2020年CES消费电子展不仅展现了大量的创新概念和原型设计，亦是一个可以探索创新动力，以及引领未来科技的发展方向。意法半导体表示，2020是一个新十年的开始，对于未来十年改变人类生活的产品来说，今年将是影响深远的一年，因此分享了未来的十大新趋势。

1. 2020年，提升生活品质的十年

过去十年，嵌入式系统真正触及了人们的生活。从监测心率的智慧手表，到追踪运动量的健身手环，再到看护银发族的跌倒侦测器，嵌入式技术为人们带来了实质的益处。2020年应该会让此一趋势崛起，未来十年可能提升生活品质。嵌入式电子产品正在从小工具变为对人们生活有深远影响的智慧产品，而且在机器学习的协助下，人们可以获得有关如何改善健康、减轻压力、安全驾驶，以及如何用心交流的资讯和建议。2020年将提炼我们从过去十年学到的知识经验，并开始应用，使其更有意义。

2. 嵌入式系统教育

意法半导体与重点大学合作，在未来工程师教育方式上发挥作用。例如，为了让学生更快速地掌握控制系统知识，加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Kaiser教授示范了一个价格适中，而且每个学生都能买得起的旋转倒立摆实验平台。ST还展示了如何用透过无人机套件帮助学生了解嵌入式系统。随着教育工作者为未来十年的热点应用培养人才， 2020年将继续上演大规模的教育学术创新。

3. 充电器引领电动车的普及

电动车的售价越来越便宜，某种程度上归功于ST新研发的SiC元件。然而，崛起于2019年的更高效、更实用的充电器市场，2020年应该会全面爆发。假设电动汽车充电器无处不在，城市街道到处都是充电桩，并且家里安装也不用花太多的钱，电动汽车续航问题将会成为历史。正如Enel X于2020年CES中所展示的应用，ST最新IGBT产品有助于创造出更高效的充电系统。

4. 嵌入式系统的图形使用者介面(GUI)

在很长的一段时间里，嵌入式系统是有几个按钮和常式的黑盒子，如今，变成了征服新产业和新应用的人机互动式系统。这也导致产品的成功对易用性的依赖程度越来越高，开发人员往往需要在图形化使用者介面上花费很多时间。意法半导体TouchGFX等解决方案的出现让使用者介面设计相较从前要简单很多，同时最新的优化设计让低功耗微控制器(MCU)也能支援60 FPS的动画，以及多种颜色和细节。

5. 虚拟货币提升资料传输速率和IoT安全？

区块链是过去十年出现之具有重大意义的热门技术之一。不过，企业现在开始意识到，这些系统的用途远不止于货币。透过IOTA和X-CUBE-IOTA1等专案，ST看到整个科技界都在利用分散式帐本技术来促进机器间的通讯，尤其是IoT节点间的通讯。目前该专案本身进展顺利，2020年，资讯传播方式可能会发生变化。

6. 资料安全要求将更加严格

过去曾有评论家表示IoT为「威胁之网」(Internet of Threats)。但是，在走完一段很长的路后，企业更加明白保护嵌入式系统、资料资讯及更新机制的重要性。随着消费者提出更严格的网路攻击防护需求，意法半导体预计企业将会更加地保护产品的资料安全。几年前，资料外泄只是一种几乎没有间接负面影响的教育学习，今天，这是一场公关噩梦，可能危害公司利益，甚至危及生命安全。STM32Trust 正是ST提供合作伙伴保护嵌入式系统的方法之一。

7. Sub-G网路和5G的重要应用

随着Sub-G网路的普及以及5G的到来，嵌入式装置连线互联网变得越来越容易。我们将会看到更多的基础建设，以及更好用、更便宜的连网方案。现在，开发这些解决方案变得更加实际，而且不需花费太多成本。即使是新创公司也计画使用LoRa、Sigfox或其他的Sub-G网路。2020年伊始，ST就推出了STM32WL，以因应此一趋势。

8. 数据科学无处不在

缺乏数据和缺少数据科学家是阻止机器学习应用的主要障碍之一。建立神经网路需要干净、准确和巨量的资料，这意味着始机器学习普及的前提是需要大量可自由使用的资料。然而，意法半导体的合作厂商，例如Cartesiam，正从而从另一个角度解决这个问题，使用一种能够在同一嵌入式系统上执行训练和推理运算的系统来代替资料科学家。

9. 边缘机器学习

过去十年，机器学习需要大型的伺服器、复杂的模型，还有极为罕见的专业团队，其需要投入大量的时间和资源。如今，机器学习可以放入动作感测器中，而且我们将会在边缘装置中看到更多的智慧功能。边缘运算永远不会取代云端运算，但可以快速完善云端运算的功能。透过在感测器内创建决策系统，工程师可以优化资源，节省大量能源和时间。

10. 现实世界中的预测性维护应用

过去十年见证了预测性维护的兴起。因为机器学习的出现，预测性维护能够预测故障并建议更好的维护计画。不过，2020年对于预测性维护应该是具有象征意义的一年，因为开发预测性维护解决方案将变得越来越容易。例如，嵌入式开发工程师可以买到开发板，几分钟后就可以开始编写配套应用，而无需担心云端安全问题、伺服器农场或运算传输量。关于预测性维护，制造业者不再只是考虑，而是在积极地实现。