人工智慧時代來臨，所有廠商都將AI視為競逐未來的重要核心競爭力，無論是雲端人工智慧(Cloud AI)、邊緣人工智慧(Edge AI)或裝置人工智慧(Device AI)皆是廠商發展的重點，ADI長期耕耘類比IC市場，看準AI未來發展將以邊緣運算為主要戰場，精準布局邊緣AI運算，以低功耗MCU驅動AIoT發展，實現智慧應用落地。
ADI的AI發展專注於Edge AI與Device AI兩部分，ADI資深區域銷售經理陳曜桎表示，Device AI許多都是穿戴式裝置，使用電池做為電源，因此省電是重要的功能，另外，資料的保密也很重要，同時裝置的體積要盡量小。Device AI要解決的問題為資料加密、資料傳遞的延遲、晶片的省電與輕薄。
透過MCU的打造強化AIoT能在低功耗、無需聯網的情況下，維持基本模型的運算力，實現對任務預處理的想像，包括醫療長照機構中對於患者行為狀態的判讀、智慧工廠的瑕疵檢測等都是ADI解決方案能落地的應用場景，同時達成資訊安全的防護；不僅如此，陳曜桎指出，ADI為加速AI應用落地，近年也成立團隊積極布局軟體研發，能滿足不同客戶在個別應用場景之所需，以硬體加軟體的完整解決方案加速AI應用。
陳曜桎說明，ADI透過AI模型預先訓練高效、精確且穩定的智慧電池管理系統(AI-BMS)，相較於傳統無AI功能且需聯網的電池管理系統，能有效解決因電池老化與使用環境變化所造成的影響。透過AI-BMS，系統可自動判讀電池狀態與壽命，並降低因晶片使用條件不同所產生的誤差。在電動車應用上，AI-BMS能即時監測電池狀況與行駛距離，確保駕駛無須擔心電量驟降所帶來的安全風險。此外，AI-BMS亦可廣泛應用於工業與車用領域，並根據客戶需求提供客製化整體解決方案，提升電源管理的應用與效率。
為迎接新一波人工智慧技術的快速發展，ADI參加「AI EXPO Taiwan 2025」展覽活動，以「Surfing the AI Waves」為概念，「雲邊協作」、「算力躍昇」與「場域應用」等面向打造多元解決方案。
