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半导体行业观察|美国制定半导体十年计划，聚焦五大方向( 二 )


半导体行业观察|美国制定半导体十年计划，聚焦五大方向
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图1 ， 模拟电子学的维度（左）
图2 ， 大脑的感知和推理能力是基于超压缩的感知能力 ， 能够减少10万个数据 ， 并且运算在很低的能耗上 。
物理世界本质上是模拟的 ， 而“数字社会”对先进模拟电子设备的需求日益增加 ， 以使物理世界和计算机世界之间的交互成为可能 。 “感知我们周围的环境是下一代人工智能的基础 ， 下一代人工智能设备将具备感知和推理能力 。 全球机器界面是当前以信息为中心的经济的核心 。 例如 ， 下一波先进制造革命预计将来自下一代模拟驱动的工业电子 ， 包括传感、机器人、工业、汽车、医疗等 。 对于关键任务应用 ， 电子元件的可靠性是优先考虑的问题 。 例如 ， 如今模拟芯片占汽车电子产品故障的80% ， 比数字芯片的故障严重十倍 。
从物理世界产生的估计总模拟信息相当于~1034位/秒 。 作为参考 ， 人类总感觉吞吐量在~1017位/秒(图3) 。 因此 ， 我们感知物理世界的能力明显受到限制 。 未来的模拟电子技术有巨大的机会来增强人类的感知系统 ， 这将产生重大的经济和社会效应 。 比如 ， 针对人类感知和认知系统打造的多媒体 ， 囊括神经系统接口和通信技术 。 这将产生以人为中心的新技术 ， 如基于多感觉的医疗诊断和治疗 ， 带有虚拟香气合成器的完全虚拟现实 ， 或基于室内空气质量的主动气味消除 。 这可以导致新的以人为中心的技术 ， 如多传感为基础的医学诊断和治疗 ， 完全虚拟现实与虚拟香气合成器 ， 或基于室内空气质量的主动气味消除 。
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图3：世界已安装传感能力的发展趋势
今天 ， 生成模拟数据的能力比我们智能使用数据的能力增长得更快 。 在不久的将来 ， 这种情况将变得更加严重 ， 来自我们生活和物联网传感器的数据可能会产生模拟数据洪流 ， 在我们最需要的时候掩盖有价值的信息 。 传感器技术正经历着指数级增长 ， 预计到2032年将有45万亿传感器 ， 每年将产生100万zettabytes(1027字节)的数据 。 这相当于~1020 bit/秒 ， 从而超过了人类感知的总体吞吐量 。 因此 ， 从预测的数据洪流中提取关键信息并以适当的方式加以应用是驾驭数据革命的关键 。 所以 ， 模拟的宏伟目标是通过革命性的技术以更少的能耗和数据位来增加有用的/可操作的信息 ， 例如以105:1的实际压缩/减少比来减少感知-模拟-信息 。
对于许多实时应用程序 ， 感知数据的价值是短暂的 ， 有时只有几毫秒 。 数据必须在该时间范围内使用 ， 在许多情况下 ， 出于延迟和安全考虑 ， 必须在本地使用 。 因此 ， 追求信息处理技术的突破性进展 ， 如开发分层感知算法 ， 使从原始传感器数据理解环境是一项基本要求 。 新的计算模型 ， 如模拟“近似计算”是必需的 。 这与本文后面概述的发现一个全新的“计算轨迹”的宏伟目标#5是一致的 。 新的模拟技术也可以为通信技术提供巨大的进步 。 即使在计算机对计算机通信中 ， 在长距离时也需要模拟接口 。 在输入/输出(I/O)边界收集、处理和通信模拟数据的能力对未来的物联网和大数据至关重要 。 模拟技术在太赫兹领域的发展将需要未来的传感和通信需求 。
行动呼吁
模拟接口连接物理世界和数字世界 。 我们通过模拟信号获取物理世界信息的集体能力比可用信息低10000亿倍 ， 很快就需要在模拟电子学方面取得突破性进展 。 新的方法来感知 ， 如感知行动 ， 模拟“人工智能”（AI）平台 ， 大脑启发/神经形态和分层计算 ， 或其他解决方案将是必要的 。 信息处理技术的突破性进展 ， 如开发感知算法 ， 使人们能够从原始传感器数据中了解环境是一项基本要求 。 新的计算模式 ， 如模拟“近似计算” ，可以交换能量和计算时间与输出的准确性(大概大脑是这样做的)是必需的 。 新的模拟技术将给通信技术带来巨大的进步 。 在输入/输出边界收集、处理和通信模拟数据的能力对未来的物联网和大数据世界至关重要 。 此外 ， 模拟开发方法需要在生产力上有一个步骤的提高（10倍或更大） ， 以及时解决应用程序爆炸问题 。 总之 ， 合作研究建立革命性的模式 ， 为未来节能模拟集成电路的广泛的未来数据类型 ， 工作量和应用是必要的 。


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