2019年看起来已经像是一个不凡之年，一些重要的趋势和创新似乎正在从多个方面颠覆变半导体行业。因此我们认为，探究一下让未来12个月变得令人期待的技术是件很有意思的事情。这篇文章不是意法半导体的产品规划，更不是什么市场预测，而是我们对当下行业流行趋势的简单概述。
由于传感器等技术的巨大进步，预测性维护成为工业应用的新纪元。举一个例子，现在用ISM330DLC等电容式MEMS传感器替代压电式MEMS器件开发系统，在节省成本的同时对性能的影响微乎其微。随着预测性维护开始进入消费市场，我们为想要投身于和准备迎接下一次革命的工程师提供这方面的一些小小建议。
一名女士躺在沙发上听智能音箱播放音乐
云计算技术前景光明，为帮助开发人员在应用设计中集成更多的功能，更容易调用更多的API，我们的团队正在不断地努力。2018年，意法半导体的软件包X-CUBE-VS4A 为我们的微控制器带来了Alexa语音服务（AVS），同时业界持续推动平台供应商和服务提供商开展更多的合作。为确保开发人员能够更快地利用复杂的功能，更多公司开始联盟合作， 我们认为2019年还将延续这一趋势。
ST P-L496G-CELL01 和P-L496G-CELL02 探索套件
集成更多的云服务也意味着更多的物联网连接方式。2018年是令人兴奋的一年，意法半导体在年初推出了最先进的蜂窝探索套件P-L496G-CELL01 和 P-L496G-CELL02,，年底发布了与TomTom合作开发的第一个GNSS / GPS功能包FP-ATR-TOMTOM1，增加了我们的云端连接方式和可发送信息的类型。 因此，不难想象，开发人员将继续喜欢用连接简单和高效的开发平台，许多人正在等待看亚千兆波段无线网将如何在我们的生活中发挥更重要的作用。
行驶在高速公路上的汽车
我们谈论V2X（车物通信）已经有一段时间了，随着多家电信运营商和汽车制造商展示了这项技术的先天优势带来的机会，业界又开始关注V2X。因此，看看这次热议将会把我们引向何方会是很有意思的。在安全性和能效方面， 先进驾驶系统(ADAS) 等解决方案具有显著的先天优势，但实施起来也存在许多挑战和顾虑，例如，个人隐私和信息安全问题。
一名男士在给电动汽车充电
首批采用碳化硅MOSFET 和 碳化硅二极管的电动汽车现已正式上市，我们预计将有更多汽车厂商采用碳化硅。更宽的带隙使碳化硅成为电动汽车的完美元器件，目前我们只能假定业界将使用该技术来缩小电源模块的尺寸，提高集成度，简化设计，降低成本。碳化硅不会完全取代传统的硅功率元件，而是在车辆中各自占一席之地。不过，随着对碳化硅的需求增加，可以预计电动汽车的电源模块将会发生巨变。
功率器件继续在更小的封装内发挥更大的作用，而且这种趋势没有显示出放缓的迹象。 例如，STWBC-MC是意法半导体在2018年推出的首款三线圈Qi Extended Power Profile无线充电发射器芯片，还兼容所有主要智能手机厂商的无线快速充电协议，改善了用户体验。 随着无线充电开始普及，消费者将获得更高的能效和互操作性体验。由于功率器件的显著进步，人们将手机放在几乎任何表面上充电的梦想正逐渐成为现实。
一块集成了STPay-Boost和Fidesmo的智能手表
STPay-Boost-F是意法半导体与瑞典信任服务管理公司(TSM)Fidesmo合作开发的首个安全非接支付解决方案，能通过空中下载技术实现银行卡个性化/支付标记化过程，将可穿戴设备变为非接触式移动支付解决方案。该解决方案具有高度的象征意义，设备制造商无需再购买昂贵的机器，无需通过工厂即可实现支付标记化功能。将所有可穿戴设备变为支付系统是当下业界热议的话题，但这同时需要信用卡发卡机构提供清算协议，并且很可能会促使NFC芯片厂商和TSM服务企业开展更多的合作。
STM32G0开发平台
在推出STM32G0之际，意法半导体还发布了一个产品规划，计划在2019年发布该系列主流微控制器的其它几款产品，这证明，我们兑现了提供多种存储器配置的承诺，从8 KB RAM和16 KB闪存，到128 KB RAM和512 KB闪存。能在同一个产品系列里有如此多的存储容量选择，这在市场上是很少见的，这代表了ST提高平台资源配置灵活性的意愿。为扩大产品价格结构，业界还在研究使用不同微控制器开发多个版本的智能手表或智能手机的可行性。
SensorTile嵌入式系统简介
教育是意法半导体 2018年的首要目标，2019年仍然是。开发像SensorTile 这样的完整平台本身就是一项伟大的成就，但是，能够用它来培养下一代创新者，并让他们能够独立做机器学习项目，才是我们公司全心全意做的事情。SensorTile远不只是我们的解决方案和产品，还寄托了我们回报社区、在知识分享和技术实力方面领先业界的期望。
人工智能
意法半导体已经宣布正在开发首个内置有限状态机和决策树的惯性传感器，首次在MEMS上真正引入机器学习。 我们已在嵌入式系统中实现特定神经网络拓扑上取得进展，如同我们在2018年的Orlando系统芯片上所看到的一样。机器学习在2019年将继续作为一个重要的议题， 它让直到几年前还被人们认为不可能达到的效率和功能特点成为了可能。 看看机器学习这个人工智能的分支如何塑造明天的嵌入式系统，这将会是一件很有趣的事。
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