机器智能与控制之交：探索嵌入式系统的计算机化与自动化面向

在当今这个科技日新月异的时代，随着物联网（IoT）、大数据、人工智能等技术的飞速发展，嵌入式系统不仅仅局限于传统意义上的电子设备，它已经渗透到我们生活的方方面面。因此，人们对于“嵌入式属于计算机还是自动化”的问题提出了越来越多的问题。为了更好地理解这一概念，我们需要从几个不同的角度去探讨。

首先，从硬件层面来看，嵌入式系统通常指的是那些将微型处理器或其他类型的小型计算机集成到各种电子设备中的应用程序。这类系统往往具有以下特点：资源受限、功耗低、实时性要求高。在这些条件下，无论是用于控制汽车引擎转速还是监控家用电器状态，这些都是典型的自动化任务。而且，由于其对速度和准确性的要求很高，这种环境下的软件开发非常依赖于编程语言和算法，使得它们更加偏向于计算机科学。

其次，从软件层面分析，当一个嵌入式系统中包含了复杂的算法和模型，如图像识别、语音识别等，那么它就可以被认为是一种高度集成的人工智能解决方案。在这种情况下，即使没有显著的人类操作介入，但通过预设规则和决策树进行响应，也体现了强大的自我控制能力，是典型的自动化功能。

再者，从应用领域出发，不同行业对嵌入式技术有着不同的需求。例如，在工业制造领域，嵌入式系统用于生产线管理和质量控制；在医疗保健领域，它们用于心脏起搏器、植皮芯片等设备；而在消费品如厨房电器或家用清洁产品中，它们负责执行复杂的用户界面交互。此外，在交通运输行业，如无人驾驶汽车，其核心是由大量高性能CPU协同工作，以实现实时数据处理并做出快速决策，而这正是现代车辆所需的一种极为先进的人工智能驱动技术。

第四点，我们要考虑到知识产权保护以及商业模式选择。在一些情况下，比如军事装备或者敏感信息处理领域，由于是涉及国家安全，因此这些项目可能会使用更加封闭、高级别安全性的操作环境，这一点更倾向于计算机科学。但另一方面，对于普通消费者的个人隐私保护来说，就需要更多关于隐私保护政策和法律遵守方面的手段，比如加密技术等，可以说这是一个结合了两者的案例。

第五个观点值得一提的是教育背景。当一个人决定成为一名专注于设计或优化某个具体应用程序上面的工程师时，他们必须具备扎实基础知识。这包括但不限于数学（尤其是代数和几何）、物理学以及编程技能。如果他们主要关注的是如何让一个小型电脑能够完成特定的任务，并且这项任务涉及到了逻辑判断或者学习能力，那么他们应该深造相关课程以此作为职业道路。而如果他们更侧重于实际操作技巧，以及如何让设备能根据一定规则独立运行，那么专业方向也不同，有可能选择电子工程或者机械工程这样的专业路径。

最后，从经济角度考虑，当我们谈论企业投资新的产品研发时，他们会考虑成本效益比率，以及是否能够创造新的市场机会。例如，如果公司发现一种新的材料，可以通过改进当前存在但仍然基于传统物理原理的产品，可以节省成本提高效率，则该企业可能会选择提升现有的生产线，而不是投放大量资金去研究完全新颖的人工智能解决方案。但如果公司想进入全新的市场，如提供基于AI的大数据服务，那么就会倾向于投钱研发相应的人工智能功能，并将其融合到现有的硬件上以达到最终目标——增加收入流水线长度并扩展业务范围。

综上所述，无论从哪个角度切割，“嵌bedded system belongs to computer or automation”这个问题都没有简单明确答案，因为它既是一个跨学科领域，又是一个不断演变发展中的概念。不过总结起来，它既包含了前端精细操控与反馈信息收集的心智活动，又包涵了后端数字信号处理与命令发出的心血防护结构，所以它既是个人的脑力劳动也是社会共同智慧构建的一部分。