平台。Leopard Imaging的立体深度相机便是这一技术路线的完美范例，它将支撑起从学术研究机构到工业OEM厂商的广泛AI物理应用。
此外，针对机器人开发中普遍存在的高成本和建模难题，双方合作推出的高保真仿真模型将显著降低门槛。传统仿真往往因参数随机化不当导致场景失真或训练低效，而意法半导体提供的模型基于真实硬件数据校准，能够精准反映设备行为。随着ToF传感器、执行器等更多高精度模型的陆续推出，机器人将能在更贴近现实的仿真环境中学习，从而大幅缩短训练周期，降低人形机器人应用的研发与迭代成本。
对于中国机器人及AI硬件从业者而言，意法半导体与英伟达的生态整合模式极具参考价值：通过标准化接口与高保真仿真工具链的提前布局，企业可大幅降低硬件试错成本，加速从概念验证到量产落地的进程，这预示着未来物理AI领域的竞争将更多集中在生态协同与仿真精度上。