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隨著工業發展的浪潮來襲，企業要求生產品質的穩定、自動化量產，使得設備以長時間運作，因此需定期維修維持其作業品質。
新一代年輕消費者改變了傳統幾十年來的耳機使用習慣。在過去，頭戴式耳機或半入耳式耳機只是一種配件，使用者在需要通過耳機聆聽時才會戴著，聽完後就會取下。
物品遺失在各產業中相當常見，不論其是否為人為因素，造成的損失皆不容小覷。從書面記錄物品動向，到以GPS定位，以往人們追蹤資產的方式皆存在既有限制。而藍牙5.1規範中的方位尋向功能可進一步使定位及追蹤更精準，使過往問題不復存在。
這個世界正朝向在2035年，從設計、製造、進而連接一兆個裝置的願景邁進。這將是一個效能與使用案例更為多元的世界，但仍有一些普遍性的設計考量，如交互運作性、安全性、擴充性、韌性，以及許多狀況下要求的自主性。毫無疑問地，這些考量會提升複雜性，也會讓客製化半導體成為必要；不過，半導體設計仍需縮短開發的週期，並儘可能地降低成本。兩者該如何兼顧呢？
5G微型服務區架構，將透過多種聯網裝置強化網路接收與服務涵蓋，其中關鍵的光電整合模組，亟需有效提高性價比的解決方案，光載毫米波(mmW-over-Fiber)集中式無線電接取網路(C-RAN)是5G存取網路技術發展重點。
在日漸激烈的5G技術競爭與商用部署的競局中，國際對於承接5G的下世代通訊技術的樣貌仍不清晰，但為了掌握技術話語權與未來的市場先機。產官學研都開始從不同面向進行先期探索，思考新應用型態、新終端產品，與支援新應用模式所需的各種新興科技，並進行先期研究布局。產業界也開始思考、探索在5G方興未艾之際，如何早期掌握下世代通訊技術趨勢，以求取得B5G/6G相關技術與應用發展的市場話語權。
從概念上來說，虛擬化是指可讓一台設備作為一個或多個虛擬機(VM)主機的功能，而且每個虛擬機就像是獨立運作的機器，擁有自己的作業系統(OS)，但所有的操作都是在相同的底層硬體設備上執行。
智慧裝置世界中的聚合能力，也就是電子架構需要感測、思考和行動的常見能力，並在網路邊緣以可靠、安全且漸增的方式執行這些作業，同時另一種緊密相互關聯的聚合能力，也就是消費者的期待越來越類似。
安全已成為所有市場日漸重視的問題。透過諸如Zynq UltraScale+平台上的可信賴執行環境(Trusted Execution Environment, TEE)將安全關鍵元素與系統其餘部分隔離，為其提供重要的安全保障。
近幾年來，汽車內所搭載的電子系統數量正不斷持續增加，隨著資訊娛樂以及先進駕駛輔助系統(ADAS)採用許多如攝影機、雷達、光達等新技術，以及針對不同目的採用各種感測器(穩定度、速度、加速度等)，使其相關的複雜度也跟著攀升。
電動化及自動駕駛正改變汽車領域的需求。即使是引擎、變速箱及車輪速度感測器等標準應用，都有很大的創新空間。OEM和第一級製造商希望在現場試驗新的演算法、架構及感測器技術，因此要求提供硬體原型。硬體原型一般可在幾個月內開發完成，並以動態變更要求的方式判定特性，找出最適合搭配應用的狀態。
隨著先進駕駛輔助系統(ADAS)系統普遍應用於高級車輛上，帶給人們對駕駛安全、舒適、方便與節能等不同於過往的經驗，基於這些現有的技術能量與背景，多種感測器應用技術探索已成為主流並進一步應用於熱門的自動駕駛技術之中。
雖然慣性運動感測器的整合已經存在一段時間，但行動App的最新發展才是使消費者和工業設備感測器整合的演算法、處理器及基礎結構等獲得關注的推手。
隨著汽車邁向半自動駕駛，最終進入全自動的發展趨勢，汽車架構也因而快速演進。汽車製造商也納入各種功能，例如智慧型車門啟閉、汽車共享、預測性維護、車輛追蹤、車隊管理及無線傳輸(OTA)更新等，以強化連線與車內通訊。
自動駕駛車將改變汽車市場的格局，不只顛覆各種傳統產業生產鏈，也將激化人工智慧產業的高度成長，其核心技術從車聯網(Connected Vehicle)技術的突破，演進至高度自動輔助駕駛，最終到自動駕駛汽車(Autonomous Vehicle)之境界。
無線充電具備許多優勢，像是便利性、多裝置整合能力、行動力和彈性，引領整個市場的走向，無線充電市場整體正因此而快速蓬勃發展。2019至2025年間無線充電產值的年複合成長率(CAGR)約為30%，在2025年達到270億美元。
GSM系統的單向認證機制存在缺陷，因而讓假基地台有機可趁，惡意人士透過假基地台監測無線通訊系統中的各種訊令傳輸來竊取私密資料，進行盜用或詐騙，5G非獨立組網也會受影響，所以目前急需威脅偵測機制來偵測假基地台的存在，以保障合法終端用戶的隱私安全。
微機電系統(MEMS)感測器正在湧入市場，這些感測器成本效益高，易於整合在情境感知解決方案中，提供有關其所處情境的重要資訊。這種多用途感測技術有許多使用案例：MEMS感測器在穿戴式聯網裝置中用於偵測使用者動作和手勢；工業MEMS感測器在工廠維護和故障預測中發揮重要作用，有助於提升工廠生產效率；MEMS對車輛安全性和自動駕駛發展至關重要。
在許多應用中，判斷液體的成分與品質是關鍵要務。其中，最顯著的例子就是世上最珍貴的原料「水」。潔淨水以及水過濾技術在全世界扮演著重要的角色，對於生活而言，水也是不可或缺的要素。持續取得日漸稀少的潔淨水資源已經變成越來越重要的議題。
至今全世界的電腦仍採用「馮紐曼架構」，然而，此架構會導致所謂的馮紐曼瓶頸，且近年對電腦運算速度的要求越來越高，越來越多資料密集型應用，譬如機器學習、人工智慧、神經網路和生物系統等，為了突破這樣的瓶頸，記憶體內運算因此應運而生。近年來人工智慧的興起，恰巧記憶體內運算非常適用於人工智慧的硬體加速，兩者之間相輔相成，加速其發展。
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