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[导读] 机器人技术和机器学习正成为嵌入式系统硬件和软件供应商的下一个重大事件。 嵌入式系统可以通过网络连接和物联网(IoT)来传递信息、共享资源。无论是智能,低能耗,边缘设备,中间网关还是计算节

机器人技术和机器学习正成为嵌入式系统硬件和软件供应商的下一个重大事件。

嵌入式系统可以通过网络连接和物联网(IoT)来传递信息、共享资源。无论是智能,低能耗,边缘设备,中间网关还是计算节点,都需要基于可靠性和安全性的多核片上系统(SoC)架构。

因此,嵌入式系统行业似乎将进入两个关键领域:智能和自治。

一些感兴趣的领域是机器学习和所谓的“物联网机器人”。在机器学习领域,一种称为神经形态处理器或脑启发计算的新型计算架构将成为主流。

目前基于冯·诺依曼的结构缺乏神经网络处理的功能和性能,但新的处理技术,如SpiNNaker和BrainScaleS,将模仿大脑的生物结构和行为,能够实时模拟10亿个神经元。

但是,有效开发将需要新的语言和编译器等嵌入式开发工具。这些系统将通过雾和边缘节点上的高度调整算法进行补充,这将极大地改善语音和图像识别,并为实时机器人应用提供低延迟。

传感器技术和图像处理将继续发展。机器视觉和图像处理由生物识别扫描,雷达,激光雷达和各种传感器的输入提供,结合机器学习,将推动机器人的进步。

机器人将无处不在,自主运输和无人机将为全球经济带来巨大的经济影响,为全球经济带来数万亿美元的产业和社会。

最终,当今系统向高度智能化和自主化系统的演变将对全球经济产生巨大的积极影响,更重要的是对我们生活的健康,安全和质量产生巨大的积极影响。

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