【IT168评论】智慧型移动设备市场热门，即便桌上型电脑、笔记型电脑双双呈现衰退，但智慧型手机、平板电脑市况仍强强滚，不只新一代嵌入式技术轮番推出，硬体架构也直逼Desktop效能水准…
智慧型移动设备市场持续发烧，即便IT业界正为Windows 8作业系统无法有效提振市场买气而烦恼，但在智慧型移动设备应用产品市场方面，却持续有新的技术、解决方案、产品相继推出，接连炒热移动设备应用市场，丝毫未见市场疲态，也让硬体业者对嵌入式应用市场预期更加乐观。
SoC整合晶片技术 推进移动设备效能提升
针对智慧型移动设备应用架构开发的SoC技术，不只微缩制作工艺已进入更进阶的异质核心、多核心应用技术方案，通讯晶片大厂也针对通讯晶片与通用处理器，推出各种高度整合性SoC或对应解决方案，除在效能上的持续精进外，也有针对降低成本诉求所提出高度SoC整合的单晶片架构方案，不只让智慧型设备的开发难度大幅压低，像是晶片元件料件表变得更加精简、也能有效降低因为离散元件较多造成PCB成本增加的开发问题，有效节省料件成本与开发/验证成本。
至于针对嵌入式智能产品应用需求，已不像PC/NB市场仅有Intel/AMD等选项，在嵌入式应用市场则有通讯晶片大厂、显示晶片厂、ARM通用处理器厂纷纷投入。例如，NAVIDIA即针对移动应用陆续推出Tegra 3/4 SoC产品，已自家成熟的GoForce 3D绘图加速技术方案，整合ARM通用处理核心，建构可面向平板电脑、智慧型手机应用需求的嵌入式处理器产品，透过高效能ARM核心搭配图形加速演算技术整合，满足移动设备的娱乐应用需求。但也因为解决方案多元发展，让相关业者导入产品设计的方案选择多了更多决策复杂度
ARM架构解决方案 仍是移动设备应用主流
除NAVIDIA外，采行ARM技术架构的嵌入式产品方案业者，还有TI、Qualcomm、Freescale、Fujitsu、Infineon、Mediatek、Samsung、Marvell等业者投入开发对应产品，有的针对通用处理器进行强化，例如提高通用处理核心所采行的外部时脉，透过硅晶片的积体电路进阶制作工艺提升外部时脉频率，藉此提升整体运算效能。
同时，也有透过高效能与低功耗核心切换，达到兼具高效能与低功号应用需求，而针对入门型产品，至少也会采行同质双核心设计，达到整体运作效能在一般外部时脉的应用环境下，也能获得因核心数增加达到的性能提升作用，新技术的整合与旧方案的微调再改善，让现有ARM应用方案的市场热度越来越高。
除了嵌入式处理器的性能增进效益外，搭配整个移动设备架构的Ecosystem与关乎移动平台发展的嵌入式作业系统，目前除了Apple建构的iOS嵌入式系统外，其实非苹阵营可以说是以Google的Android声势最强，紧跟后面的Microsoft因推出Windows 8/Windows RT移动作业系统，虽然在众PC/NB硬体厂商积极抬轿，但市场表现仍明显较跨平板、智慧型手机的Android嵌入式系统逊色，目前Microsoft与力拱Windows 8/Windows RT阵营业者，也积极期待Windows 8新版改版释出，能否再振低迷许久的Windows 8/Windows RT应用市场声势。
超可携运算、穿戴式运算 成为当红移动应用
对移动设备来说，虽然越做越小与性能提升是移动产品积极发展的目标，围绕此目标整合发展的技术应用方案，也持续朝此方向持续前进，尤其是积体电路制程与解决方案，已经为移动设备微缩设计方向提供开发设计的积极支援。
但对移动设备而言，可携式的设备设计仍有一定程度的尺寸，目前除了发展可携式的电子产品外，难度更高、产品设计更复杂的超可携式应用产品，在相关核心技术与应用观念逐步到位后，在应用市场逐渐崭露头角，成为下一波移动应用、移动产品生态系应用趋势的核心驱动产品。
在超可携、穿戴式运算技术应用产品中，也不乏有国际大厂积极投入，虽然硬体商大多仍处于积极发展超可携运算技术所需的底层核心应用技术，例如网通、运算、电池与感测技术等，但在这波发动穿戴式、超可携运算设备产品风潮中，较具影响力的却是如Google、百度等搜寻引擎或网路服务业者。
Google积极推展的智慧眼镜设备实验，目前已经达到量产前的产品优化阶段，积极部署智能眼镜的网络服务API(Application Programming Interface)，目前已有初期投入的第三方开发者研发可整合Google智能眼镜的人脸辨识或是云端应用整合服务。
至于百度或部分以“健康”主题应用为主的云服务业者，也积极利用目前技术成熟的移动感测技术、网通技术发展个人运动状态资讯采集的穿戴式运算设备，将原本功能导向设计的动态感应、运动感应元件改制成具装饰配件水准的穿戴式运算设备，让使用者更乐于全日配戴这类运动感测智能配件，24小时/7天长时间记录个人运动资料采集。
同时这类穿戴式电子产品也透过云端技术将采集获得的原始资料透过智慧型手机/平板电脑分散运算，或将原始资料传输上云端利用云服务整合分析，甚至结合网路社群应用服务，加深用户与社群、设备本身的使用连结强度，这些在移动运算技术领域中，都是相当值得持续观察的重要发展方向。
