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[导读]鉴于过去几十年技术变革的速度,预测趋势似乎是一项吃力不讨好的任务。但我们认为拥有前瞻性的视角很重要,以下是我们对未来几年可能持续塑造和重塑行业的因素的预测。

鉴于过去几十年技术变革的速度,预测趋势似乎是一项吃力不讨好的任务。但我们认为拥有前瞻性的视角很重要,以下是我们对未来几年可能持续塑造和重塑行业的因素的预测。

1. 助力机器更精准地 “思考”

近年来,机器学习、深度学习和人工智能(AI)取得了巨大进展。过去的重点大多放在训练支撑 AI 服务的模型上,而现在发展势头正在从训练转向推理。

推理更类似于思考和推理过程,是将经过训练的模型应用于数据,以得出预测和结论。相比于侧重于 “学习” 的芯片技术,更适合 “思考” 的芯片技术将脱颖而出,从而使 AI 得出更准确的结果。此外,人们对神经处理单元(NPUs)的关注将超过图形处理单元(GPUs),尤其是在靠近数据来源的嵌入式应用场景中。

光子集成电路(PICs)的进步提高了数据传输的速度和容量,这将推动超高速人工神经网络和神经形态计算的发展。对于计算机视觉应用而言,卷积神经网络(CNNs)将彻底改变机器对图像和视觉信息的解释和理解能力。

2. AI持续向边缘发展

AI 芯片技术的不断创新,尤其是神经处理单元(NPUs)的发展,为每一个连接设备和传感器增添更多智能功能带来了越来越多的机遇。这就是边缘 AI,即把 AI 功能嵌入到位于网络边缘的设备中。

在设备和传感器中植入智能分析功能,使其更接近输入数据的源头,这不仅能减少延迟,还能提高数据的安全性和隐私性。边缘的 AI 处理还减少了从设备传输到数据中心的数据量,相应地减轻了服务器的处理负担。使用 TinyML 等轻量级 AI 模型的 NPUs,相比数据中心的 GPUs,能源效率也要高得多。

考虑到连接设备和传感器的数量和类型,边缘 AI 在各个工业和消费领域的应用潜力显而易见。这一领域的创新将迅速发展,为每一个设备赋予 “智能”。

3. 硅技术的新方向

如何以更高效的方式提升半导体性能将成为首要任务。碳化硅(SiC)就是一个很好的例子。它在功率电子领域的特性和优势已广为人知,在汽车、能源和工业应用方面潜力巨大。

然而,SiC 半导体的制造颇具挑战。该领域的创新将通过制造过程的垂直整合实现,从设计到测试的紧密协作,以此提高产量和产品质量。

硅光子学也已成为一项非常适合应对当前和未来计算挑战的技术。硅光子学利用光(光子)而非电子来传输信息,与传统电子半导体相比,它能以更低的延迟提高数据传输效率。这使其成为 AI 数据中心内部互连的理想技术,但其潜在应用几乎是无限的。

4.传统芯片技术推动量子计算发展

多年来,量子计算一直停留在概念层面的讨论中,尽管它似乎更像是科幻作品里的东西,而非能在现实世界中得到应用。量子所代表的计算能力的飞跃是如此巨大,这意味着需要一种全新的处理技术方法。然而,只需做出相对较小的调整,现有的半导体制造技术就可以用来为量子计算机提供动力。这将彻底改变局面。

采用经过实践验证的 FD - SOI 半导体工艺技术将加速量子计算朝着实际应用方向发展。虽然量子计算并不适用于所有计算任务,但我们将会看到,从金融服务到制药行业,从网络安全到气候建模等各个行业领域和应用场景,都会对量子计算的潜在用例展开探索。

5. 生物传感器从健身爱好者领域拓展至日常健康管理

数以百万计的业余运动员已经在积极使用可穿戴设备,在运动时监测生物指标,衡量自己在提升健康水平方面的进展。

生物传感器技术不断进步,所监测的生物指标数量和类型增加,尺寸缩小、成本降低,能源效率也大幅提高,这将使它们被嵌入到更多种类的设备和材料中。当在监测内容、信息共享对象和时间方面做好平衡和控制时,人们会更愿意接受对自身健康指标的持续监测。

生物传感器的应用将不再局限于个人和专业健身领域,而是会拓展到更广泛的医疗保健服务中。结合边缘AI,人们在需要时就能获得医疗建议和诊断,而且很多时候无需前往诊所或医院。主动式医疗保健(预防而非治疗)将变得可行,有望显著减轻全球医疗系统的负担。

6. 电动汽车重回正轨,比以往更智能、更安全

虽然在某些市场,电动汽车的销量确实出现了下滑,整体销售增长率也低于预期,但从全球范围来看,电动汽车的销量仍在增长。

抛开销售数据不谈,电动汽车的技术创新仍在快速推进。毫无疑问,半导体、传感器和软件在汽车体验和车辆安全运行方面将发挥越来越重要的作用。

电动汽车内部更高效的电池和电源管理技术,以及各国和地区更完善、更高效的充电基础设施,也将提示消费者对电动汽车的接受程度。随着消费者越来越积极地参与向可再生能源的转型,电动汽车将成为他们最容易采取且影响深远的行动之一。

7. 万物皆可数字孪生

数字孪生是对物理实体(从机器、建筑到整个城市)的数字化表示,它支持虚拟建模、对规划的改进方案进行测试,以及更快速地迭代现实世界中的优化措施。

创建数字孪生的基础是关于物理实体的精确数据流,这些数据通常由物联网(IoT)和支持边缘AI的传感器提供。

智能传感器领域的创新意味着几乎所有物理实体都可以实现数字化 “孪生”,从数据中获得的见解将推动设计、监测和流程优化的进步。几乎每一种传感器,从温度传感器到压力传感器,从空气质量传感器到声音传感器,都将发挥重要作用。

城市管理部门将利用数字孪生技术减少污染、改善交通、增强安全性,并实现更广泛的可持续发展目标。我们将为自己的家创建数字孪生,利用它来优化能源使用,并作为增强智能家居自动化的基础。交通系统、医院、机场、工厂、体育场馆……一切皆可数字孪生。

8. 迈向无限,超越极限

我们正处于一个前所未有的卫星发射时代。目前,地球轨道上大约有 9,000 颗卫星,但预计到本十年末,这一数字将增长到多达 60,000 颗。

这一增长主要是由低地球轨道上的 “巨型卫星星座” 推动的,这些星座正在构建覆盖全球的低延迟、高性能通信网络。

放眼地球轨道之外,许多国家都在规划太空探索任务。在未来几年内,人类很有可能再次踏上月球。这些计划中的探险任务的主要目标之一,是寻找和分析那些可能开启下一个技术创新时代的稀有矿物资源。

从近期的历史来看,未来一年及以后,科技领域将取得一些惊人的进步,变革的步伐将继续加快。上述一些趋势可能被证明是准确的,而另一些可能只是我们的美好愿望。几乎可以肯定的是,还会出现一些我们尚未意识到的创新。

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