贸泽电子 - 博客

随着工业自动化的快速发展，PLC（可编程逻辑控制器）成为了制造工厂至关重要的部分。PLC是用于工业和商业用途的数字计算机，通常连接到多个输入设备，并按照预定义的程序执行操作。PLC被视为传统硬接线继电器逻辑的先进、可靠替代形式，因为它们可以根据应用的要求进行编程或重新编程，动态适应工厂条件的变化，而无需更换电线。在这篇博文中，我们将讨论PLC为工业4.0的进一步发展所起的作用，以及可以帮助制造商更好地在工厂中部署PLC的互连解决方案。

随着人们对汽车性能要求的不断提高，越来越多的汽车电子/电气（E/E）架构系统被集成到汽车中，成为智能交通、自动驾驶、智能城市等更广泛生态系统的组成部分。汽车行业自动化水平的大幅提升，也为汽车E/E架构的发展带来若干关键机遇。

通常，人工智能（AI）计算大多是在数据中心、企业核心设备或电信边缘处理器上远程执行的，而不是在本地设备上。其中缘由主要是AI计算需要数百个不同类型的芯片来执行，硬件的尺寸、成本和功耗都非常高。但是，对于那些对带宽、时延敏感的实时性应用而言，全部上“云”就不是最好的选择了。

技术奇点指真正的人工智能开始出现、实现自我感知并通过创造比自身更好的实体来开始递归自我改进的事件，它引起了很多人的关注。我们是否处于技术奇点的边缘？我们有什么需要担心的吗？

无人驾驶汽车是个很棒的概念。为什么？ 因为如果我们要投入大量能源和宝贵的资源来建造结构复杂、寿命周期内又甚少使用的机器，那我们就很难走上可持续发展的道路。分析数据门户网站Statista的报告，可以得出2017年汽车制造商共组装了9470万辆轻型汽车（包括轿车和厢式货车）；到2023年，这个数字预计将增长到1.117亿辆。这一增长主要由中国和印度的中产阶级推动，因为他们正在寻找消费新财富的方式。然而，至少在美国，汽车除了装饰郊区住宅的车道外用处甚少，只有8%的时间用在将人从甲地转移到乙地。

分析、AI和机器学习通常作为集中式功能在网络中实现，经常部署在云端。一个日益增长的趋势是将这些学习和推断功能分散到云端、边缘和端点计算机上。本文将探讨其中的一些权衡。

电子行业一直以来都孕育了虚拟世界的周期变化。在1980年代，更大容量的磁盘驱动器面世，诸如微软这样的软件公司便得以开发出更强大的应用程序，而这些应用程序又进一步需要更多存储空间。进一步扩大的存储空间又使更强大的应用程序成为可能，这些应用程序又对存储空间提出了更高的要求。随着像英特尔®这样的制造商将越来越强大的处理能力装入其微处理器，图形和视频等计算密集型应用应运而生，最终还是会让处理器不够用。当然，我们不能忘了互联网，它所起的推动作用让原先各种周期变化都相形见绌。

人工智能 (AI) 能够大幅提高流程效率，让各行各业都趋之若鹜。随着我们向工业4.0和更自动化的工业系统迈进，人工智能实现方法也变得愈发重要， 机器学习是在众多人工智能实现方法中非常流行的一种。除了采用机器学习算法的各种制造业、监控业、计算业和制造业外，机器学习方法还能与纳米技术相结合，但不同于其他一些领域，这一应用领域尚未有详细的记录可供参考。

大数据的兴起推进新一代计算中心高速发展，其赋能技术主要围绕大数据，云计算，物联网，5G，人工智能展开。云上计算的特征为：按需付费，高效率，高可用，可扩展，抗冗余，安全性强。云上庞大数据迁移以及程序迁移的复杂配置问题因而得到解决，云上也可以忽略地域，产品更新换代或雇佣人力这些重复的劳动给公司带来的不必要的资金消耗，强大的计算资源轻松训练模型，搭建网络以及搭建开发，生产架构。云端架构实现了新一代计算中心赋能技术致力于物联网时代，5G的最大特征也是结合云计算和边缘计算，在多个地区建立基站，设备本身可以依靠边缘站点接受网络信号并且实现数据处理。另外，半导体行业也在大数据和云计算领域发挥了巨大的优势，产品应用于智能家居，智能汽车等等，为人类创造了更便捷的生活体验。作者将通过本文向大家展示新一代云计算中心在5G，IoT，以及人工智能，半导体领域展现的无穷魅力。

云计算作为新型信息化基础设施建设的推手，成为现代化智能城市建设的主要原动力。新基建涉及信息化领域的诸多内容，包括5G、大数据、人工智能、云计算、工业互联网和物联网等。各个方面互相作用,在云上交互协作，数据分析的结果用于解决生活中的问题，例如缓解交通压力，教育资源共享，改善医疗条件，保障城市安全。