【導讀】鑒于過去幾十年技術變革的速度，預測趨勢似乎是一項吃力不討好的任務。但我們認為擁有前瞻性的視角很重要，以下是我們對未來幾年可能持續塑造和重塑行業的因素的預測。
鑒于過去幾十年技術變革的速度，預測趨勢似乎是一項吃力不討好的任務。但我們認為擁有前瞻性的視角很重要，以下是我們對未來幾年可能持續塑造和重塑行業的因素的預測。
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。
推理更類似于思考和推理過程，是將經過訓練的模型應用于數據，以得出預測和結論。相比于側重于 “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。對于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 功能嵌入到位于網絡邊緣的設備中。
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. 硅技術的新方向
如何以更高效的方式提升半導體性能將成為首要任務。碳化硅（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、能源和工業應用方面潛力巨大。
然而，SiC 半導體的制造頗具挑戰。該領域的創新將通過制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。
硅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。硅光子學利用光（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
多年來，量子計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，而非能在現實世界中得到應用。量子所代表的計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方法。然而，只需做出相對較小的調整，現有的半導體制造技術就可以用來為量子計算機提供動力。這將徹底改變局面。
采用經過實踐驗證的 FD - SOI 半導體工藝技術將加速量子計算朝著實際應用方向發展。雖然量子計算并不適用于所有計算任務，但我們將會看到，從金融服務到制藥行業，從網絡安全到氣候建模等各個行業領域和應用場景，都會對量子計算的潛在用例展開探索。
5. 生物傳感器從健身愛好者領域拓展至日常健康管理
數以百萬計的業余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面的進展。
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面做好平衡和控制時，人們會更愿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于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系統的負擔。
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于預期，但從全球范圍來看，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面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、更高效的充電基礎設施，也將提示消費者對電動汽車的接受程度。隨著消費者越來越積極地參與向可再生能源的轉型，電動汽車將成為他們最容易采取且影響深遠的行動之一。
7. 萬物皆可數字孿生
數字孿生是對物理實體（從機器、建筑到整個城市）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于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污染、改善交通、增強安全性，并實現更廣泛的可持續發展目標。我們將為自己的家創建數字孿生，利用它來優化能源使用，并作為增強智能家居自動化的基礎。交通系統、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
我們正處于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。
放眼地球軌道之外，許多國家都在規劃太空探索任務。在未來幾年內，人類很有可能再次踏上月球。這些計劃中的探險任務的主要目標之一，是尋找和分析那些可能開啟下一個技術創新時代的稀有礦物資源。
從近期的歷史來看，未來一年及以后，科技領域將取得一些驚人的進步，變革的步伐將繼續加快。上述一些趨勢可能被證明是準確的，而另一些可能只是我們的美好愿望。幾乎可以肯定的是，還會出現一些我們尚未意識到的創新。
（來源：意法半導體博客）
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