半導體產(chǎn)業(yè)未來(lái)的八大關(guān)鍵趨勢

鑒于過(guò)去數十年科技變革的速度，讓趨勢預測看似一項充滿(mǎn)變數的挑戰。 然而，我們認為擁有前瞻視野仍然至關(guān)重要。 因此，以下是我們對未來(lái)一年乃至更長(cháng)時(shí)間內，可能持續影響并重塑產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢預測。

【趨勢1】讓機器「思考」得更精確

近年來(lái)，機器學(xué)習、深度學(xué)習與人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展。 過(guò)去的重點(diǎn)多集中在訓練 AI 服務(wù)所依賴(lài)的模型，如今發(fā)展方向正從訓練轉向推理。

推論更類(lèi)似于思考與推理，指的是將已訓練的模型應用于數據，以導出預測與結論。 相較于專(zhuān)注于「學(xué)習」的技術(shù)，適用于「思考」的芯片將逐漸成為主流，進(jìn)而提升 AI 推論的準確性。 此外，神經(jīng)處理器（NPU）將比GPU更受重視，特別是在貼近數據來(lái)源的應用中。

光子集成電路（PIC）的技術(shù)發(fā)展將提升數據傳輸的速度與容量，進(jìn)而推動(dòng)超高速人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與類(lèi)神經(jīng)運算的發(fā)展。 針對計算機視覺(jué)應用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）將大幅提升機器對影像與視覺(jué)信息的解析與理解能力。

【趨勢2】AI 持續朝向邊緣發(fā)展

AI 芯片技術(shù)的持續創(chuàng )新，特別是神經(jīng)處理器（NPU）的發(fā)展，將進(jìn)一步提升連網(wǎng)裝置與傳感器的智能化能力，推動(dòng)邊緣 AI 的應用，使 AI 功能能夠直接內建于網(wǎng)絡(luò )邊緣的裝置中。

將智能分析能力整合至裝置與傳感器內，能使 AI 更貼近數據來(lái)源，降低延遲，同時(shí)提升數據安全性與隱私保護。 此外，在邊緣進(jìn)行AI運算可減少設備向數據中心傳輸的數據量，降低服務(wù)器的運算負擔。 使用TinyML等輕量AI模型的NPU也比數據中心內的GPU更具能源效率。

當我們考量連網(wǎng)裝置與傳感器的數量與類(lèi)型時(shí)，不難看出邊緣 AI 在各個(gè)產(chǎn)業(yè)與消費市場(chǎng)的廣大應用潛力。 這一領(lǐng)域的創(chuàng )新將加速發(fā)展，使各種設備具備更強的智能化能力。

【趨勢3】硅技術(shù)的新方向

如何以更高效的方式提升半導體效能將成為優(yōu)先課題。 碳化硅（SiC）就是一個(gè)典型例子，其在功率電子領(lǐng)域的表現與優(yōu)勢已廣為人知，并在車(chē)用、能源與工業(yè)應用領(lǐng)域展現出巨大潛力。

然而，SiC 半導體的制造過(guò)程充滿(mǎn)挑戰。 未來(lái)的技術(shù)創(chuàng )新將透過(guò)制程的垂直整合—從設計到測試更緊密協(xié)作—來(lái)提升良率與產(chǎn)品品質(zhì)。

硅光子技術(shù)也逐漸成為因應當前與未來(lái)運算挑戰的理想解決方案。 透過(guò)光子（而非電子）來(lái)傳輸信息，硅光子技術(shù)能提升數據傳輸效率，并大幅降低延遲，相較于傳統電子半導體更具優(yōu)勢。 因此，它特別適用于 AI 數據中心內部的高速連接，但其應用潛力遠不止于此。

【趨勢4】傳統芯片技術(shù)推動(dòng)量子運算發(fā)展

量子運算的概念已被討論多年，過(guò)去或許更像是科幻情節，而非實(shí)際可行的技術(shù)應用。 然而，量子運算所帶來(lái)的運算能力提升幅度極大，顯示出需要全新的運算技術(shù)架構。 但事實(shí)上，只需進(jìn)行相對較小的調整，現有的半導體制造技術(shù)便能應用于量子計算機，這將帶來(lái)變革性的影響。

采用成熟的FD-SOI半導體制程技術(shù)，將加速量子運算邁向實(shí)際應用。 盡管量子運算并非適用于所有運算任務(wù)，但我們將看到各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域積極探索其潛在應用，從金融服務(wù)、制藥研發(fā)到資安防護與氣候模型仿真等，都可能成為量子技術(shù)發(fā)揮影響力的關(guān)鍵場(chǎng)域。

