本文編譯自electronicdesign直接來源：TechSugar

科技行業正在經歷巨大的變革和轉型，以滿足人工智能（AI）的發展需求。盡管人工智能并非新技術，但不可否認的是，由于生成式人工智能和面向消費者的應用（如聊天機器人）的出現，它在過去12個月里已經家喻戶曉。

就像任何一項發布“殺手級應用”以吸引消費者關注的技術一樣，如果想要理解這些技術的潛在的價值以及相應的技術需求和要求，就必須避免陷入炒作陷阱。與許多技術一樣，人工智能技術的發展也將受到不同“瓶頸”的限制，具體取決于其成熟度。換句話說，目前的人工智能挑戰可能與未來的不同。

本文將重點關注人工智能與先進材料（如復合半導體）之間的聯系。

到目前為止，人工智能在很大程度上依賴于對遺留技術的擴展或漸進式改進。一個典型的例子是：2023年人工智能的加速發展在很大程度上是由社交媒體等渠道收集的大量數據的匯集、機器學習的發展以及邊緣計算等硬件支持者的出現所推動的。隨著人工智能的發展，簡單的擴展或漸進式改進將無法滿足市場需求，因此需要“新”的技術。未來人工智能發展的一個關鍵趨勢將是變革我們的“智能”設備，使它們變得更“智慧”。這可以通過一個例子來解釋。在目前的物聯網（IoT）世界中，通過我們的手機控制家居和車輛已經成為常態。例如，我們可以在離家數英里外的辦公室使用手機調高家里的恒溫器或關閉臥室燈。這樣的技術可被稱為“智能”。我們的設備讓遠程執行簡單、常規的操作變得更加方便。下一步將是使這一場景變得“智慧”。例如，智能家居可能會在我下班回家的路上檢測到我在接近我的住所，并確定我所希望的恒溫器設置從而進行調整。當我到家時，智能家居可能還會確認的確是我本人而非我的伴侶，因為我們有不同的溫度偏好。在這個場景中，是我的智能家居做出決定，而不僅僅是執行我的指令，因此，“智能”設備與人工智能相結合，創造了“動態人工智能”。在未來，人們將會有一個永不滿足的需求，那就是讓一切變得“智慧”。

人工智能孕育的智能世界智能世界中的人工智能不僅需要算力，還需要其他技術的支持。這些技術大多依賴于新材料，特別是復合半導體。智能世界中的人工智能有五個關鍵過程：

• 檢測：人工智能必須基于某些事物進行操作。到目前為止，它主要基于社交媒體等收集的大量數據進行操作。然而，在未來，我們需要處理更多樣化的數據類型。與任何數據驅動技術一樣，輸出的質量取決于輸入。因此，為了充分發揮人工智能在無人駕駛汽車和智能醫療等領域的潛力，需要更準確地輸入數據。這些輸入數據大多將通過某種機器驅動的傳感技術生成。例如，無人駕駛汽車中的人工智能將需要車輛以超高分辨率對其環境進行光學成像。
• 計算數據傳輸：一旦檢測到某些信息，這些信息必須被傳輸到計算設備。這種傳輸需要快速、低延遲且極高可靠性（“零”錯誤率）地傳送大量數據。
• 數據處理/計算：迄今為止，這一直是人工智能的焦點，人工智能算法也正在迅速發展。計算硬件的不斷進步以及諸如大量廉價內存等的出現，使得計算能力能夠應對第一波人工智能帶來的挑戰。然而，挑戰只會越來越嚴峻。這正是量子計算等技術在人工智能發展至更大規模時發揮作用的地方。
• 輸出數據傳輸：這是第二點的反向過程，同樣需要遵循嚴格的標準。
• 輸出：在幾乎所有情況下，人工智能都需要輸出某些內容。在許多情況下，這需要將信息顯示出來。通常，這些會顯示在小尺寸的輸出設備上，或者在某種沉浸式環境（如AR/VR）中。這些顯示器的質量對于整個系統的有效性至關重要。

如上所述，當前一代的人工智能主要集中于第三點上，并且隨著以下討論的關鍵進展，這種情況可能會繼續。然而，人工智能的力量將遇到與計算能力無關的其他障礙。讓我們更深入地探討其他四個領域（實際上是三個，因為有兩個數據傳輸過程）。

AI智能世界流程之一：檢測為了實現智能世界，先進的傳感技術必不可少。在這個世界中，3D面部識別等技術將成為基本要求。這種成像技術將擴展至更遠的距離（例如，汽車中的LiDAR）。本質上，檢測將超越“可見”范圍，從而在醫療護理領域帶來令人興奮的進步，特別是在早期檢測方面將實現階躍式改進——例如，我們的設備將連續（無創地）監測我們的血液并了解生物指標。上述的檢測形式有一個共同點。它們需要特定波長的光與環境相互作用，并提供作為人工智能輸入的輸出信號。這些光電傳感器依賴于復合半導體。復合半導體經過多年的發展，從最開始的電信數據收發器，到最終支持3D傳感等的先進設備的發展，如垂直腔面發射激光器（VCSEL）。

