从当前技术发展和应用前景来看，物联网在工业领域的供应链管理、生产过程工艺优化、产品设备监控管理、环保监测及能源管理、工业安全生产管理等方面，都发挥了巨大作用，其帮助人类实现了工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。宿州值班电工考试卷
通过物联网+方案，制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造。同时，工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率、及企业的盈利能力。对产值数十万亿、乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。所以，物联网+工业，必将在2020年迎来爆发。
为完成这些计算，芯片设计中，会增加很多运算单元，如几千到几万个运算单元。随着运算单元数目的增加，每个运算单元能够使用的存储器的带宽和大小都在减小。因此，存储器会成为计算瓶颈。由于深度学习并不属于通用计算的范畴，冯·诺伊曼(John von Neuman)架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运，导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈，已经成为更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构，将数据存储单元和计算单元融合为一体，这样能显著减少数据搬运，提高计算并行度和能效。而计算存储一体化，在硬件架构方面的革新，也将突破AI算力瓶颈。
