【導讀】鑒jian於yu過guo去qu幾ji十shi年nian技ji術shu變bian革ge的de速su度du，預yu測ce趨qu勢shi似si乎hu是shi一yi項xiang吃chi力li不bu討tao好hao的de任ren務wu。但dan我wo們men認ren為wei擁yong有you前qian瞻zhan性xing的de視shi角jiao很hen重zhong要yao
，以yi下xia是shi我wo們men對dui未wei來lai幾ji年nian可ke能neng持chi續xu塑su造zao和he重zhong塑su行xing業ye的de因yin素su的de預yu測ce。

鑒jian於yu過guo去qu幾ji十shi年nian技ji術shu變bian革ge的de速su度du

，預yu測ce趨qu勢shi似si乎hu是shi一yi項xiang吃chi力li不bu討tao好hao的de任ren務wu。但dan我wo們men認ren為wei擁yong有you前qian瞻zhan性xing的de視shi角jiao很hen重zhong要yao，以yi下xia是shi我wo們men對dui未wei來lai幾ji年nian可ke能neng持chi續xu塑su造zao和he重zhong塑su行xing業ye的de因yin素su的de預yu測ce。

1. 助力機器更精準地 “思考”

近年來
，機器學習、深度學習和人工智能（AI）取得了巨大進展。過去的重點大多放在訓練支撐 AI 服務的模型上，而現在發展勢頭正在從訓練轉向推理。

推理更類似於思考和推理過程，是將經過訓練的模型應用於數據
，以得出預測和結論。相比於側重於 “學習” 的芯片技術
，更適合 “思考” 的芯片技術將脫穎而出

，從而使 AI 得出更準確的結果。此外
，人們對神經處理單元（NPUs）的關注將超過圖形處理單元（GPUs），尤其是在靠近數據來源的嵌入式應用場景中。

光子集成電路（PICs）的進步提高了數據傳輸的速度和容量，這將推動超高速人工神經網絡和神經形態計算的發展。對於計算機視覺應用而言，卷積神經網絡（CNNs）將徹底改變機器對圖像和視覺信息的解釋和理解能力。

2. AI持續向邊緣發展

AI 芯片技術的不斷創新，尤其是神經處理單元（NPUs）的發展
，為每一個連接設備和傳感器增添更多智能功能帶來了越來越多的機遇。這就是邊緣 AI，即把 AI 功能嵌入到位於網絡邊緣的設備中。

在設備和傳感器中植入智能分析功能，使其更接近輸入數據的源頭
，這不僅能減少延遲，還能提高數據的安全性和隱私性。邊緣的 AI 處理還減少了從設備傳輸到數據中心的數據量，相應地減輕了服務器的處理負擔。使用 TinyML 等輕量級 AI 模型的 NPUs，相比數據中心的 GPUs，能源效率也要高得多。

考慮到連接設備和傳感器的數量和類型，邊緣 AI 在各個工業和消費領域的應用潛力顯而易見。這一領域的創新將迅速發展
，為每一個設備賦予 “智能”。

3. 矽技術的新方向

如何以更高效的方式提升半導體性能將成為首要任務。碳化矽（SiC）就是一個很好的例子。它在功率電子領域的特性和優勢已廣為人知
，在汽車、能源和工業應用方麵潛力巨大。

然而，SiC 半導體的製造頗具挑戰。該領域的創新將通過製造過程的垂直整合實現，從設計到測試的緊密協作，以此提高產量和產品質量。

矽光子學也已成為一項非常適合應對當前和未來計算挑戰的技術。矽光子學利用光（光子）而非電子來傳輸信息，與傳統電子半導體相比
，它能以更低的延遲提高數據傳輸效率。這使其成為 AI 數據中心內部互連的理想技術
，但其潛在應用幾乎是無限的。

傳統芯片技術推動量子計算發展

duonianlai
，liangzijisuanyizhitingliuzaigainiancengmiandetaolunzhong
，jinguantasihugengxiangshikehuanzuopinlidedongxi，erfeinengzaixianshishijiezhongdedaoyingyong。liangzisuodaibiaodejisuannenglidefeiyueshirucijuda

，zheyiweizhexuyaoyizhongquanxindechulijishufangfa。raner，zhixuzuochuxiangduijiaoxiaodetiaozheng，xianyoudebandaotizhizaojishujiukeyiyonglaiweiliangzijisuanjitigongdongli。zhejiangchedigaibianjumian。

采用經過實踐驗證的 FD - SOI 半ban導dao體ti工gong藝yi技ji術shu將jiang加jia速su量liang子zi計ji算suan朝chao著zhe實shi際ji應ying用yong方fang向xiang發fa展zhan。雖sui然ran量liang子zi計ji算suan並bing不bu適shi用yong於yu所suo有you計ji算suan任ren務wu
，但dan我wo們men將jiang會hui看kan到dao，從cong金jin融rong服fu務wu到dao製zhi藥yao行xing業ye，從cong網wang絡luo安an全quan到dao氣qi候hou建jian模mo等deng各ge個ge行xing業ye領ling域yu和he應ying用yong場chang景jing，都dou會hui對dui量liang子zi計ji算suan的de潛qian在zai用yong例li展zhan開kai探tan索suo。

