پیشرفت فناوری پاسخی به نیازهای بازار است و مسیر را برای کاربردهای جدید در صنایعی مانند خودروسازی، اینترنت اشیا (IoT) و الکترونیک هموار کرده، استانداردهای طراحی را بازتعریف کرده و چشم‌اندازهای نوینی برای نوآوری ایجاد می‌کند. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یکی از عوامل کلیدی در تحول فناوری‌های عصر حاضر جایگاه خود را تثبیت کرده است. با ورود به سال ۲۰۲۵، ضروری است که روندهای نوظهور تجزیه و تحلیل شوند و پیش‌بینی‌هایی که آینده را شکل خواهند داد، به‌ویژه با تمرکز بر پیشرفتهای فنی و تأثیرات عملی آنها بر صنعت سامانه‌های امبدد مورد مطالعه قرار گیرند.
محاسبات و هوش مصنوعی لبه‌ای
یکی از مهم‌ترین تغییرات در اکوسیستم هوش مصنوعی، ادغام آن با محاسبات لبه‌ای است. مدل سنتی مبتنی بر ابَر (cloud computing)، همچنان از اهمیت زیادی برخوردار است. اما با توجه به اینکه محاسبات لبه‌ای امکان پردازش مستقیم داده‌ها را برای کاربران فراهم می‌کند، راه‌حل‌های ابری به‌طور فزاینده‌ای با راه‌حل‌های لبه‌ای جایگزین می‌شوند. این انتقال به‌دلیل نیاز به کاهش تأخیر، بهبود حفظ حریم خصوصی داده‌ها و بهینه‌سازی مصرف انرژی صورت می‌گیرد. انتظار می‌رود که در سال 2025، پلتفرم‌های امبدد مجهز به شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی اختصاصی مانند TPU یا واحد پردازش تنسور و NPU یا واحد پردازش عصبی به‌طور فزاینده‌ای محبوب شوند.
با استفاده از این راه‌حل‌ها الگوریتم‌های پیچیده به‌طور مستقیم روی دستگاه‌های محلی اجرا شده و کاربردهای گسترده‌ای مانند شناسایی گفتار به صورت real time و پردازش تصاویر با وضوح بالا ممکن خواهند شد. همچنین، هوش مصنوعی لبه‌ای همراه با دستگاه‌های هوشمند، پردازش سریع‌تر و قابل‌اطمینان‌تری را در محیط‌های با شرایط سخت مثل سیستم‌های صنعتی و بهداشتی فراهم خواهند کرد.
صنعت خودروسازی و خودروهای خودران
صنعت خودروسازی یکی از صنایعی است که هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بر آن دارد و انتظار می‌رود این روند تا پایان سال 2025 شتاب بیشتری بگیرد. خودروهای خودران از مدل‌های پیشرفتهای بهره‌مند خواهند شد که با حسگرهای LiDAR، رادار و دوربین‌های با وضوح بالا ترکیب شده‌اند و از تکنولوژی محاسبات لبه‌ای برای پردازش داده‌های real time به‌طور محلی استفاده خواهند کرد که باعث بهبود ایمنی و کارایی می‌شود. علاوه بر این، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، امکان نگهداری مؤثرتر را فراهم خواهند کرد و نواقص احتمالی را قبل از بروز شناسایی می‌کنند. ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های V2X موجب برقراری ارتباط بین خودروها و زیرساخت‌ها خواهد شد تا آینده‌ای با تحرک شهری متصل‌تر و پایدارتر ایجاد شود.
رباتیک پیشرفته
رباتیک در حال تجربه انقلابی است که به لطف پیشرفتهای هوش مصنوعی به وجود آمده و انتظار می‌رود ربات‌ها در سال 2025 حتی پیشرفته‌تر و خودران‌تر شوند. ربات‌های صنعتی با سیستم‌های computer vision و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مجهز خواهند شد که به آنها این امکان را می‌دهد به‌طور پویا با وظایف و محیط‌های جدید سازگار شوند. به‌طور همزمان، عملکرد ربات‌های همکار که به‌عنوان cobotها شناخته می‌شوند، تکامل یافته و با بهبودهایی در ایمنی و کارایی همراه خواهد شد. در بخش رباتیک خدماتی، شاهد کاربردهای نوآورانه در زمینه‌هایی مانند لجستیک، بهداشت و درمان و مراقبت‌های خانگی خواهیم بود. چراکه ربات‌ها با استفاده از مدل‌های زبان طبیعی و هوش مصنوعی عاطفی قادر خواهند بود به‌طور طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند.
