科技業(yè)各種風(fēng)潮的起落更迭向來十分快速，不過也有不少重要的趨勢(shì)會(huì)延續(xù)發(fā)燒好一陣子，Electronic Design網(wǎng)站就列出了幾項(xiàng)在2017年相當(dāng)火熱，且在2018年將持續(xù)走紅的嵌入式電子領(lǐng)域潮流。

首先是RISC-V指令集架構(gòu)。這是由加州大學(xué)柏克萊分校(UC Berkeley)所開發(fā)的開源架構(gòu)，RISC-V雖然會(huì)要求硬件實(shí)作的可用性，但并未對(duì)特定微架構(gòu)進(jìn)行過度定義，讓應(yīng)用程序在不同硬件平臺(tái)間具有可移植性，發(fā)展至今已備受學(xué)術(shù)界及業(yè)界青睞，生態(tài)系統(tǒng)也逐漸壯大起來。像美高森美(Microsemi)推出的Mi-V生態(tài)系統(tǒng)，就讓RISC-V在現(xiàn)場(chǎng)可編程閘陣列(FPGA)領(lǐng)域成為要角。

其次是近幾年里相當(dāng)熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network)。硬件的改變自然也會(huì)讓嵌入式開發(fā)者解決問題的方式跟著改變，高階者有負(fù)責(zé)處理像Google TensorFlow等復(fù)雜云端運(yùn)算的硬件，不過更吸引嵌入式開發(fā)者的則是像英特爾(Intel)的Movidius或大疆SPARK無人機(jī)當(dāng)中的低功耗、高效能芯片。

處在上述兩者之間的，還有越來越多針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用而打造的通用圖形處理器(GPGPU)如NVIDIA的Volta、以及數(shù)碼信號(hào)處理器(DSP)，這些產(chǎn)品已對(duì)無人機(jī)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響，未來同樣也將在先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)等應(yīng)用中發(fā)揮所長(zhǎng)。

接著是ADAS、雷達(dá)及光達(dá)(LiDAR)。攝影鏡頭與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)于ADAS在智能自駕車的運(yùn)行有著深遠(yuǎn)影響，而雷達(dá)及光達(dá)則是視覺技術(shù)的輔助。發(fā)展較久的雷達(dá)，過去因尺寸不小且價(jià)格昂貴，通常配備于較高階的車款，而光達(dá)也因價(jià)格及尺寸等因素影響，在用途上更為受限。

不過隨著小型、低價(jià)的3D雷達(dá)及光達(dá)問世，如德州儀器(TI)所推出的毫米波(mmWave)雷達(dá)芯片組、以及LeddarTech開發(fā)出的新型3D光達(dá)等，這些產(chǎn)品未來將會(huì)為相關(guān)應(yīng)用市場(chǎng)帶來新風(fēng)貌。

最后則是語音控制系統(tǒng)。智能音箱如亞馬遜(Amazon)推出的Echo在2017年國際消費(fèi)性電子展(CES)上吸引了眾人目光，相關(guān)應(yīng)用也成為開發(fā)者的熱門焦點(diǎn)，在這類語音控制系統(tǒng)中，執(zhí)行語音辨識(shí)及后續(xù)回應(yīng)的自然語言處理與分析任務(wù)雖然主要還是在云端運(yùn)行，不過來自裝置端軟、硬件的配合也是不可或缺，因此包括XMOS及Cirrus Logic等業(yè)者也都陸續(xù)為亞馬遜Alexa語音服務(wù)(AVS)推出了各種開發(fā)套件。