5. 生物傳感器從健身愛好者領域拓展至日常健康管理

數以百萬計的業餘運動員已經在積極使用可穿戴設備
，在運動時監測生物指標，衡量自己在提升健康水平方麵的進展。

生物傳感器技術不斷進步，所監測的生物指標數量和類型增加，尺寸縮小、成本降低

，能源效率也大幅提高，這將使它們被嵌入到更多種類的設備和材料中。當在監測內容、信息共享對象和時間方麵做好平衡和控製時，人們會更願意接受對自身健康指標的持續監測。

生物傳感器的應用將不再局限於個人和專業健身領域，而是會拓展到更廣泛的醫療保健服務中。結合邊緣AI，人們在需要時就能獲得醫療建議和診斷，而且很多時候無需前往診所或醫院。主動式醫療保健（預防而非治療）將變得可行
，有望顯著減輕全球醫療係統的負擔。

6. 電動汽車重回正軌
，比以往更智能、更安全

雖然在某些市場

，電動汽車的銷量確實出現了下滑，整體銷售增長率也低於預期，但從全球範圍來看
，電動汽車的銷量仍在增長。

拋開銷售數據不談，電動汽車的技術創新仍在快速推進。毫無疑問
，半導體、傳感器和軟件在汽車體驗和車輛安全運行方麵將發揮越來越重要的作用。

電動汽車內部更高效的電池和電源管理技術，以及各國和地區更完善、genggaoxiaodechongdianjichusheshi，yejiangtishixiaofeizheduidiandongqichedejieshouchengdu。suizhexiaofeizheyuelaiyuejijidicanyuxiangkezaishengnengyuandezhuanxing，diandongqichejiangchengweitamenzuirongyicaiquqieyingxiangshenyuandexingdongzhiyi。

7. 萬物皆可數字孿生

數字孿生是對物理實體（從機器
、建築到整個城市）的數字化表示，它支持虛擬建模、對規劃的改進方案進行測試，以及更快速地迭代現實世界中的優化措施。

創建數字孿生的基礎是關於物理實體的精確數據流

，這些數據通常由物聯網（IoT）和支持邊緣AI的傳感器提供。

智能傳感器領域的創新意味著幾乎所有物理實體都可以實現數字化 “孿生”，從數據中獲得的見解將推動設計

、監測和流程優化的進步。幾乎每一種傳感器，從溫度傳感器到壓力傳感器，從空氣質量傳感器到聲音傳感器，都將發揮重要作用。

城市管理部門將利用數字孿生技術減少汙染
、改善交通
、增zeng強qiang安an全quan性xing，並bing實shi現xian更geng廣guang泛fan的de可ke持chi續xu發fa展zhan目mu標biao。我wo們men將jiang為wei自zi己ji的de家jia創chuang建jian數shu字zi孿luan生sheng，利li用yong它ta來lai優you化hua能neng源yuan使shi用yong，並bing作zuo為wei增zeng強qiang智zhi能neng家jia居ju自zi動dong化hua的de基ji礎chu。交jiao通tong係xi統tong

、醫院、機場、工廠
、體育場館……一切皆可數字孿生。

8. 邁向無限
，超越極限

我們正處於一個前所未有的衛星發射時代。目前，地球軌道上大約有 9,000 顆衛星
，但預計到本十年末
，這一數字將增長到多達 60,000 顆。

這一增長主要是由低地球軌道上的 “巨型衛星星座” 推動的
，這些星座正在構建覆蓋全球的低延遲、高性能通信網絡。

放fang眼yan地di球qiu軌gui道dao之zhi外wai，許xu多duo國guo家jia都dou在zai規gui劃hua太tai空kong探tan索suo任ren務wu。在zai未wei來lai幾ji年nian內nei，人ren類lei很hen有you可ke能neng再zai次ci踏ta上shang月yue球qiu。這zhe些xie計ji劃hua中zhong的de探tan險xian任ren務wu的de主zhu要yao目mu標biao之zhi一yi
，是shi尋xun找zhao和he分fen析xi那na些xie可ke能neng開kai啟qi下xia一yi個ge技ji術shu創chuang新xin時shi代dai的de稀xi有you礦kuang物wu資zi源yuan。

從(cong)近(jin)期(qi)的(de)曆(li)史(shi)來(lai)看(kan)

，未(wei)來(lai)一(yi)年(nian)及(ji)以(yi)後(hou)

，科(ke)技(ji)領(ling)域(yu)將(jiang)取(qu)得(de)一(yi)些(xie)驚(jing)人(ren)的(de)進(jin)步(bu)，變(bian)革(ge)的(de)步(bu)伐(fa)將(jiang)繼(ji)續(xu)加(jia)快(kuai)。上(shang)述(shu)一(yi)些(xie)趨(qu)勢(shi)可(ke)能(neng)被(bei)證(zheng)明(ming)是(shi)準(zhun)確(que)的(de)，而(er)另(ling)一(yi)些(xie)可(ke)能(neng)隻(zhi)是(shi)我(wo)們(men)的(de)美(mei)好(hao)願(yuan)望(wang)。幾(ji)乎(hu)可(ke)以(yi)肯(ken)定(ding)的(de)是(shi)，還(hai)會(hui)出(chu)現(xian)一(yi)些(xie)我(wo)們(men)尚(shang)未(wei)意(yi)識(shi)到(dao)的(de)創(chuang)新(xin)。

（來源：意法半導體博客）

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