18 世纪和 19 世纪的原始工业革命彻底重塑了社会，改变了事物的制造方式、人们的工作方式和生活方式。 第二次工业革命始于 19 世纪后期，由于电力和铁路网络的推出，带来了更多的进步。 然而，定义现代时代的是始于 20 世纪下半叶的数字革命——或第三次工业革命。 这是信息时代的开始，计算机已经普及。
第四次或第五次工业革命
关于我们是否处于第四次工业革命或社会是否已经发展到第五次工业革命存在一些争论。无论哪种方式，我们现在所处的阶段都是由大量计算能力以及人工智能、机器学习和物联网等尖端技术令人兴奋的可能性所定义的。当这些进步融入我们生活的方方面面时，很容易将这些进步视为理所当然。在普通的美国家庭中，您可能会发现智能电视、可视门铃和智能扬声器等人工智能设备，更不用说我们身边一直存在的智能手机。除了智能家居，人工智能和其他技术正在推动几乎所有行业的数字化转型。
制造业
制造业是人工智能和计算机视觉 (CV) 等技术进步如何撼动商业领域的一个典型例子。许多工厂——在过去的几十年里已经变得非常自动化——已经采用了计算机视觉 (CV) 应用程序来进一步提高效率并降低成本。 CV 使机器能够以比人类更高的可靠性每分钟检查数百或数千个零件。机器还可以极其精确地检查产品，以确保产品符合特定参数，例如高度、长度、宽度等。
人工智能
看到有多少人工智能机器人与人类并肩工作，真是令人着迷。这种类型的协作机器人或 cobot 结合了机器和人类的技能和智能，以提供两全其美的服务。协作机器人可以通过执行更繁重的任务和腾出工人的时间来提高生产力并帮助确保人们的安全，让他们可以专注于更令人兴奋的任务，而不是单调和重复的任务。
边缘人工智能处理的进步为今天的人工智能机器人铺平了道路，并将为未来的机器人开辟新的可能性。智能机器人必须实时处理大量信息，因此这些机器在边缘处理数据而不是将数据发送到云端再返回的效率要高得多。传统上，开发能够满足机器人计算要求的处理器一直具有挑战性。 CV 应用需要非常高的性能和低延迟，但最小化功耗也同样重要。
正如我在上一篇文章中所讨论的，模拟计算技术与闪存相结合正在帮助解决边缘AI处理的挑战。模拟计算与闪存相结合，可实现强大的处理能力，同时将芯片成本降低高达20倍，并将能效提高10倍。看看制造商如何利用强大的模拟计算解决方案来开发更具创新性的人工智能机器和流程，这将是一件有趣的事情，这是我们今天甚至无法想象的。
