Transformer大模型面世之后，场景应用的AI智能边际成本会大幅降低，因为它不太需要再为这些长尾的场景做专门的适配，预训练的大模型凭借“足够强的学习和推理能力”、“足够宽的知识领域”，一经部署就能达到比较好的效果，从而推动AI在端侧和边缘侧更大范围内的普及和提升。 

当今业界存在一种谬论——“认为提升计算性能，必然会带来相应甚至更多的能耗，且没有其他替代方法。“但事实上，鉴于云的规模和其庞大性，以及其未来增长所面临的诸多限制，通过更低的能耗提供更高的计算能力，在所有环境中都至关重要，因为在云中，没有效率，就没有性能可言。

在计算中使用某种形式的存储器以实现“存内计算”或是“存算一体”的做法，最近成为了人们热议的焦点。由于能够突破冯·诺依曼(von Neumann)架构中令人生厌的“存储墙”和“功耗墙”，这些新的架构被视作未来30年内，推动“数据计算的文艺复兴”时代到来的关键力量。

与示范基地更多展示恩智浦与合作伙伴的前沿技术和终端应用不同，创新实践平台集教育实训、技术交流、头脑风暴、会客接待、娱乐团建以及虚拟实验六大功能于一体，意在通过技术培训和领先的研发平台赋能合作伙伴开展本地化创新，为客户、合作伙伴及高校学生提供全方位的服务和支持。

随着AI推理越来越多地向边缘设备进行集成和转移，我们会把数据传输量大幅减少、边缘设备性能提升、延迟下降等优势迁移到边缘端，在这一过程中，凭借高带宽和低时延的特性，GDDR开始崭露头角。

2022年以来，汽车雷达市场呈现出非常强劲的增速，市场总规模有望从2022年的18亿美金增长至2025年的30亿美金，甚至更多，年复合增长率高达18%-20%。

当前在物联网开发方面，工程师面临的挑战主要是缺乏足够的技术资源来支持他们学习和使用新的传感器、MCU和连接设备。而XENSIV™ CSK的最终目标，就是希望能够帮助工程师们在面对智慧楼宇、智慧建筑或智慧医疗等新兴应用时更加得心应手。 

随着可移动的物联网设备变得越来越多，这让设备的供能方式、电池问题成为了新的挑战，毕竟有线电源非长久之计。同时，物联网市场的蓬勃发展，也让相关数据的采集、传输和处理成为一大难题。于是，无线充电，尤其是射频无线充电技术，正成为解决上述挑战的创新型关键技术。

功耗设计是芯片设计的重要挑战之一，无论是最先进芯片制程，还是成熟工艺制程，功耗的设计都会是一个很大的挑战。因此，不但需要IC设计流程的每一步都必须考虑低功耗设计，还要求设计团队、IP供应商以及工具和解决方案提供商之间展开密切协作。

这与英飞凌所定义的物联网设备五大硬件元素：“感知、计算、执行、连接和安全”间，形成了巨大的默契。在英飞凌看来，“感知”是物联网的起点；“计算”等同于物联网设备的“大脑”；“执行”是智能化数字世界的赋能者；“连接”扮演着物联网世界彼此沟通的纽带角色；而“安全”则给予“物”可信赖的身份。