鑒于過去幾十年技術(shù)變革的速度，預(yù)測(cè)趨勢(shì)似乎是一項(xiàng)吃力不討好的任務(wù)。但我們認(rèn)為擁有前瞻性的視角很重要，以下是我們對(duì)未來幾年可能持續(xù)塑造和重塑行業(yè)的因素的預(yù)測(cè)。

1. 助力機(jī)器更精準(zhǔn)地 “思考”

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能（AI）取得了巨大進(jìn)展。過去的重點(diǎn)大多放在訓(xùn)練支撐 AI 服務(wù)的模型上，而現(xiàn)在發(fā)展勢(shì)頭正在從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理。

推理更類似于思考和推理過程，是將經(jīng)過訓(xùn)練的模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)，以得出預(yù)測(cè)和結(jié)論。相比于側(cè)重于 “學(xué)習(xí)” 的芯片技術(shù)，更適合 “思考” 的芯片技術(shù)將脫穎而出，從而使 AI 得出更準(zhǔn)確的結(jié)果。此外，人們對(duì)神經(jīng)處理單元（NPUs）的關(guān)注將超過圖形處理單元（GPUs），尤其是在靠近數(shù)據(jù)來源的嵌入式應(yīng)用場(chǎng)景中。

光子集成電路（PICs）的進(jìn)步提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群腿萘?，這將推動(dòng)超高速人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的發(fā)展。對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用而言，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）將徹底改變機(jī)器對(duì)圖像和視覺信息的解釋和理解能力。

2. AI持續(xù)向邊緣發(fā)展

AI 芯片技術(shù)的不斷創(chuàng)新，尤其是神經(jīng)處理單元（NPUs）的發(fā)展，為每一個(gè)連接設(shè)備和傳感器增添更多智能功能帶來了越來越多的機(jī)遇。這就是邊緣 AI，即把 AI 功能嵌入到位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中。

在設(shè)備和傳感器中植入智能分析功能，使其更接近輸入數(shù)據(jù)的源頭，這不僅能減少延遲，還能提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。邊緣的 AI 處理還減少了從設(shè)備傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量，相應(yīng)地減輕了服務(wù)器的處理負(fù)擔(dān)。使用 TinyML 等輕量級(jí) AI 模型的 NPUs，相比數(shù)據(jù)中心的 GPUs，能源效率也要高得多。

考慮到連接設(shè)備和傳感器的數(shù)量和類型，邊緣 AI 在各個(gè)工業(yè)和消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力顯而易見。這一領(lǐng)域的創(chuàng)新將迅速發(fā)展，為每一個(gè)設(shè)備賦予 “智能”。

3. 硅技術(shù)的新方向

如何以更高效的方式提升半導(dǎo)體性能將成為首要任務(wù)。碳化硅（SiC）就是一個(gè)很好的例子。它在功率電子領(lǐng)域的特性和優(yōu)勢(shì)已廣為人知，在汽車、能源和工業(yè)應(yīng)用方面潛力巨大。

然而，SiC 半導(dǎo)體的制造頗具挑戰(zhàn)。該領(lǐng)域的創(chuàng)新將通過制造過程的垂直整合實(shí)現(xiàn)，從設(shè)計(jì)到測(cè)試的緊密協(xié)作，以此提高產(chǎn)量和產(chǎn)品質(zhì)量。

硅光子學(xué)也已成為一項(xiàng)非常適合應(yīng)對(duì)當(dāng)前和未來計(jì)算挑戰(zhàn)的技術(shù)。硅光子學(xué)利用光（光子）而非電子來傳輸信息，與傳統(tǒng)電子半導(dǎo)體相比，它能以更低的延遲提高數(shù)據(jù)傳輸效率。這使其成為 AI 數(shù)據(jù)中心內(nèi)部互連的理想技術(shù)，但其潛在應(yīng)用幾乎是無限的。

4.傳統(tǒng)芯片技術(shù)推動(dòng)量子計(jì)算發(fā)展

多年來，量子計(jì)算一直停留在概念層面的討論中，盡管它似乎更像是科幻作品里的東西，而非能在現(xiàn)實(shí)世界中得到應(yīng)用。量子所代表的計(jì)算能力的飛躍是如此巨大，這意味著需要一種全新的處理技術(shù)方法。然而，只需做出相對(duì)較小的調(diào)整，現(xiàn)有的半導(dǎo)體制造技術(shù)就可以用來為量子計(jì)算機(jī)提供動(dòng)力。這將徹底改變局面。

