[摘譯] 十個即將改變消費電子走向的技術（一）

原文：Ten technologies that will shake the CE world
出處：EETimes

• Motion processing
• GPU compute
• Ubiquitous Android
• The ARMing of Win8
• Touch-free HMIs
• Talkative intelligent agents
• Graphene as the new silicon
• Embedded vision
• Home health hubs
• Location-based services

Motion Processing 動作辨識

這裡的動作辨識指的不是 Kinect 那種動作或姿勢的偵測，而是整合各種微機電感應器（MEMS sensors）所能偵測到的觸控、壓力、高度、方向、指向、和位置等等資訊，設計出新的應用。

目前常見的 MEMS 感應器包括：加速規（accelerometer）, 陀螺儀（gyroscope）, 磁力儀（magnetometer，用來作數位羅盤）和高度計（altimeter，氣壓感應器，用來指示高度）等等。近年來由於成本降低、體積縮小、耗電也下降，這些感應元件已經滲入到各種電子產品之中，成為各種應用的基礎。

在今年（2012）內，這些感應器很可能會被整合到單一個4mm平方的模組之中，各家消費性電子產品製造商將會推出各種基於這些感應衍生而出的應用。


GPU compute 通用圖形處理器

通用圖形處理器（GPGPU）的發展，主要是有鑑於近年來繪圖加速卡的運算能力日益強大，圖形處理器（GPU）除了分擔圖形計算的工作之外，其實也可以負責一般性的計算工作，加上其硬體架構原本就是針對平行化的設計，在計算的典範逐漸由序列式轉移到平行計算的時候，更凸顯了圖形處理器作為一般計算用途的適用性。

目前幾個資訊大廠都有推出專用 GPGPU 開發平台，像是 Nvidia 的 CUDA，微軟的 DirectCompute（譯按：原文誤寫作 DirectX compute），開源社群的 OpenCL 和 OpenGL Shading Language，Renderscript 等等。雖然目前仍缺乏與作業系統的整合，但是其提高計算效能與節省能源的效益是非常顯著的，未來 CPU 甚至可能可以僅負責中央控管的工作

譯按：
1. 原作者用 GPU compute 來命名，但其實這個領域一般稱為 GPGPU，中譯也是由此名詞而來。
2. 事實上，Apple 2009 年十月推出的 OS X Snow Leoprd 即已內建了對 OpenCL 的支援，並非如原作者所說的「尚未有作業系統等級的支援」，而是應用程式的架構大多都還不是平行化的，因此沒辦法借助於這樣的系統來加速。
3. ARM 最近提出的 big.LITTLE 架構即是這樣的規劃。