用于傳感的復合半導體的發展非常活躍，并將繼續專注于在寬光譜（從深紫外到長波紅外）范圍內運行的縮放技術。該領域的進步將基礎材料開發與大量半導體制造技術相結合。這些材料的工程和實現需要在原子尺度上進行控制，這需要使用一種稱為外延的技術。

AI智能世界流程之二：數據傳輸如上所述，動態人工智能有兩個關鍵的數據傳輸步驟。我們將它們放在一起討論，因為它們的要求是相同的。具體來說，動態人工智能依賴于以低延遲和“零”錯誤率快速傳輸大量數據的能力。這再次涉及到復合半導體技術領域，這些技術是快速數據通信（如上面討論的收發器）和5G無線通信等技術的基礎。在當今和未來的通信基礎設施（如基站）中，氮化鎵（GaN）等復合半導體材料至關重要。在移動設備方面，基于砷化鎵（GaAs）的異質結雙極晶體管（HBTs）是5G手機前端模塊的核心。展望未來，不難想象物聯網的所有智能組件都將需要像智能手機一樣工作，從我們的汽車到路燈，再到我們的冰箱，甚至是我們穿的衣服。隨著數據量的增加，對帶寬和速度的需求也將增加。這將推動技術向更高頻率發展，進入一個新的領域，即FR3。在這些頻率下，復合半導體材料提供了卓越的性能和效率，并且它們將持續發展。

與光子材料一樣，人工智能需求提出的嚴格規范需要材料工程和在原子尺度上的控制技術的支持，這還是需要外延技術。

AI智能世界流程之三：輸出

與未來人工智能相關的最常見的畫面之一是沉浸式AR/VR環境。這將需要由極小（特定尺寸）的發光二極管或microLED驅動的超高分辨率顯示屏。同樣，對于microLED而言，復合半導體材料是唯一的選擇，而外延技術是制造前沿材料的必要條件。

可以看出，動態人工智能世界高度依賴于復合半導體材料。當前的技術已經實現了目前人工智能所需的基本功能，而下一代技術的進步將推動未來幾代人工智能的發展。

提升計算能力以匹配量子計算速度盡管動態人工智能還有其他的一些關鍵組件，但我們不能忘記這些組件的發展將與計算過程的進一步發展同時進行。如上所述，動態人工智能的處理速度和計算需求正在推動新型計算機——量子計算機的進步。盡管量子計算機仍處于起步階段，還面臨著許多挑戰，但它具有巨大的發展潛力，可能是充分發揮動態人工智能世界潛力的唯一途徑。對于許多人來說，量子計算機讓人聯想到科幻小說的場景，這是有充分理由的。此外，量子計算機將需要一套全新的材料（如超導體、氧化物、二維材料等）。

雖然這與復合半導體材料不同，但該領域的創新仍然是一個材料科學/工程問題。預計外延等技術實現的精細控制將推動量子計算機發展至滿足動態人工智能需求的成熟階段。

使用復合半導體處理功耗問題到目前為止，我們忽略了一個眾所周知的問題。隨著動態人工智能的發展，它開始監測我們的整個世界，傳輸大量數據，并進行計算處理信息，通常還伴需要高分辨率的輸出顯示，而系統中所有組件的能耗都將增加。因此，我們遇到了一個有些諷刺的障礙。為了創造一個由動態人工智能驅動的世界，我們卻在加劇全球的環境危機。然而，還是有希望的。除了卓越的光學和電學特性外，復合半導體還具有另一個關鍵屬性，可以說是它們最重要的特性，那就是極高的效率。一個來自照明行業的現實例子生動地說明了這一點。大多數人都熟悉LED燈泡/燈具，它們已經在很大程度上取代了燈絲燈泡。LED燈泡就是用復合半導體氮化鎵（GaN）制成的。將LED燈泡與燈絲燈泡進行比較，LED燈泡在產生相同光輸出的情況下，僅消耗約10%的電能。這種顯著差異歸功于氮化鎵將輸入電能轉化為輸出光能的效率。同樣的情況也發生在基于氮化鎵的高效電源（用于移動設備）上。輸入的能量中有更少的部分會以熱能的形式被浪費掉，從而構建了一個更加高效的系統。

隨著人工智能的發展，氮化鎵將在電源組件中占據重要地位，以避免能耗隨著動態人工智能的進步而增加。

構建未來的動態人工智能世界人工智能的近期發展已經引起了全世界的關注，而它仍處于起步階段，許多令人興奮的發展即將來臨。AI將引領我們從“智能”世界邁向“智慧”世界。隨著這一轉變，除了AI計算（當前的重點）之外的其他能力也將變得日益重要。

這一向智慧世界的邁進意味著，以復合半導體和新型材料外延技術為支撐的半導體材料將脫穎而出，成為未來動態人工智能世界的關鍵推動者。