【趨勢5】生物傳感技術(shù)從運動(dòng)愛(ài)好者拓展至日常健康管理

數以百萬(wàn)計的運動(dòng)愛(ài)好者已經(jīng)通過(guò)穿戴式裝置監測生理指標，以追蹤運動(dòng)狀態(tài)并提升體能。

隨著(zhù)生物傳感器的進(jìn)步—涵蓋更多類(lèi)型的生理指標、更小型化的設計、更低成本以及更高的能源效率——這些技術(shù)將被整合至更多元的裝置與材料中。 當監測內容、信息共享對象及時(shí)機能夠適當控管時(shí)，人們將更愿意接受持續性的健康指標監測。

生物傳感器的應用將不再局限于個(gè)人或專(zhuān)業(yè)運動(dòng)領(lǐng)域，而將進(jìn)一步拓展至更廣泛的醫療服務(wù)。 結合邊緣 AI，醫療建議與診斷將能在需要時(shí)實(shí)時(shí)提供，且許多情況下無(wú)需親自前往診所或醫院。 主動(dòng)健康管理—著(zhù)重預防而非治療—將變得前所未有的可行，并有望大幅減輕全球醫療體系的負擔。

【趨勢6】電動(dòng)車(chē)重回正軌，比以往更智能更安全

盡管在部分市場(chǎng)，電動(dòng)車(chē)（EV）的銷(xiāo)售有所下滑，且整體銷(xiāo)售成長(cháng)率低于預期，但從全球來(lái)看，電動(dòng)車(chē)的銷(xiāo)量仍持續增加。

撇開(kāi)銷(xiāo)售數據不談，電動(dòng)車(chē)技術(shù)的創(chuàng )新仍在加速發(fā)展。 半導體、傳感器與軟件在提升車(chē)輛體驗與行車(chē)安全的影響將持續擴大，這已是不爭的事實(shí)。

消費者對電動(dòng)車(chē)的采用將受到更高效的電池與電源管理技術(shù)的推動(dòng)，同時(shí)，各國與各地區的充電基礎建設也將變得更加普及且高效。 隨著(zhù)越來(lái)越多消費者積極投入再生能源轉型，電動(dòng)車(chē)將成為最容易實(shí)踐且影響深遠的選擇之一。

【趨勢7】萬(wàn)物皆可數字雙生

數字雙生技術(shù)能為機械、建筑乃至整座城市建立數字模型，通過(guò)虛擬建模來(lái)測試預定的改良方案，并加速實(shí)體環(huán)境的優(yōu)化進(jìn)程。

要打造數字雙生，關(guān)鍵在于精確的實(shí)體數據流，通常由物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與支持邊緣 AI 的傳感器提供。

感測技術(shù)的創(chuàng )新將使幾乎所有實(shí)體對象都能夠擁有數字雙生，通過(guò)數據分析獲得的關(guān)鍵信息，推動(dòng)設計、監測與流程優(yōu)化。 從溫度、壓力到空氣質(zhì)量與聲音，各類(lèi)傳感器都將發(fā)揮重要作用。

我們將能為自己的住家建立數字雙生，運用其來(lái)優(yōu)化能源使用，并作為提升智能家居自動(dòng)化的基礎。 交通系統、醫院、機場(chǎng)、工廠(chǎng)、運動(dòng)場(chǎng)館等，各種設施都將擁有數字雙生。

【趨勢8】無(wú)限延伸，超越極限

我們正處于前所未有的太空衛星部署時(shí)代。 目前地球軌道上約有9,000顆衛星，但預計在本世紀末將增至60,000顆。

這股成長(cháng)趨勢主要來(lái)自低地球軌道（LEO）「巨型衛星星座」的發(fā)展，這些衛星群正在打造全球性的低延遲、高效能通訊網(wǎng)絡(luò )。

放眼地球軌道之外，許多國家正積極推動(dòng)太空探索計劃。 在未來(lái)幾年內，人類(lèi)極有可能再次踏上月球。 其中一項重要目標是尋找并分析珍稀礦物，這些資源或將開(kāi)啟新一輪科技創(chuàng )新時(shí)代。

從近年的發(fā)展來(lái)看，未來(lái)一年乃至更長(cháng)時(shí)間內，科技領(lǐng)域將迎來(lái)令人驚艷的突破，技術(shù)演進(jìn)的速度也將持續加快。 文中提及的趨勢有些可能成真，有些或許仍是樂(lè )觀(guān)預測，但可以確定的是，還有許多尚未浮現的創(chuàng )新即將到來(lái)。