18 世紀和 19 世紀的原始工業(yè)革命徹底重塑了社會，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 世紀后期，由于電力和鐵路網(wǎng)絡的推出，帶來了更多的進步。 然而，定義現(xiàn)代時代的是始于 20 世紀下半葉的數(shù)字革命——或第三次工業(yè)革命。 這是信息時代的開始，計算機已經(jīng)普及。

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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)革命或社會是否已經(jīng)發(fā)展到第五次工業(yè)革命存在一些爭論。無論哪種方式，我們現(xiàn)在所處的階段都是由大量計算能力以及人工智能、機器學習和物聯(lián)網(wǎng)等尖端技術(shù)令人興奮的可能性所定義的。當這些進步融入我們生活的方方面面時，很容易將這些進步視為理所當然。在普通的美國家庭中，您可能會發(fā)現(xiàn)智能電視、可視門鈴和智能揚聲器等人工智能設備，更不用說我們身邊一直存在的智能手機。除了智能家居，人工智能和其他技術(shù)正在推動幾乎所有行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

制造業(yè)

制造業(yè)是人工智能和計算機視覺 (CV) 等技術(shù)進步如何撼動商業(yè)領(lǐng)域的一個典型例子。許多工廠——在過去的幾十年里已經(jīng)變得非常自動化——已經(jīng)采用了計算機視覺 (CV) 應用程序來進一步提高效率并降低成本。 CV 使機器能夠以比人類更高的可靠性每分鐘檢查數(shù)百或數(shù)千個零件。機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、長度、寬度等。

人工智能

看到有多少人工智能機器人與人類并肩工作，真是令人著迷。這種類型的協(xié)作機器人或 cobot 結(jié)合了機器和人類的技能和智能，以提供兩全其美的服務。協(xié)作機器人可以通過執(zhí)行更繁重的任務和騰出工人的時間來提高生產(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，而不是單調(diào)和重復的任務。

邊緣人工智能處理的進步為今天的人工智能機器人鋪平了道路，并將為未來的機器人開辟新的可能性。智能機器人必須實時處理大量信息，因此這些機器在邊緣處理數(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)能夠滿足機器人計算要求的處理器一直具有挑戰(zhàn)性。 CV 應用需要非常高的性能和低延遲，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)。模擬計算與閃存相結(jié)合，可實現(xiàn)強大的處理能力，同時將芯片成本降低高達20倍，并將能效提高10倍。看看制造商如何利用強大的模擬計算解決方案來開發(fā)更具創(chuàng)新性的人工智能機器和流程，這將是一件有趣的事情，這是我們今天甚至無法想象的。