在《EE Times》作为记者报导电子产业新闻逾20载后,我想现在正是为电子工程领域的技术创新颁发首届“麦利奖”(Merritt Awards)的时候了。这些奖项是完全主观的,并没有特别计划或者是和我在《EE Times》的同事们交换过意见。

在被评选出来的的这些技术创新中,有一、两项尚未开发完成,还有一些其实是在此之前即已发展成熟了。另一方面,这个“麦利奖”有一部份来自我的前同事在email中给我的灵感,他希望我帮忙列出2017年度的几项重要创新技术。

我决定列出这些即将改变未来的技术,而非与该技术创新有关的人名,同时也希望向在这些技术背后的所有人致敬,毕竟这些技术创新将在未来改写我们的生活。我的评选方法很简单:我从去年开始在推特(Tweeter)发布我所写的每篇文章标题,然后排名最多追随者与转发的“推文”(tweet)。

接下来就让我们由后往前依序看看即将改变未来人类生活的2017年8大工程技术创新:

#8 为科学游行 “

为科学游行”(March for Science)是去年4月首度在美国华盛顿特区(Washington DC)以及全球600多个城市举行的巡回集会,主要是为了庆祝技术与科学方法及其在日常生活的重要角色,并唤醒大众关注基于实证的政策规划与实践。我不确定这项年度活动是否会持续举办,但我希望很快地能再次一起为科学游行! 1MarchforScience 2017年地球日大游行,全球挺科学

#7 微波辅助磁记录

每十年左右,硬盘驱动器(HDD)产业都必须重新开发其核心技术;就像芯片制造商每隔10年不得不得重新寻找CMOS的微缩比例。

Western Digital (WD)在去年10月发布的微波辅助磁记录(MAMR)技术令人印象深刻,而希捷科技(Seagate Technology)也不遑多让,持续投入其先驱的热辅助硬盘技术。 2WDmamrdrive WD产品经理手持MAMR原型硬盘

这并不是目前最酷的技术,但如果少了硬盘,就没办法迅速地存取储存在Facebook的照片以及其他云端服务了。

#6 三星3D NAND、英特尔3DXP

我认为三星更值得这个奖项,因为它既是该技术的先驱,又在去年8月发表了Tbit级3D NAND芯片。

过去几年来,三星的工程师为业界带来了新一代的3D设计与制造。该公司不仅彻底改变了NAND闪存(flash),同时还成为单体3D设计的代表,可望成为未来多年半导体产业的中流砥柱。

在这个领域有许多竞争对手——NAND制造商迅速成为三星的追随者,迫使其创造自家的创新技术,因为到处都充斥着如何制造这些芯片的秘密了。英特尔(Intel)是主要的追随者之一,但该公司也试图进一步延伸,因而率先在去年3月推出新兴的储存级内存与设备。 3DNANDcartoonx500 2D NAND vs. 3D NAND结构

#5 RISC-V指令集架构

美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的研究生和教授在过去几年来的努力,创造了一种新的微处理器架构——RISC-V,它并不受到授权的限制。这项成果还为开放来源硬件带来了更多新的可能性。有鉴于当今半导体产业的整并与成熟,即使是这个运动的资深共同创办人也对这项开发成果感到震惊。

事实上,首款执行Linux的RISC-V SoC至少要到2018年才能商用化,那么它适合列入2017年的奖项吗?同样地,许多RISC-V核心也正用于2018年及以后的各种商业产品。但对我和其他观察家来说,他们都从2017年开始播下种子。 UCberkley-RISC-V 美国加州大学伯克利分校打造的RISC-V核心

#4 百度DuerOS语音助理

其实要颁奖给有功于推广人工智能(AI)喇叭概念的亚马逊(Amazon)并不难,但我想它并不需要更多的知名度——在美国的地铁甚至都为其装点起来,期望争取成为这家西雅图数据中心巨擘的第二公司总部所在。此外,随着该公司收购Whole Foods,我最近对于Amazon的AI技术反而变得害怕而不再是敬畏了。

相形之下,号称“中国Google”的百度(Baidu)宣称,该公司最先在网络上发明了智能语音助理,只是因为他们说的是中文,所以很多美国人并没有注意到。

百度Duer事业部总经理景鲲认为所有的设备都应该以语音启动。我曾经有机会见到他,也发现他是一位脚踏实地的人。所以,我暂且相信他会用收集的个人资料做正确的事情。 5KunJingBiadu 百度Duer事业部总经理景鲲

#3 Nvidia的Volta GPU

几年前,我有机会参加英伟达(Nvidia)的年度GPU技术大会,首席执行官黄仁勋的主题演说让我开始关注ImageNet深度学习神经网络及其意义。而在去年5月的年度活动中发表Volta,则是该公司首度因应训练神经网络的需求而量身打造的首款GPU芯片。

Volta超越了Nervana和Graphcore等新创公司,也由于该芯片有助于发挥最佳性能而得到AI研究人员的赞赏。 6VoltaandHuang Nvidia首席执行官黄仁勋在主题演说中发表Volta GPU

#2 Google Tensor处理器

多年来,我们不断看到有关Google招聘芯片设计人员的消息,很想知道他们在做什么。管理这个团队的人可能也不时地在问自己这个问题。

Google终于在2016年5月发布首款张量处理器单元(Tensor Processing Unit;TPU),目的在于加速深度学习神经网络的推论作业。这真的令人印象深刻,尤其是想到这可是花费了16个月的设计周期啊!

今年,Google更新TPU以用于处理训练任务,并披露了第一代芯片的内部工作细节。在这个知识产权(IP)保密的时代,Google仍不吝于分享,希望整个产业能朝着每个人的利益发展。这就是我们需要的精神! 20170518-TPU-1 Google首款自制机器学习专用芯片TPU

#1 极紫外光微影

经过20多年的发展,ASML在2017年出货了号称历来最大最贵的电子产品之“量产就绪版”。如果这款极紫外光微影(EUV)步进器成功了,他们将有助于在未来几年打造更先进的电子组件。

最新的EUV系统并不完美。据我所知,他们缺乏一种生产所需的保护薄膜。他们可能还需要改进其抗蚀材料,而且吞吐量仍然低于193nm技术每小时200+晶圆的目标。

也就是说,这个系统是物理学的一大奇迹。它透过激光束照射熔融锡滴而产生光源,再经由光学数组使光折射出来,并将其聚焦于奈米级的空间中,这样的精确度对于微处理器设计人员已经足够了。随着时间的进展,预计再过几年,将持续开发出新的EUV技术所需的高数值孔径(NA)版本。 20160725 ASML NT03 EUV微影时代真的快来了?(来源:ASML)

每一位身处或受益于科技产业的我们(也就是说所有人)对于坚持投入这些系统与技术创新的团队都心怀感谢。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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