2020年刚过，行业专家们便急切地分享他们对未来最重要的科技趋势的预测。

　　智慧城市：达到拐点，将推动物联网商业化

　　高通技术公司业务发展高级总监兼智慧城市全球负责人Sanjeet Pandit认为，2021年智慧城市将加速落地。

　　由于疫情造成的社交距离、健康筛查等必要的安全措施，以及5G的普及，我们正迎来一个拐点，将推动物联网商业化和智慧城市的发展。

　　整个城市和市政当局都会有将工作流程数字化的趋势，为了快速地进行调整，满足我们当前环境的需求，包括高效地工作，以节省成本和资源。要想成功做到这一点，就需要对所有的业务领域都有深入的了解，使用人工智能、各种传感器和分析技术，以便能够快速做出决策。

　　此外，还有一个趋势是真正的可部署解决方案，解决物联网碎片化问题，帮助快速跟踪城市、建筑、企业和政府实体的数字化转型，无缝整合智能、互联设备，也将推动智慧城市在2021年向前发展。 我们预计将更加注重为城市提供具有前瞻性、成本效益的物联网解决方案，以推动社区重新开放，并改变人们与周围空间的互动方式。

　　2021年将为大众带来明显不同的5G连接。覆盖范围将继续铺开，速度也将提高。5G将扩展到手机之外，纳入联网的物联网设备，为智慧城市和智能互联空间提供动力。

　　自动驾驶汽车：有望成为主流

　　J.Gold Associates，LLC总裁兼首席分析师Jack E.Gold认为，在未来的3-5年中，预计各种自动驾驶汽车将在各种行业和商业场所成为主流。

　　自动驾驶不仅仅是高速公路上的自动驾驶汽车和卡车，还包括公司建筑物的走廊和过道，生产车间和运营中心的自动驾驶汽车。以及在当地和附近地区交付包裹的无人机，提供清洁和维修服务的服务机以及自动的“个人助理”，以帮助员工更快更准确地完成更多工作。

　　未来，自动驾驶汽车的类型和种类将大大增加，其中许多我们还没有看到。

　　随着设备数量的增加，自动驾驶将以合理的成本提供服务范围和服务功能。这些将受到芯片厂商(如高通、英特尔、联发科、博通等)的能力提升、传感器(如激光雷达、基于视觉的传感器、超声波、触觉、嗅觉等)的改进和更丰富、高带宽低延迟连接(如5G、WiFi6)以及增强的AI能力/算法(如导航、点对点调度、视觉解读等)的推动而日渐发展。

　　同时，这种趋势还将催生出许多新技术提供商，他们的专业工程能力将同时提供组件和最终产品，并将增加对硬件，软件和集成专家的需求，这些专家应充分了解自主权在特殊环境中的作用(例如医疗，物流，公共部门，维护和维修等)。最终，采用自动驾驶汽车及相关解决方案的组织将提高生产率，降低运营成本，并且比那些停滞不前的组织更具竞争力。

　　专用5G网络：提高生产力，推动物联网发展

　　高通首席/经理工程师Rajat Prakash认为，2021年物联网的进展关注点是面向企业和工业4.0的5G专用网络。

　　5G专用网络使用不同的硬件，虚拟机或网络切片在物理上或虚拟上与公共网络隔离。

　　5G专用网络为企业创造了提高生产力的机会，例如响应式，不受限制的协作，在专用边缘进行渲染的低功耗无限扩展现实(XR)以及即时云应用程序和存储。

　　此外，5G专用网络将进一步改变工厂车间。5G的三个主要组成部分：增强的移动宽带(eMBB)，大规模的IoT和增强的超可靠低延迟通信(eURLLC)，可用于连接工厂中的各种设备。通过用5G无线连接代替传统的有线连接，制造应用程序具有显着的灵活性和高效率，从而提高了整体生产率。

　　第一个针对5G NR的3GPP标准第15版的商业化正在快速进行，该标准着重于针对智能手机，固定无线和PC等应用的增强型移动宽带(eMBB)。随着2020年3GPP第16版的发布，对5G非公共网络(NPN)的支持也随之增强，它们的定义特征是供私人使用的网络，不对公众用户开放。随着我们继续开发符合3GPP Release 16的5G技术，私有5G网络将大量进入工厂和企业，以实现高速、连接，为包括物联网设备在内的各类设备供电。

