隨著數十億臺設備產生的數據和洞察力不斷激增，智能邊緣也隨之崛起。業界已認識到數據處理的重要性，以獲得更好的洞察結果——并非所有應用場景都能承受數據返回云端數據中心進行處理所帶來的延遲和成本，因此智能邊緣也逐漸被視為一種可行的戰略投資。企業逐漸認識到實時數據分析對于預測性維護和工廠優化，以及建設更高效的城市和有效利用數字化等方面具有重要意義。

隨著人工智能和5G的進步，智能邊緣的轉型也正在加速。因此，互聯和計算的優勢正在衍生到工業應用和高端汽車體驗等環境中。隨著邊緣部署的日漸成熟，人們在這些具有挑戰的環境中對高性能內存和存儲提出了新要求，例如延長使用壽命、擴展可工作溫度范圍和空間，以及優化功耗等。

工業4.0必將加速發展。

在2022年供應持續緊張的情況下，很多企業都將意識到，提升基礎設施和應用程序的智能化水平有助于最大限度地提高其供應鏈網絡的產出。與工業4.0密不可分的數字化趨勢將幫助企業優化制造，彌補供應鏈不足；而計算機視覺和聲音傳感器能夠快速檢測出工廠里的制造缺陷或者問題。

優化制造的需求將加速工業4.0的發展 – 這已不是一個全新的話題，但許多企業才開始真正認識到這個機遇?；ヂ摷夹g、WiFi 6 和 5G，以及先進的人工智能芯片和軟件的持續進步，將推動智能網關、5G專用網絡、邊緣數據中心和智能設備的增長，并實現更優質的管理和協同工作能力。

汽車技術的轉型會越來越快。

隨著高級輔助駕駛功能的日益普及，消費者對用戶體驗會有更高的期望，再加上全球供應鏈的嚴峻形勢，將共同推動汽車行業進入一種嶄新的思維模式。

在未來的一年里，我們將見證受困于供應鏈的傳統技術加速轉型至擁有創新產品和解決方案的下一代平臺。

十年前，某項新技術從主流的非汽車應用拓展至汽車級產品，其采用和驗證周期約為五年，而現在則縮短至約一年半，大幅加速了下一代汽車技術的發展。

我們還將看到汽車行業逐步普及集中式汽車架構。

美國的電動汽車（EV）普及率一直落后于中國和歐洲，但在未來一年中，電動汽車市場將加速增長，并在美國得到更高普及。這為汽車設計工程師加速引入全新架構（如集中式和分區式架構）創造了令人振奮的機會 - 與高度分布式架構相比，這些全新架構的內存、存儲和計算將帶來更高的效率。它們將促使內存和存儲提供更大的容量和更高的帶寬能力，以支持車內日益增長的數據產生、存儲和處理需求。

汽車和工業將是未來幾年增長最快的兩個領域，它們將完美詮釋互聯和智能技術如何賦能全新應用 -- 數據在其產生的地方被快速處理，為用戶帶來更優質的體驗。