هوش مصنوعی برای اینترنت اشیاء (AIoT)
تلاقی هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء، که به‌طور معمول به آن AIoT (هوش مصنوعی اشیاء) گفته می‌شود، به یکی از عوامل اصلی نوآوری در سال 2025 تبدیل خواهد شد. دستگاه‌های متصل به هوش مصنوعی قادر خواهند بود حجم زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی تحلیل کرده، کارایی را افزایش داده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. در بخش صنعتی، این امر به‌معنای اتوماسیون بیشتر و نظارت دقیق‌تر بر عملیات خواهد بود. در زمینه شهرهای هوشمند، AIoT امکان بهینه‌سازی ترافیک، انرژی و مدیریت پسماند را فراهم خواهد کرد. همچنین، در مدل خانه هوشمند، هوش مصنوعی یکپارچه‌شده در اشیاء متصل، خانه‌ها را هوشمندتر خواهد کرد و در نتیجه دستگاه‌ها قادر به یادگیری عادات کاربران و تعامل به‌صورت شخصی‌سازی‌شده با آنها خواهند بود.
حسگرهای شناختی و هوش داخلی
حسگرهای هوشمند، به‌ویژه حسگرهای شناختی که قابلیت تشخیص را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی داخلی ترکیب می‌کنند، یکی دیگر از حوزه‌هایی هستند که رشد نمایی را تجربه خواهند کرد. این نوع حسگرها پایه‌های اساسی پردازش داده‌های محلی هستند. در زمینه‌هایی مانند بهداشت دیجیتال، حسگرها می‌توانند به‌طور مداوم علائم حیاتی را نظارت کرده و تنها در صورت بروز ناهنجاری‌های قابل توجه، هشدار ارسال کنند. به‌طور مشابه، در صنعت تولید، حسگرهای شناختی قادر به شناسایی علائم اولیه فرسایش یا خرابی هستند و می‌توانند با پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر از خرابی دستگاه پیش‌گیری کنند.
چیپ‌های نورومورفیک
یک حوزه نوظهور و امیدوارکننده، چیپ‌های نورومورفیک است که با معماری و عملکرد شبیه مغز انسان کار می‌کنند. این چیپ‌ها از شبکه‌های نورون مصنوعی که از نظر مصرف انرژی بسیار کارآمد هستند، برای انجام محاسبات استفاده می‌کنند. تا پایان سال 2025، چیپ‌های نورومورفیک به‌طور فزاینده‌ای در کاربردهایی مانند شناسایی الگو، پردازش حسی و کنترل رباتیک مورد استفاده قرار خواهند گرفت. شرکت‌هایی مانند اینتل با چیپ Loihi و IBM با TrueNorth که وعده ایجاد تحول در سخت‌افزار را می‌دهند، از پیشگامان این حوزه به شمار می‌روند. علاوه بر این، استارتاپ‌های نوآورانه‌ای مانند BrainChip با محصولاتی همچون Akida که یک پردازنده نورومورفیک طراحی‌شده برای هوش مصنوعی لبه‌ای است، مرزهای نوآوری را جابه‌جا کرده‌اند. چیپ‌های نورومورفیک مصرف انرژی را کاهش می‌دهند و همچنین پردازش سریع‌تری را در کاربردهایی با بار کاری توزیع‌شده ارائه می‌دهند. ادغام چیپ‌های نورومورفیک در دستگاه‌های امبدد می‌تواند نقطه عطفی باشد که راه را برای نسل جدیدی از سیستم‌های هوشمند فوق‌العاده کارآمد هموار می‌کند.