　　工程师们将继续优化配备连接到5G网络的物联网设备和应用。此外，5G的出现为创新新的设备、应用和体验提供了机会，而这些新的设备、应用和体验甚至还没有被想到。

　　自主的物联网系统：AI功能将闭环

　　Next Curve董事总经理Leonard Lee认为，自治实际上只是自动化成熟度曲线的最后阶段。在这个阶段，企业/运营部门拥有适当的系统，这些系统可提供细粒度的实时上下文感知，支持系统学习的分析和AI功能以及实现事情的自动控制机制。当然，这些功能需要支持自治的AI闭环。尽管自动化的物联网系统通常仍是早期的概念和实现，但关键趋势是人工智能正在成为物联网对话中越来越重要的一部分。

　　物联网中自主系统的趋势是由可以跨边缘环境和在终端设备上部署的AI计算的经济性大幅提高所驱动的。

　　随着AI计算能力变得更便宜、更可用，它们将无处不在地被部署。 对于工程师来说，这意味着一个不断扩大的可能性领域，即如何架构和实现自主系统，以及如何对棕色领域环境进行AI增强，以便为操作添加智能。

　　软件和AI：特定领域架构代表AI的未来

　　Xilinx AI和软件产品营销总监Nick Ni认为，在整个2021年及以后的时间里，特定领域架构(DSA)将代表AI推理的未来。在未来的一年里，我们还将看到软件开发者和AI科学家利用硬件的适应性来实现下一代应用。

　　我们正处于采用AI推理的早期阶段，创新和改进的空间仍然很大。由于现代AI模型与传统算法相比需要更多数量级的计算，因此对硬件的AI推理需求飞速增长。但我们不能继续依靠硅的发展。处理器频率已经达到极限，增加更多的处理器内核已经不再是一种选择。

　　而DSA是计算的未来，可适应的硬件为每组工作负载定制，以最高效率运行。2021年，人工智能推理将继续从固定的硅片方式转向DSA，帮助消除人工智能产品化的挑战。

　　软件开发人员和AI科学家将利用硬件的适应性来实现下一代应用。

　　直到去年，对于普通的软件开发人员和AI科学家而言，释放硬件适应性的能力都是无法实现的。需要特定的硬件专业知识，但新的开源工具正在为软件开发人员提供适应性硬件的能力，同时加速硬件设计人员的生产力。在2021年，凭借这种新的编程便利性，FPGA和可适配的SoC将继续为成千上万的软件开发人员和AI科学家提供更多的机会，使其成为下一代应用的首选硬件解决方案。

　　印刷/柔性/可拉伸传感器：可穿戴设备以加快采用率

　　Roger Grace Associates创始人/所有者兼总裁Roger Grace表示：

　　自80年代中期以来，印刷/柔性/可拉伸传感器已经开始商业化。目前，有超过100家公司正在商业化生产多种类型的传感器，包括力/触/压、化学、生物、温度、湿度、流量和光学/成像。 而和其他大多数 "颠覆性技术 "一样，这些设备的商业化进程需要大量的时间。 我过去的研究表明，MEMS器件完全商业化大约需要30年。

　　从技术生命周期的引入阶段到成长阶段，已经出现了打印/柔性/可拉伸传感器。2015年国防部向NextFlex提供了7500万美元的拨款，标志着这一重大转折。

　　NextFlex在硅谷建立了一家工厂，以帮助该行业创建柔性混合电子器件的大批量制造。至关重要的是，它们必须解决“混合”的概念，因为并不是所有的电子产品都可以以印刷/柔性的形式创建......特别是存储器和逻辑。

　　因此，功能集成的概念将是一个正在研究的主要课题。目前，正在全球的各种研究型大学，联邦和私人研究实验室进行重要的研究，以进一步实现商业化。

　　相对于其物理一致性和大幅面，采用这些技术的主要推动因素是成本和增强的功能。众所周知，塑料或纸张传感器/电子功能的平方面积的成本至少比硅基解决方案的成本低两个数量级。印刷的电子产品/传感器可以以卷对卷或大单页格式在纸或塑料上制造，因此单位成本较低。

　　此外，硅(包括MEMS)通常是在脊状晶圆上制造的(尽管晶圆可以减薄到一定厚度，使其具有灵活性......但需要额外的成本)。 它们的灵活性，最重要的是，它们的可拉伸性，除了能够制造出超过目前流行的200毫米晶圆直径的大型传感器阵列外，还提供了直接、舒适的皮肤接触。

　　从应用的角度来看，可穿戴设备市场的增长将是该技术(尤其是生物传感器)的最重要推动力之一。

　　印刷/柔性/可伸缩电子器件和传感器为产品设计师的 "工具包 "提供了额外的工具。 然而，设计师必须进行严格的权衡分析，以确定这些印刷/柔性/可伸缩器件是否为他们的设计提供了最佳解决方案。 从成本和/或功能要求来看，许多产品设计将需要选择印刷/柔性/可拉伸的方法来变得可行。