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湖北高天
18世紀(jì)和19世紀(jì)的原始工業(yè)革命徹底重塑了社會(huì)，改變了事物的制造方式、人們的工作方式和生活方式。第二次工業(yè)革命始于19世紀(jì)后期，由于電力和鐵路網(wǎng)絡(luò)的推出，帶來了更多的進(jìn)步。然而，定義現(xiàn)代時(shí)代的是始于20世紀(jì)下半葉的數(shù)字革命——或第三次工業(yè)革命。這是信息時(shí)代的開始，計(jì)算機(jī)已經(jīng)普及。
第四次或第五次工業(yè)革命
關(guān)于我們是否處于第四次工業(yè)革命或社會(huì)是否已經(jīng)發(fā)展到第五次工業(yè)革命存在一些爭(zhēng)論。無(wú)論哪種方式，我們現(xiàn)在所處的階段都是由大量計(jì)算能力以及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)等尖端技術(shù)令人興奮的可能性所定義的。當(dāng)這些進(jìn)步融入我們生活的方方面面時(shí)，很容易將這些進(jìn)步視為理所當(dāng)然。在普通的美國(guó)家庭中，您可能會(huì)發(fā)現(xiàn)智能電視、可視門鈴和智能揚(yáng)聲器等人工智能設(shè)備，更不用說我們身邊一直存在的智能手機(jī)。除了智能家居，人工智能和其他技術(shù)正在推動(dòng)幾乎所有行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
制造業(yè)
制造業(yè)是人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(CV)等技術(shù)進(jìn)步如何撼動(dòng)商業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)典型例子。許多工廠——在過去的幾十年里已經(jīng)變得很自動(dòng)化——已經(jīng)采用了計(jì)算機(jī)視覺(CV)應(yīng)用程序來進(jìn)一步提高效率并降低成本。CV使機(jī)器能夠以比人類更高的可靠性每分鐘檢查數(shù)百或數(shù)千個(gè)零件。機(jī)器還可以極其精確地檢查產(chǎn)品，以確保產(chǎn)品符合特定參數(shù)，例如高度、長(zhǎng)度、寬度等。
人工智能
看到有多少人工智能機(jī)器人與人類并肩工作，真是令人著迷。這種類型的協(xié)作機(jī)器人或cobot結(jié)合了機(jī)器和人類的技能和智能，以提供兩全其美的服務(wù)。協(xié)作機(jī)器人可以通過執(zhí)行更繁重的任務(wù)和騰出工人的時(shí)間來提高生產(chǎn)力并幫助確保人們的安全，讓他們可以專注于更令人興奮的任務(wù)，而不是單調(diào)和重復(fù)的任務(wù)。
邊緣人工智能處理的進(jìn)步為今天的人工智能機(jī)器人鋪平了道路，并將為未來的機(jī)器人開辟新的可能性。智能機(jī)器人必須實(shí)時(shí)處理大量信息，因此這些機(jī)器在邊緣處理數(shù)據(jù)而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端再返回的效率要高得多。傳統(tǒng)上，開發(fā)能夠滿足機(jī)器人計(jì)算要求的處理器一直具有挑戰(zhàn)性。CV應(yīng)用需要很高的性能和低延遲，但最小化功耗也同樣重要。
正如我在上一篇文章中所討論的，模擬計(jì)算技術(shù)與閃存相結(jié)合正在幫助解決邊緣AI處理的挑戰(zhàn)。模擬計(jì)算與閃存相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的處理能力，同時(shí)將芯片成本降低高達(dá)20倍，并將能效提高10倍?？纯粗圃焐倘绾卫脧?qiáng)大的模擬計(jì)算解決方案來開發(fā)更具創(chuàng)新性的人工智能機(jī)器和流程，這將是一件有趣的事情，這是我們今天甚至無(wú)法想象的。
(原標(biāo)題：制造自動(dòng)化和效率的新時(shí)代)
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