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為普遍計算構建生態系統，將計算融入日常萬物，大量試錯是必然的。

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毫無疑問，數字技術在未來幾十年將變得越來越普遍。Exponential Group 其他機構認為，數字化應該是實現可持續發展的第一步 2030 年及以后，硬件和軟件將通過微調建筑、工廠等環境來幫助減少 15% 的排放。

電動汽車，優化 ADAS 隨著系統和自動駕駛的發展，配備大量處理器的汽車將成為車輪上的數據中心。通過新型可穿戴設備或醫療設備提供醫療保健和遠程醫療往往被視為電子技術的最大機遇。

但是，要構建經濟有效的生態系統，必須進行大量的試錯。 Arm 我的工作是展望未來，制定未來的路線圖。以一些未來主義場景為政策，以下是我認為必須克服的一些關鍵障礙。

1. 智能紋身

Neuralink 該公司啟動了一個宏偉的計劃，他們想利用大腦和神經脈沖將人們與計算機聯系起來。這種技術前景很有吸引力——想象一下，他們的世界將顯著改變身體殘疾或衰竭疾病的人，但也充滿了嚴重的擔憂。

將處理器直接植入大腦或神經元突觸會給患者帶來巨大的醫療風險，升級的復雜性不言而喻。另一方面，分析眼動或音色的計算機視覺系統有固有的局限性——它們只能使用少量有限的外部數據。

智能紋身可以將數據傳輸到云進行分析或直接執行人工智能功能。它們還可以作為數據進入大腦的網關。

數據完整性和系統安全是安全的關鍵。所需的技術包括抵抗分布式拒絕服務 (DDoS) 攻擊和自動暫停按鈕，用于檢測輸入輸出數據或防止異常脈沖。此外，設計人工智能算法和人機界面來確定用戶的真實意圖也至關重要。例如，三個快速眨眼或其他簡單的身體動作通常不會與觸發鼠標點擊的小動作混淆。

此外，智能紋身應易于移除。Arm 最近發布了柔性處理器的原型和可打印的柔性神經網絡。雖然該技術仍處于試驗階段，但由技術組件、制造工具集和軟件組成的生態系統很可能在未來幾年初步形成。

2. 數字監管鏈

就像加利福尼亞大學伯克利分校一樣 Hany Farid 如今，視頻、圖像甚至聲音的深度偽造越來越猖獗，檢測難度越來越大，手段也越來越狡猾。即使在未來的選舉中，一些選定的假信息也可能被懷疑贏得或失去。

想象一下在元宇宙中惡作劇的可能性。人工智能增強的視頻通話可能會轉化為完全偽造和令人信服的對話，并試圖影響我們的正常行為或決策過程。在現實世界中，工業設備可能會發送信息，導致員工錯誤地停止生產，甚至無法采取行動。

對于智能工廠或汽車等自動化系統，在發生事故時，人工智能決策過程的所有級別的每個組件都需要能夠告知用戶發生了什么，以及如何做出決策（例如，紅燈發送錯誤信號，LIDAR 目標未檢測等。

無論是在現實中還是在數字世界中，我們都需要能夠以不可改變的方式跟蹤和追蹤信息，最終探索真相。數據證明服務和區塊鏈功能將是必不可少的，因為它們可以很容易地擴展，以跟蹤信息，直到找到原始數據。雖然這些系統可能無法證明事物的真實性，但它們可以識別中間篡改，并確保數據的完整性。

3. 可溶性集成電路

2020 2000年，人類迎來了另一個有爭議的里程碑：人造材料的數量首次超過了天然生物材料，而且每次 20 每年翻一番。從搖籃到制造搖籃，制造商可以通過重復使用舊材料或零件來幫助減少垃圾的產生。

然而，如何通過可持續和可擴展的方式開發、部署和回收智能傳感器或系統呢？可溶性集成電路為制造商提供了一種可行的回收組件的方法。可編程的可溶性集成電路甚至允許我們通過可持續和可擴展的方式調整產品功能和審美設計。

4. 空中數據中心

雖然過去十年數據中心和網絡的功耗相對穩定，但我們仍然需要不斷創新來繼續這一記錄。與此同時，人工智能和 5G 工作負荷也會擴大。

幸運的是，許多常見的應用程序不需要超短的延遲。可以想象冷（和微溫）數據存儲和一般計算負載轉移到納米衛星上。雖然這需要復雜的總能耗計算，但衛星數據中心與地面數據中心相比具有系統優勢——無需冷卻成本。這無疑是一個巨大的工程問題，但它需要大量的基礎知識。

5. 人工智能生成的硬件

所有行業都在經歷數字化轉型，電子行業必須跟上這一趨勢。在物聯網 (IoT) 物聯網系統的設計受益于應用支持平臺，使物聯網設備和相關應用的設計更快、更容易。未來七年，大約會有 10 到 20 實現合理成熟的平臺。我們還需要開發類似的支持技術和工具，協助電子行業的各個細分市場硬件、軟件和應用。

對于半導體，通過這種半導體設計支持平臺，簡化復雜智能系統設計，實現自動化Diodes代理這一目標將比我們預期的更早實現。一旦設計數據的龐大數據庫投入云中，人工智能就可以分層，比人類生成硬件和軟件更快更好，并可以隨時投入生產。

神經架構搜索機器學習工具可以自動創建硬件感知訓練神經網絡，優化特定的機器學習任務。同樣，對于特定的過程，如果硬件組件及其關系可以通過成本函數來表示，我們應該能夠自動優化和合成適合任務的硬件。

6. 相變存儲器 (PCM) 大展身手

1970年，Gordon Moore在電子雜志上預測，相變存儲器將在十年內進入市場。這一預測還沒有實現。事實證明，傳統的內存和存儲器非常靈活和強大，甚至超出了其忠實支持者的預期，閃存作為一個時尚的概念，在傳統的半導體存儲領域找到了一個有用的地方。但與此同時，相變存儲器仍處于原型階段，難以投入生產。

然而，物聯網的普遍應用改變了這種情況。由于混合電子系統，桌子、窗戶、門和其他耐用或不耐用的物體將很快開始具備一些新的功能，并將成為無處不在的人機界面或傳感器。但它們并不總是連接或接入，也不包括傳統的計算機接口或電池。相反，它們包裹著智能的第二層皮膚，可以響應射頻電波、熱量或其他刺激。這必然需要低功耗和非易失存儲。相變存儲器能提供所需的容量、非易失性和功耗嗎？