很高興回答題主的問題，2020年隨著物聯網發展，嵌入式技術、嵌入式系統（Embedded System）可以應用在更廣泛的領域，產業的使用意願提高，也加速了技術的研發。隨著軟硬體技術的發展，嵌入式系統已具有充足的運算能力來處理許多樣的應用，產業需求的系統要能更即時（即時運算Real-Time Computing）與更精準，希望機器能處理使用者所輸入的需求，並且讓它的統整更具目的性與自動化，而自動駕駛汽車便是相關技術於當下消費市場上的一項主流應用。考慮到行車安全，必須在極短的時間內做出精準的決定，對應的系統需求即為即時運算與極低的錯誤率限制。而隨著網路的發達，資料的來源更多元、用途更廣泛，為了解決多個同時執行的工作，系統必須具備即時性工作排程，以期精準地在時限內完成工作，因此也讓嵌入式系統的相關技術在物聯網（IoT）產業被廣泛使用。
為了提高嵌入式系統能源效率，有哪些最新的解決方案？
硬體透過平行處理來降低功耗大致有三個層面：多處理器、多核心、超執行緒（Hyper-Threading）。多處理器是指在一個電腦系統中使用多個處理器來平行處理多項工作，多核心是指在一個處理器上包含多個計算核心。而超執行緒是指單一核心上的暫存器有兩組或多組，因此這一核心可以同時載入兩個或多個執行序，讓執行緒輪流使用此一計算核心，減少計算核心因等待記憶體資料存取而產生的閒置時間。
在硬體支援各層面的平行處理後，系統軟體要面臨的挑戰有：
作業系統或其他系統軟體要能夠即時監控每一個核心的計算負載，分析各個工作計算需求，做為多核心程式排程的參考依據。
電腦中各個元件的耗電並非完全獨立，例如：如果多個核心共享同一Cache，只要任一個核心開啟，則Cache就必須運作、供電。因此分析元件的相依性至關重要，再由相依性問題衍生新的解決方案，例如：加速將多個核心的工作完成，縮短工作時間讓Cache提早關閉省電。
除了計算上的耗電，在執行大量資料的應用程式時，保持與RAM資料所產生的功耗也不容忽視，當嵌入式系統連結高耗電的周邊裝置時，也需要考慮管理周邊裝置的動態功耗。例如：非揮發性記憶體的使用是近期硬體與系統軟體的研究重點之一，此類記憶體在保持大量資料時僅需極低的功耗，有利於減省系統整體的功耗。
很高興回答題主的問題，2020年隨著物聯網發展，嵌入式技術、嵌入式系統（Embedded System）可以應用在更廣泛的領域，產業的使用意願提高，也加速了技術的研發。隨著軟硬體技術的發展，嵌入式系統已具有充足的運算能力來處理許多樣的應用，產業需求的系統要能更即時（即時運算Real-Time Computing）與更精準，希望機器能處理使用者所輸入的需求，並且讓它的統整更具目的性與自動化，而自動駕駛汽車便是相關技術於當下消費市場上的一項主流應用。考慮到行車安全，必須在極短的時間內做出精準的決定，對應的系統需求即為即時運算與極低的錯誤率限制。而隨著網路的發達，資料的來源更多元、用途更廣泛，為了解決多個同時執行的工作，系統必須具備即時性工作排程，以期精準地在時限內完成工作，因此也讓嵌入式系統的相關技術在物聯網（IoT）產業被廣泛使用。
為了提高嵌入式系統能源效率，有哪些最新的解決方案？
硬體透過平行處理來降低功耗大致有三個層面：多處理器、多核心、超執行緒（Hyper-Threading）。多處理器是指在一個電腦系統中使用多個處理器來平行處理多項工作，多核心是指在一個處理器上包含多個計算核心。而超執行緒是指單一核心上的暫存器有兩組或多組，因此這一核心可以同時載入兩個或多個執行序，讓執行緒輪流使用此一計算核心，減少計算核心因等待記憶體資料存取而產生的閒置時間。
在硬體支援各層面的平行處理後，系統軟體要面臨的挑戰有：
作業系統或其他系統軟體要能夠即時監控每一個核心的計算負載，分析各個工作計算需求，做為多核心程式排程的參考依據。
電腦中各個元件的耗電並非完全獨立，例如：如果多個核心共享同一Cache，只要任一個核心開啟，則Cache就必須運作、供電。因此分析元件的相依性至關重要，再由相依性問題衍生新的解決方案，例如：加速將多個核心的工作完成，縮短工作時間讓Cache提早關閉省電。
除了計算上的耗電，在執行大量資料的應用程式時，保持與RAM資料所產生的功耗也不容忽視，當嵌入式系統連結高耗電的周邊裝置時，也需要考慮管理周邊裝置的動態功耗。例如：非揮發性記憶體的使用是近期硬體與系統軟體的研究重點之一，此類記憶體在保持大量資料時僅需極低的功耗，有利於減省系統整體的功耗。