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穿戴式裝置問世以來，發展速度一日千里，短短數年來，包含針對大眾消費者的智慧手表、智慧手環和穿戴式攝影機，如雨後春筍般地蓬勃推出，根據全球研究機構IDC調查全球穿戴式裝置追蹤報告的結果顯示，2021年第四季全球穿戴式裝置市場創下新高，出貨量達1.71億台、年增10.8%。
隨著設備外形尺寸不斷縮小，穿戴裝置的晶片在有限空間創造最大效能。
穿戴裝置更加趨向緊湊輕巧的外形，面臨既要提供豐富、直覺的體驗，又滿足延長電池續航時間的要求。透過晶片電源管理技術節流，新興半導體系統級封裝擴大電池體積，與外部能量採集延長裝置續航時間。
若想透過優化雷達MMIC收發器的RF性能來延長雷達偵測距離，可從輸出功率和雜訊係數這兩個關鍵參數下手，在設計上各有不同的選擇，並須權衡對於功耗或者抗干擾性的要求與限制。
隨著全球針對自駕技術越發重視，車用雷達市場規模也不斷擴展。在汽車業朝增加雷達訊號頻寬和提升距離解析度等趨勢發展下，新雷達系統的設計也更仰賴量測設備的精準度。
各家國際車廠皆陸續發表L3等級汽車，車廠如何讓汽車擁有高度自駕特性，雷達感測器是其中的關鍵技術之一，本文將探討光學雷達協助自動駕駛技術的進程。
隨著自駕功能汽車發展至Level 2+、Level 3，車輛搭載感測器數量持續提升，車內電子架構與設計愈加複雜，且因應隨著聯合國UN/ECE R79法規的新汽車安全要求與新車評鑑計畫(NCAP)更新標準生效，汽車製造商必須實施系統改良以支援先進駕駛輔助與自動駕駛功能。
隨著自駕車熱潮升溫，用於準確測量目標距離和速度的毫米波雷達(mmWave)，成為不可欠缺的感測要件之一，現今業界已達到L2+等級，未來為求在不同場景、速度下安全運作，全方位環景能力就顯得愈加重要。
汽車自駕、聯網、電動化與共享發展不斷超前演進，人類理想中的未來汽車已經逐漸可見雛形。感測器質與量大幅成長，亦助力車用晶片與人工智慧(AI)的應用發展。
在車用感測器中，光達(LiDAR)具有高量測距離、高精度、高辨識度，是邁向L3自駕不可欠缺的關鍵要素。發展較早的傳統機械式光達，由於體積過大、價格高昂導致車廠難以普及化，為此業界轉向朝固態光達研發，近年來各界逐漸對此寄予厚望，期盼固態光達順利突破技術瓶頸，成為接下來的布局焦點。
車用感測器在質與量上持續提升，影像感測器著重微光性能，毫米波雷達提升感測距離/解析度，固態光達研發接近量產， 感測融合協助備援與自駕決策判斷。
伴隨多樣化物聯網場景不斷湧現，Wi-Fi HaLow提供高資料速率、雙向傳輸、廣泛覆蓋範圍等特性，滿足LPWA物聯網應用場景需求，HaLow將在2022年為物聯網領域開啟新篇章。
物聯網因應各類不同場景，促使多種低功耗廣域網路(LPWA)標準陸續興起，成本、低功耗和智慧化特性是諸多企業考量因素，而在近年技術發展之下，ZETA也應運而生，提供企業更多元選擇。
物聯網(IoT)、智慧城市的時代來臨，智慧應用對於低功耗廣域(LPWA)網路的連線需求與日俱增，多種技術遍地開花， 加速人類社會智慧化的步伐。看準能源轉型成為必要發展趨勢，Wi-SUN生態系布局智慧儀表市場。
Wi-SUN是近年備受產業矚目的低功耗廣域網路(LPWA)成員，其技術優勢被廣泛應用在智慧電表與智慧電網領域。
新世代LPWA技術滿足物聯網新興需求，Wi-SUN能源智慧監測協助零碳轉型，HaLow市場需求逐漸浮現，Mioty適合發展車隊管理/資產追蹤，DECT-2020為使用非授權的5G技術，NR-RedCap則瞄準智慧穿戴/影音應用。
2011年，德國政府提出工業4.0計畫，整合工業技術、銷售與產品體驗，透過人工智慧等先進技術，建立自動化、標準化、高效率的智慧工廠，帶動一波產業數位轉型的風潮。
隨著物聯網不斷革新，機器視覺、人工智慧(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)和無線感測器等技術之進步，正加速工業4.0時代的到來，智慧製造已成未來趨勢，可加速產業效率並降低總體成本。
感測器負責蒐集環境資訊，也是建構產線智慧化的基礎，藉以實現預兆分析、製程優化，動態監控並提升效能，達成減少資源浪費，強化生產線韌性。
網路邊緣裝置和新興應用可將大量原始資料轉化為即時決策參考。本文介紹整合現成的人工智慧(AI)/機器學習(ML)工具、IP核心、硬體平台、參考設計以及客製化設計服務，如何協助將網路邊緣裝置和應用快速推向市場。
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