人工智能机器人是改变机器人执行操作方式的技术奇迹之一。如今的机器人技术不再仅仅局限于机械和电子技术，在计算机科学的帮助下，人工智能机器人正在变得更加智能和高效。
>>详情数据是各种现代企业的生命线，而数据存储、访问与管理策略对企业的生产力、盈利能力以及竞争力会产生显著影响。随着人工智能（AI）的兴起，各行各业都在经历变革，企业不得不重新思考如何利用数据来加速创新和增长。然而，AI训练和推理对数据管理和存储提出了独特的挑战，因为它们需要处理庞大的数据，同时要求高性能、可扩展性和高可用性。
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如果企业拥有数据中心，需要关注的是人工智能（AI）技术可能很快就会部署到数据中心。无论AI系统是一个聊天机器人，还是横跨多个系统的自动化流程，亦或是对大型数据集的有效分析，这项新技术都有望加速和改善许多企业的业务模式。然而，AI的概念也可能会令人产生困惑和误解。是德科技的这篇文章旨在探讨有关AI网络如何工作以及该技术面临的独特挑战等五个方面的基本问题。
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探讨了人工智能（AI）的普及给嵌入式设计人员带来的新挑战。在创建“边缘机器学习（ML）”应用时，设计人员必须确保其能有效运行，同时最大限度地降低处理器和存储开销，以及物联网（IoT）设备的功耗。
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训练生成式人工智能（GenAI）神经网络模型通常需要花费数月的时间，数千个基于GPU并包含数十亿个晶体管的处理器、高带宽SDRAM和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃，但其运行时能耗巨大，所以导致温室气体的排放也显著增加。
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在不断发展的技术格局中，人工智能 (AI) 是推动各行业创新的关键力量。从彻底改变医疗诊断到改变金融服务和工业 4.0，人工智能的影响深远而深远。然而，随着人工智能能力的不断扩展，一场新的争论出现了：边缘还是云？
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安森美 (onsemi) 的中低压 T10 PowerTrench® MOSFET 采用了新型屏蔽栅极沟槽技术，降低了开关损耗和导通损耗，并进而显著降低了其 Qg，RDS(ON) 也降至 1mOhm 以下。其中的先进软恢复体二极管缓解了振铃、过冲和噪声问题，同时降低了 Qrr 损耗，为快速开关应用找到了性能与恢复时间的平衡点。
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现代社会的各个方面都需要先进的人工智能（AI）来处理，例如对周围环境的识别、行动决策和运动控制，这包括工厂、物流、医疗、城市中的服务机器人以及安全摄像头等应用场景。然而，要在边缘端实现人工智能，我们需要克服两大挑战：功耗和灵活性。
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我们相信，AI的需求量将在短时间上升至300 亿。因为我们预期PMMP（People-Machine-Machine-People）通讯模式将成为新常态，每个用户的手机都将运行各式各样的AI应用程序并连通多个云端服务器以提供大家所需的资讯和功能。这些机器与机器间的相互协作将大幅增加，推动半导体产值冲破1万亿美元。
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