机器人是自动执行工作的机器装置，它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人通常分为工业机器人、服务机器人、特种机器人。机器人产业链主要是功能零部件、机器人本体及控制系统通过集成系统形成下游应用的工业机器人、服务机器人、特种机器人等。

初创公司Cerebras将在Hot Chips上展出号称是“世界上最大”的半导体器件——一个16nm工艺、晶圆大小的处理器阵列Cerebras Wafer Scale Engine，旨在取代英伟达（Nvidia） GPU在训练神经网络方面的主导地位。但同时，网友从多方面对这块“史上最大的芯片”提出了质疑

随着近年深度学习的兴起，瑕疵检测也出现新的技术演变，从传统的 AOI 转向与 AI 结合，不少初创公司开发用以检测元件瑕疵的 AI 软件，或与 AOI、AVI 设备结合使用。另一方面，检测设备商也通过 AI 技术优化 AOI 设备的准确度。

13年前，正在新加坡科学院数据存储研究院从事信息存储的施路平做梦也没有想到，自己的大胆设想在今天不仅成为了现实，还登上了8月1日发表的《自然》封面。

人工智能与大数据对芯片的处理能力提出了越来越严苛的要求，芯片的运算能力和存储能力正在成为瓶颈，这也是各家半导体公司竞相开发新的硬件平台、计算架构与设计路线，以期提升芯片性能的主要原因。MRAM、ReRAM 和 PCRAM 等下一代存储器技术兴起，便是芯片与系统设计人员致力研发的重要成果之一。

很多人一听到“机器人”这三个字脑中就会浮现“外形酷炫”、“功能强大”、“高端”等这些词，认为机器人就和科幻电影里的“终结者”一样高端炫酷。其实不然，在本文中，我们将探讨机器人学的基本概念，并了解机器人是如何完成它们的任务的。

物联网​将产生海量数据——这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪；让医生实时了解起搏器或生物芯片的信息；通过对设备和机械进行预测性维护，实现跨行业的最佳生产效率；创建真正智能的家用电器，并提供自动驾驶汽车之间的关键通信。物联网带来的可能性是无限的。 随着连网设备和传感器的快速扩展，它们创建的数据量将呈指数级增长，而随之而来的最大问题是如何分析这些海量性能数据。 事情就是这样：跟上物联网生成数据的速度并获得洞察力的唯一方法是机器学习。

7月11日-13日，2019物联中国年度盛典暨第五届中国（国际）物联网​博览会在厦门成功举办，包括华为、阿里、亚马逊、微软在内的海内外企业集中亮相。快商通凭借在人工智能以及物联网领域中优秀的商业落地能力，受邀参加展览。携“AI+金融”、“AI+城市安全”、“AI+医疗”等多种场景下的最新技术、应用及产品参展，向消费者传递人工智能时代“万物智联”理念。