طراحی PCB
یکی از حوزه‌های در حال تحول، کاربرد هوش مصنوعی در طراحی برد مدار چاپی یا PCB است. این فناوری نوآورانه، با ارائه ابزارهای پیشرفته مراحل فرآیند طراحی را بهبود بخشیده و در حقیقت روش کار طراحان را تغییر می‌دهد. استفاده از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌آورد تا با درنظر گرفتن مدیریت حرارتی، چیدمان مدارها به‌طور مؤثرتری بهینه‌سازی شوند و توزیع اجزا به‌طور بهینه‌تری انجام گیرد و مشکلات ترافیک در فضای موجود کاهش یابد. این فناوری‌ها قادرند نواحی بحرانی از نظر دفع گرما را شناسایی کرده و راه‌حل‌های با عملکرد بالاتر پیشنهاد دهند.
جنبه اساسی دیگر، تحلیل تداخل الکترومغناطیسی است که با افزایش پیچیدگی و مینیاتوریزه شدن دستگاه‌های الکترونیکی، به شدت خودنمایی می‌کند. الگوریتم‌های پیشرفته می‌توانند این تداخل‌ها را در مرحله طراحی پیش‌بینی کرده و کاهش دهند که موجب بهبود قابلیت اطمینان سیستم‌های نهایی می‌شود. پلتفرم‌های طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی ابزارهای شبیه‌سازی ارائه می‌دهند که به مهندسان این امکان را می‌دهند تا سناریوهای پیچیده را تحلیل کرده، مسائل بحرانی را پیش‌بینی کرده و زمان توسعه را تسریع کنند و در عین حال از کیفیت نهایی محصول اطمینان داشته باشند. انتظار می‌رود که تا پایان سال 2025 این فناوری‌ها به‌طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار گیرند. این امر باعث افزایش بهره‌وری تیم‌های طراحی شده و همچنین به ساخت دستگاه‌های الکترونیکی قابل اعتمادتر و با بهره‌وری انرژی بالاتر کمک خواهد کرد.
زیرساخت انرژی
هوش مصنوعی بخش زیرساخت انرژی را متحول می‌کند و آن را کارآمدتر و پایدارتر می‌سازد. سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به‌صورت آنی هستند و توزیع و مصرف منابع را بهینه‌سازی می‌کنند. هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌آورد که به‌طور سریع‌تر و دقیق‌تر به نوسانات تقاضای انرژی پاسخ داده شده و ثبات کلی سیستم بهبود یابد. در سال‌های آینده، ادغام شبکه‌های هوشمند با الگوریتم‌های یادگیری ماشین این امکان را فراهم خواهد کرد که اوج‌های مصرف پیش‌بینی شده و ادغام بیشتر منابع انرژی تجدیدپذیر مانند باد و خورشید تسهیل شود. در عین حال، هوش مصنوعی با پیش‌بینی خرابی‌های بالقوه و رفع آنها قبل از وقوع، در نگهداری زیرساخت‌های حیاتی نقش اساسی ایفا خواهد کرد و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر را کاهش خواهد داد.
میکروکنترلرها
میکروکنترلرهای هوشمند با هوش مصنوعی داخلی وعده تحول در چشم‌انداز فناوری را می‌دهند و راه‌حل‌های سریع‌تر، کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تری را برای پاسخگویی به چالش‌های آینده ارائه می‌کنند. تکامل سخت‌افزار امبدد، میکروکنترلرها را به دستگاه‌های هوشمندتر و توانمندتر تبدیل می‌کند که قادر به پاسخگویی به نیازهای برنامه‌های پیشرفته هستند. میکروکنترلرهای مجهز به قابلیت‌های هوش مصنوعی به یک عنصر کلیدی در کاربردهایی مثل ترکرهای سلامت، حسگرهای صنعتی کنترل فرایند و سیستم‌های اتوماسیون خانگی پیچیده که نیاز به پردازش آنی اطلاعات دارند تبدیل شده‌اند.
