5G 的采用正在進行中，企業(yè)和零售行業(yè)的早期采用者正在享受固定無線接入的好處。由于 5G 提供的速度和低延遲，這種“剪線”仍然向前邁出了一大步。在工業(yè)領域，特別是在智能工廠應用中，私有 5G 網絡正在成為基石，這主要是由于新的中頻頻譜的可用性以及企業(yè)可以利用它的選擇。
仿生學是一種復制自然結構的科學斜線藝術，并不是一個新概念。幾十年來，我們一直在嘗試復制生物大腦來制造高效的計算機，只是因為我們不知道生物智能究竟是如何工作的這一事實而略有阻礙。憑借我們最好的猜測，我們開發(fā)了基于人腦的神經元和尖峰神經網絡模型，我們現(xiàn)在正嘗試在硅中開發(fā)這些模型。硅仿制品通常使用簡化版本的神經元，但它們仍然可以為需要快速、節(jié)能處理以做出決策的邊緣應用提供明顯的優(yōu)勢。
5G 挑戰(zhàn)可以通過使用先進的半導體(例如基于 GaN 的射頻功率 IC)來解決，這些半導體可提供更高的性能和效率。 5G 技術引入了大量需要在移動網絡中實施的新射頻功能，同時考慮到電路板空間和功耗的嚴格限制。為了滿足這些越來越具有挑戰(zhàn)性的要求，RF 設計人員已轉向使用替代材料，例如寬帶隙 (WBG) 半導體，與傳統(tǒng)的硅基 RF 功率 IC 相比，它們能夠在功率密度和效率方面提供顯著改進.
Sensata提供了一個易于安裝和使用的物物聯(lián)網平臺，用于在工廠資產出現(xiàn)故障前監(jiān)測和維護工廠資產的健康狀況。 Sensata技術公司最近推出了其Sensata IQ平臺，使工廠能夠部署全工廠范圍的資產健康監(jiān)測，以防止計劃外停機。這個基于云計算的平臺使用人工智能來處理來自Sensata的物聯(lián)網設備(傳感器和硬件)和合格的第三方傳感器的數(shù)據(jù)。
自動駕駛汽車是本世紀最受炒作的技術之一，有望徹底改變我們的交通方式。任何自動駕駛汽車的基本組成部分之一是無線電系統(tǒng)，它不僅驅動自動操作所需的數(shù)據(jù)網絡基礎設施，而且還驅動新協(xié)議和算法的測試/驗證和原型設計。在這種情況下，軟件定義無線電 (SDR) 可以即時支持新的標準和功能，而對硬件的更改最少?；?SDR 的測試系統(tǒng)可以重新配置其內部數(shù)字結構，以測試自動駕駛汽車 (AV) 嵌入式固件在面對新協(xié)議、頻率分配和功能(例如安全和交通管理要求)時的射頻行為。
在過去的十年里，超過一百萬顆恒星被追蹤為凌日行星。開普勒和苔絲等太空任務獲得或將提供的大量數(shù)據(jù)需要自動化方法來檢測候選系外行星的存在。直接或間接獲得的與潛在系外行星相關的數(shù)據(jù)的人工解釋非常費力，并且容易出現(xiàn)人為錯誤，其結果難以量化。在大型行星研究項目中檢測系外行星的一種新方法是基于人工智能。人工智能 (AI) 的目標是創(chuàng)建能夠執(zhí)行原本需要人類智能的任務的系統(tǒng)。
尋找太陽系外的新行星，也稱為系外行星，是近年來天體物理學研究面臨的最引人入勝和最有趣的挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)的探測技術，基于間接觀測和強大的太空望遠鏡，如開普勒和苔絲，已經證實在不同的行星系統(tǒng)中存在數(shù)千顆系外行星。
近幾十年來，人工智能經歷了真正的繁榮，在語音識別和自動駕駛汽車等各個領域都有應用。但從史蒂芬霍金(幾年前去世)到埃隆馬斯克和比爾蓋茨的知名人士警告我們人工智能可能存在的風險：從“奇點”或機器完全控制人類的危險到網絡——攻擊。幾項研究強調了機器學習作為網絡犯罪媒介的隱患：對數(shù)字安全的威脅不僅涉及隱私和數(shù)據(jù)盜竊，還涉及完全連接的生態(tài)系統(tǒng)中人們的功能安全。這項研究由來自牛津、劍橋、斯坦福、耶魯和巴斯等多所大學的眾多專家進行。
深入了解問題的物理學，例如材料的原子結構，可以有效地應用概念，從而創(chuàng)造新的設備。為此，需要新技術，其中之一就是人工智能。
車輛與其他車輛、道路基礎設施、行人和數(shù)據(jù)中心的連接越來越緊密。車聯(lián)網(V2X)通信技術不僅提高了安全性，還提高了交通和運輸效率。采埃孚集團宣布已在其 2getthere 自動穿梭車中集成了 Autotalks 的 V2X 芯片組。計劃在一個大型歐洲機場進行初步部署。
汽車行業(yè)的確定性之一是汽車制造商尋求在未來幾年內提高電動汽車 (EV) 的產量或實現(xiàn)全電動化，并鼓勵采用電動汽車。根據(jù)國際能源署 (IEA)的數(shù)據(jù)，我們已經看到 2021 年全球銷售了創(chuàng)紀錄的 660 萬輛電動汽車，盡管全球供應鏈面臨壓力，但到 2022 年第一季度已經售出了 200 萬輛。
汽車制造商正在檢查神經形態(tài)技術以實現(xiàn)人工智能驅動的功能，例如關鍵字定位、駕駛員注意力監(jiān)控和乘客行為監(jiān)控。 模仿生物大腦過程很有吸引力，因為它有望在車輛趨向于電池供電運行的時候啟用高級功能而不會增加顯著的功耗。神經形態(tài)計算和傳感還承諾極低的延遲，在某些情況下實現(xiàn)實時決策。
車聯(lián)網 (V2X) 通信旨在提高道路安全、節(jié)能和交通效率。富士康的子公司富士康互連技術 (FIT) 宣布已向 Autotalks 投資 1000 萬美元(約合 890 萬歐元)，以加速 V2X 在汽車和微型移動領域的滲透。
人工智能 (AI) 應用程序已在我們的日常生活中無處不在。隨著傳感器、5G通信、邊緣計算等技術的不斷演進，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，包括汽車、工廠自動化設備、醫(yī)療保健設備、各種消費電子產品和小型電池供電的物聯(lián)網(IoT ) 節(jié)點，逐漸從數(shù)字化和網絡化功能的加入，演變?yōu)閾碛胁煌瑢哟蔚摹爸悄堋薄?/p>
紐瓦克的一項調查發(fā)現(xiàn)，工程師更愿意部署人工智能并發(fā)展合作伙伴關系，以加速物聯(lián)網開發(fā)和新解決方案。 物聯(lián)網是指連接到互聯(lián)網上，能夠收集和處理數(shù)據(jù)以做出明智決策的所有事物或設備。這些設備可以像我們家里的空調一樣簡單，也可以像可穿戴設備和智能汽車一樣復雜。
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