采用經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證的 FD - SOI 半導(dǎo)體工藝技術(shù)將加速量子計(jì)算朝著實(shí)際應(yīng)用方向發(fā)展。雖然量子計(jì)算并不適用于所有計(jì)算任務(wù)，但我們將會(huì)看到，從金融服務(wù)到制藥行業(yè)，從網(wǎng)絡(luò)安全到氣候建模等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景，都會(huì)對(duì)量子計(jì)算的潛在用例展開探索。

5. 生物傳感器從健身愛好者領(lǐng)域拓展至日常健康管理

數(shù)以百萬計(jì)的業(yè)余運(yùn)動(dòng)員已經(jīng)在積極使用可穿戴設(shè)備，在運(yùn)動(dòng)時(shí)監(jiān)測(cè)生物指標(biāo)，衡量自己在提升健康水平方面的進(jìn)展。

生物傳感器技術(shù)不斷進(jìn)步，所監(jiān)測(cè)的生物指標(biāo)數(shù)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(shè)備和材料中。當(dāng)在監(jiān)測(cè)內(nèi)容、信息共享對(duì)象和時(shí)間方面做好平衡和控制時(shí)，人們會(huì)更愿意接受對(duì)自身健康指標(biāo)的持續(xù)監(jiān)測(cè)。

6. 電動(dòng)汽車重回正軌，比以往更智能、更安全

雖然在某些市場(chǎng)，電動(dòng)汽車的銷量確實(shí)出現(xiàn)了下滑，整體銷售增長率也低于預(yù)期，但從全球范圍來看，電動(dòng)汽車的銷量仍在增長。

拋開銷售數(shù)據(jù)不談，電動(dòng)汽車的技術(shù)創(chuàng)新仍在快速推進(jìn)。毫無疑問，半導(dǎo)體、傳感器和軟件在汽車體驗(yàn)和車輛安全運(yùn)行方面將發(fā)揮越來越重要的作用。

電動(dòng)汽車內(nèi)部更高效的電池和電源管理技術(shù)，以及各國和地區(qū)更完善、更高效的充電基礎(chǔ)設(shè)施，也將提示消費(fèi)者對(duì)電動(dòng)汽車的接受程度。隨著消費(fèi)者越來越積極地參與向可再生能源的轉(zhuǎn)型，電動(dòng)汽車將成為他們最容易采取且影響深遠(yuǎn)的行動(dòng)之一。

7. 萬物皆可數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是對(duì)物理實(shí)體（從機(jī)器、建筑到整個(gè)城市）的數(shù)字化表示，它支持虛擬建模、對(duì)規(guī)劃的改進(jìn)方案進(jìn)行測(cè)試，以及更快速地迭代現(xiàn)實(shí)世界中的優(yōu)化措施。

創(chuàng)建數(shù)字孿生的基礎(chǔ)是關(guān)于物理實(shí)體的精確數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)通常由物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和支持邊緣AI的傳感器提供。

8. 邁向無限，超越極限

我們正處于一個(gè)前所未有的衛(wèi)星發(fā)射時(shí)代。目前，地球軌道上大約有 9,000 顆衛(wèi)星，但預(yù)計(jì)到本十年末，這一數(shù)字將增長到多達(dá) 60,000 顆。

這一增長主要是由低地球軌道上的 “巨型衛(wèi)星星座” 推動(dòng)的，這些星座正在構(gòu)建覆蓋全球的低延遲、高性能通信網(wǎng)絡(luò)。

放眼地球軌道之外，許多國家都在規(guī)劃太空探索任務(wù)。在未來幾年內(nèi)，人類很有可能再次踏上月球。這些計(jì)劃中的探險(xiǎn)任務(wù)的主要目標(biāo)之一，是尋找和分析那些可能開啟下一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新時(shí)代的稀有礦物資源。

從近期的歷史來看，未來一年及以后，科技領(lǐng)域?qū)⑷〉靡恍@人的進(jìn)步，變革的步伐將繼續(xù)加快。上述一些趨勢(shì)可能被證明是準(zhǔn)確的，而另一些可能只是我們的美好愿望。幾乎可以肯定的是，還會(huì)出現(xiàn)一些我們尚未意識(shí)到的創(chuàng)新。