با پیشرفتهای صورت‌گرفته در چارچوب‌های سبک برای هوش مصنوعی مانند TensorFlow Lite و Edge Impulse، امکان اجرای مدل‌های یادگیری ماشین حتی روی میکروکنترلرهایی با منابع محدود سخت‌افزاری فراهم شده است. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در میکروکنترلرها محدودیت‌های مرتبط با توان پردازشی و مصرف انرژی را کاهش داده و امکانات یکپارچه‌سازی در دستگاه‌های ارزان‌قیمت و فشرده را گسترش می‌دهد. ترکیب سخت‌افزار بهینه‌شده و نرم‌افزار پیشرفته، نوآوری را تسریع کرده و راه را برای کاربردهای جدید در زمینه‌هایی مانند اینترنت اشیاء، رباتیک و بهداشت باز خواهد کرد.
توسعه کدنویسی محدود یا Low-code
الگوی توسعه کدنویسی محدود که مبتنی بر رویکرد بصری است و نیاز به نوشتن دستی کد را به حداقل می‌رساند، در حال تجربه یک تحول عمیق به لطف ادغام هوش مصنوعی است که وعده می‌دهد فرآیند ایجاد برنامه‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کند. تا پایان سال 2025، انتظار می‌رود که ابزارهای بیشتری از هوش مصنوعی برای خودکارسازی کدنویسی، شناسایی فرصت‌های بهبود و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها استفاده کنند. پیشرفتهای این حوزه باعث تسریع در توسعه و دسترسی بیشتر به هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان با مهارت‌های فنی محدود خواهد شد و نوآوری فناوری را در دسترس همه قرار می‌دهد.
با ادغام هوش مصنوعی در ابزارهای کدنویسی محدود (Low-code tools)، صنایع مختلفی مانند هوش تجاری، نظارت از راه دور و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده برای کاربران از راه‌حل‌های پیشرفته‌تری بهره‌مند خواهند شد که می‌توانند به سرعت با نیازهای خاص سازگار شوند. ترکیب فناوری‌های Low-code و هوش مصنوعی تنها فرصتی برای بهبود بهره‌وری نیست بلکه خلاقیت را تقویت کرده و به تیم‌های چندرشته‌ای امکان می‌دهد تا در طراحی برنامه‌های نوآورانه با یکدیگر همکاری کنند. مرزهای توسعه نرم‌افزار، بازتعریف شده و فرآیند توسعه نرم‌افزار به فرایندی فراگیرتر، پویاتر و متمرکزتر بر نیازهای نهایی کاربران تبدیل می‌شود.
دموکراتیزه کردن دسترسی به هوش مصنوعی
دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی یک هدف استراتژیک است که به منظور ترویج نوآوری در سطح جهانی دنبال می‌شود. به لطف پلتفرم‌های متن‌باز و ابزارهای توسعه در دسترس، موانع ورود کاهش یافته است و حتی استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند از تکنولوژی‌های پیشرفته بهره‌مند شوند. یکی از جذاب‌ترین روندها، ظهور راه‌حل‌های plug-and-play است که طراحی شده‌اند تا به راحتی در پروژه‌های امبدد ادغام شوند.
ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند فرایند توسعه را تسریع کرده و همچنین نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های پیچیده را ساده‌تر سازند، تا هزینه‌ها و زمان پیاده‌سازی را کاهش دهند. این سناریوهای پویا فرصت‌های جدیدی را در صنایعی مانند اینترنت اشیاء، اتوماسیون صنعتی و رباتیک ایجاد می‌کنند که پذیرش هوش مصنوعی را تسریع کرده و تحول فناوری را به سمت فراگیری بیشتر هدایت می‌کند. در نهایت، هم‌گرایی هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های نوظهور مانند بلاک‌چین و اینترنت اشیاء امکانات جدیدی را به وجود می‌آورد. ترکیب بلاک‌چین و هوش مصنوعی بهبود ردیابی داده‌ها و امنیت را به ویژه در محیط‌های صنعتی پیچیده فراهم آورده و در زمینه اینترنت اشیاء نیز مدیریت دارایی‌ها را بهینه کرده و کارایی شبکه دستگاه‌های متصل را بهبود می‌بخشد و برنامه‌های جدیدی را در شهرهای هوشمند و صنعتی فعال می‌کند. آینده بسیار نزدیک‌تر از آن چیزی است که به نظر می‌رسد.