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Cyber-Industrial革命

纯机械工业化的时代已经结束。欢迎来到数据驱动的机电时代。

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半导体不会拯救世界,但肯定会有所帮助。事实上,在没有集成电路的帮助下,是否能在全球变暖或未来医学突破等问题上取得重大进展还有待商榷。

数十年来,半导体行业为了让芯片在每个新工艺节点上工作而苦苦挣扎,现在正进入一个新的阶段。处理现在几乎无处不在。计算资源可以作为服务上下拨动,对于大多数计算作业,它们都可以在本地完成。随着边缘的建立,它将增加另一层计算基础设施。

这是很重要的,因为缺失的部分是在边缘增加功能。过去,机械系统的控制高度集中,要么在公司内部,要么在云端。在未来,更多的边缘系统将被移到离源更近的地方,因为这些边缘系统将产生大量的数据,而移动这些数据的成本太高,无法使其有用。因此,对于工业和企业应用程序,其中的大部分很可能是在边缘处处理的,一些监督功能在更高的位置,如企业服务器。

云将继续发挥重要作用,但可能不是以前的那个了。云数据中心对于大规模计算将变得越来越重要,比如发现过去一个世纪的天气模式和异常,或在破纪录的时间内发现药物/疫苗。这些操作也是为芯片/系统验证和调试增加突发能力的一种方式,这将继续下去。云几乎拥有无限的计算资源来运行模拟,而随着量子计算机的加入,可能性将没有上限。

不过,计算的本地化和定制将推动最大的变化。各个市场的公司都认识到,需要更多的传感器、更好的数据和更多的分析来优化运营。在农业领域,半自动化农业设备将识别出哪些作物需要注意,并精确地应用任何必要的技术,而不是在飞机上喷洒作物农药或灌溉整个农田。在汽车领域,芯片已经被用于扩大电动汽车和汽油汽车的范围,以更高的精度识别问题,并帮助提高可靠性。

在制造方面,使用高度专业化的加速器和算法构建的人工智能系统将能够通过模式识别更早地预测问题。产量越高,浪费越少,部件在其使用寿命中按照预期表现的可能性就越大。随着技术寿命的延长,这同样会提高整体利用率和效率,也会大大改善包括芯片在内的所有技术的碳足迹。

单独来看,这些变化看起来并不是特别引人注目。减少rma的数量或降低水费似乎没有那么重要。但从更广阔的角度来看,它们加起来的影响要大得多。从19世纪末开始,机械技术改变了世界。芯片,以及它们能够处理的数据量的不断增加,将使所有这些系统更加高效,使其首次有可能通过利用更环保的做法,在广泛的市场上实现利润最大化。



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