2011年，“制造4.0”一詞首次出現。它源于德國政府推動制造業電腦化，為工廠生產引入了數字化、自動化和人工智能的未來愿景。在該方案中，邊緣技術可以促進問題或情況的關鍵位置的決策，其中ai嵌入式soc發揮了主要作用。

　　今天，這種實時的邊緣決策是真實的。制造過程由人工智能支持的邊緣決策提供動力。未來，人工智能邊緣芯片可以向采購方發出原材料短缺的可操作警報，或在發現缺陷組件時向銷售方發出產品可能出現短缺的警報。

　　邊緣人工智能芯片自動化也正在改變物流。

　　卡車車隊可以通過低延遲的邊緣通信進行交叉通信，以節省燃料和優化路線。未來，這些卡車中可能只有一輛由人類駕駛，其余車輛則由soc驅動的自動化系統運行。

　　這可以解決卡車行業的一個主要問題:合格司機的短缺。J.B.Hunt運輸服務公司執行副總裁、首席商務官兼高速公路服務總裁ShelleySimpson說:“這是你看到這么多技術進入卡車行業的原因之一。”

　　每輛卡車的貨艙內的智能傳感器還可以監控易腐貨物的溫度和濕度。

　　例如，一輛運送農產品到亞特蘭大的卡車被改道到更靠近華盛頓的市場。在該卡車貨艙內的傳感器提醒司機和物流公司產品過熱可能會變質后，該公司下令改變路線。該公司對信息進行實時處理的能力避免了損壞，節省了資金。在食品行業，它是主要的。聯合國糧食和農業組織估計，每年損失或浪費的糧食價值1萬億美元。

　　人工智能芯片技術也正在改變機載和地面車輛的性能。

　　軍事人員在觀察和/或進入危險區域時面臨后勤挑戰。在過去，一項危險的監視工作可能需要人類親自檢查該地區，使人員面臨危險和生命損失。

　　現在有了邊緣人工智能處理，一隊無人機可以進行偵察和實時通信。如果一個中隊的無人機被擊落，該編隊會發現問題，調整編隊以繼續執行任務。SAS物聯網和邊緣部門產品管理高級經理SaurabhMishra表示:“除非有專門的芯片支持，否則需要處理包括視頻和音頻在內的多種感官輸入的高要求工作負載可能會開始突破極限。”“無人駕駛飛機、機械手臂和工業自動化都是這些芯片應用的好例子。”