1、電動汽車抵達自動化

　　我們已經聽說過一段時間以來的自動駕駛汽車了，但是開發已經開始和停止，高調的絆倒和延誤。我們即將走過那個階段。相機，激光雷達，雷達和傳感器技術的快速完善正在融合到第一代全自動車輛中。現在，世界上幾個城市正在進行試驗，隨著技術的鞏固和標準化，公眾的認知將迅速趕上。“當安全氣囊首次引入時，它們會導致死亡，但技術進步，現在我們接受它們可以挽救生命，“現在公眾都很謹慎，但社區正在接受自治人員的想法，我們很快就會全面接受自動駕駛汽車。”擁有自動駕駛汽車的世界將影響交通模式，交通基礎設施和乘車共享。

　　電池存儲容量的提升意味著許多自動駕駛汽車也將成為電動汽車。世界上每個主要城市都在處理污染，他們正在打破適應社會電動汽車所需的障礙，包括增加充電站。到下一個十年結束時，路上所有車輛中的三分之一將是電動車。這是我多年來在汽車技術領域看到的最激動人心的事情，如果你在10年前告訴過我，我們在這些技術的發展方面走得很遠，我就不會相信它了。

　　2、工業應用技術趨勢

　　第四次連接器工業革命正在我們身上。機器人，自動化，實時數據和物聯網連接在地板，農場或工廠中的設備之間的集成正在改變制造體驗。利用智能技術的工廠和倉庫有可能更安全，更高效。自動化監控系統將通過預測性維護來計算物料需求并監控供應水平，維持質量水平并減少停機時間。添加自動化小型車輛來運輸產品和供應品，無可否認將會中斷什么。一些估計預測，在未來三年內，超過50％的工廠工作將失去自動化。或許人類只是在變化，發展成為高科技職位而不是勞動角色。需要人類來分析監測系統收集的數據并對其采取行動。需要維護自治系統。網絡安全將成為工廠工作的必要組成部分。工程師將需要改進相鄰技術，如條形碼閱讀器，并創新不可避免的。

　　3、邊緣計算術趨勢

　　多年來，我們看到數據中心的規模和功率不斷升級。隨著物聯網的擴展，越來越多的設備正在與云進行通信，以大量，持續的數據交換方式訪問數字內容，軟件和服務，這些數據主要由有限數量的云提供商控制。在2019年，一些控制將開始分散，轉移到云的“邊緣”。一些功能將轉移到嵌入傳感器，人工智能（AI）芯片以及機器學習和處理功能的單個設備，而不是數據中心完成大部分計算（并消耗大部分能量）。能源使用，安全責任和服務器成本將變得更加本地化。亞馬遜和IBM等提供商的收益（和成本節約）顯而易見，但用戶也將從中受益。從家用電子產品到自動駕駛汽車的產品將成為邊緣設備。設備設計正在轉變為包括具有集成微控制器，執行器驅動器芯片和模塊的智能傳感器，這些傳感器改變了系統中所涉及的連接器和電纜的作用和要求。

　　4、人工智能技術應用增強現實

　　人工智能將成為電子系統中更重要的部分，因為邊緣計算和5G等因素使我們的汽車，設備和工業系統變得更加智能。這一概念首先引起了游戲等應用的關注，但從醫療設備到建筑基礎設施等各個領域都將受到影響。人工智能（AI），特別是機器學習和深度學習，是當今嵌入式視覺的顛覆性技術之一。這些技術使我們能夠構建更智能的系統，例如在過去對象的特征需要由開發人員專門編程來進行對象識別，今天的深度學習實現將幫助機器根據許多圖片或視頻示例自動提取這些特征。

　　結果是這些機器甚至能夠比人類更快地識別物體并且具有更高的準確度。與物聯網系統相關的嵌入式視覺應用通常需要無線，以太網或串行連接。與機器視覺相關的工業應用通常需要GigEVision，USB3Vision或CoaxPress連接。連接器需要堅固可靠，并且根據應用，這可能更重要或更重要。人工智能已經出現在那里，但在2019年，我們將看到數量上升，在2020年和2021年，我們將看到每個市場都有大量支持人工智能的設備。

　　企業將能夠利用這些見解來激活預測設備維護或訂購和履行等功能。醫療保健提供商將能夠決定由家庭監控設備收集的醫療信息。在用戶層面，還將簡化用戶體驗。你不需要成為數據科學家才能獲得這種潛力，技術令人驚嘆，但簡單是系統的一部分。