18 世紀和 19 世紀的原始工業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。 第二次工業革命始于 19 世紀后期，由于電力和鐵路網絡的推出，帶來了更多的進步。 然而，定義現代時代的是始于 20 世紀下半葉的數字革命——或第三次工業革命。 這是信息時代的開始，計算機已經普及。

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第四次或第五次工業革命

關于我們是否處于第四次工業革命或社會是否已經發展到第五次工業革命存在一些爭論。無論哪種方式，我們現在所處的階段都是由大量計算能力以及人工智能、機器學習和物聯網等尖端技術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，您可能會發現智能電視、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正在推動幾乎所有行業的數字化轉型。

制造業

制造業是人工智能和計算機視覺 (CV) 等技術進步如何撼動商業領域的一個典型例子。許多工廠——在過去的幾十年里已經變得非常自動化——已經采用了計算機視覺 (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百或數千個零件。機器還可以極其精確地檢查產品，以確保產品符合特定參數，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。這種類型的協作機器人或 cobot 結合了機器和人類的技能和智能，以提供兩全其美的服務。協作機器人可以通過執行更繁重的任務和騰出工人的時間來提高生產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據而不是將數據發送到云端再返回的效率要高得多。傳統上，開發能夠滿足機器人計算要求的處理器一直具有挑戰性。 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，模擬計算技術與閃存相結合正在幫助解決邊緣AI處理的挑戰。模擬計算與閃存相結合，可實現強大的處理能力，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更具創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。