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瑞典工业通信专家HMS Networks宣布，它声称是第一款针对私有工业网络优化的商用工业5G路由器。该路由器支持爱立信Industry Connect 5G网络，允许用户开始使用5G。HMS还提供了用于在工业环境中测试和评估5G的入门套件。

在过去的几年中，全球数据流量蓬勃发展，全世界有超过125亿台连接设备。当前在全球范围内部署的5G通信标准引发了对具有更高性能（例如更高的速度，更低的功耗，更低的成本以及更易制造的性能）的小型设备的需求。石墨烯电光调制器将在下一代数据通信和电信领域带来新的性能飞跃。

近日，中国科学院深圳先进技术研究院微创中心研究员王磊团队设计出一种基于ZnO纳米棒结构的新型柔性织物基底压电压力传感器

利用石墨烯和其他二维材料制造出世界上最小的微芯片，这种方法被称为 “nano-origami”，可以加快计算速度。

日立制作所发布消息称，在马达驱动装置等使用的“功率半导体”领域，开发出了节能性业界最高的产品。该产品使用耗电量低的碳化硅（SiC）。将面向铁路及需求高涨的纯电动汽车（EV）等市场扩大销路，力争2030年度将碳化硅制造的半导体销售额提高至300亿日元，达到2019年度的30倍。

在高度灵活且网络化的制造系统中，复杂生产过程要求所有工艺过程和分布式系统都能可靠地且在较短的延迟时间内交换数据。对于这种“超可靠和低延迟通信”（URLLC）要求，致力于移动通信技术标准化的第三代合作伙伴计划（3GPP）正在为未来5G产品开发新标准。弗劳恩霍夫生产技术研究所（IPT）和瑞典移动通信供应商爱立信（Ericsson）正在亚琛（Aachen）测试一种用于机床碰撞控制的实际生产方案的URLLC功能。

量子计算是未来信息技术发展的重要方向，在一些特定领域具有较大应用潜力。基于硅量子点的量子比特是实现通用量子计算最有前景的方案之一，具有较长的退相干时间和出色的CMOS制造工艺兼容性。目前，硅量子点量子计算正处在采用集成电路先进制造工艺实现量子点规模集成并进行量子比特扩展验证的关键研究阶段。

一种新型量子传感器可以分析无线电频率和现实世界信号的全频谱，为士兵通信、频谱感知和电子战释放新潜力。

一支由俄罗斯和英国的研究人员组成的联合团队基于石墨烯中量子遂穿效应制造了一种高灵敏度太赫兹探测器。

东京工业大学(Tokyo Tech)和NTT公司(NTT)的科学家开发出一种新型CMOS收发器，用于300GHz频段的无线通信，实现了未来超越5G的应用。他们的设计解决了CMOS技术在实际极限下运行的挑战，代表了首个在如此高频率下运行的宽带CMOS相控阵系统。

来自RUDN大学的数学家建议并测试了一种评估第五代（5G）基站生产率的新方法。新技术将有助于摆脱移动接入站，甚至消除流量波动。该研究结果发表在IEEE会议出版物上。

根据摩尔定律集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月便会增加一倍。这也意味着，半导体材料的改善对芯片性能的提升至关重要。据外媒报道，美国宾夕法尼亚州立大学的科学家发表在《自然-通讯》的一项新研究显示，他们成功研制出了一种超薄二维材料晶体管，这将大大提升未来芯片性能。

超导量子电路系统（circuit-QED）是实现化大规模量子计算最有潜力的平台之一。近些年来超导量子芯片的可计算比特数目越来越多，随之带来的问题是如何选择性地进行比特耦合，从而避免信息处理过程中的串扰。一个较为实用的方案就是在二维布线的量子芯片上实现可调的比特手性耦合。但是如何破坏比特和量子通道相互作用的空间对称性，进而实现手性，一直是未被解决的难题。

β-Ga2O3超宽带隙(UWBG)半导体与目前的商用半导体如碳化硅和氮化镓相比，以其优越的材料特性实现高效的功率转换，可以给电力电子行业带来革命性的变化。为了开发电子应用，必须阐明毫米波和太赫兹波区域的材料特性。

尽管5G才刚刚成为现实，但科技人员已经在研究下一代重要的网络：6G。无线通讯对于人们的日常生活，以及企业竞争力愈来愈重要，从无人驾驶汽车到连接网络的咖啡机，从监视医疗状况的智能传感器到充满机器人的工厂，无线技术的力量正推动着人们生活与工作不断前进。

韩国研究人员开发出首款多天线室内5G路由器。它能够成倍扩大室内和地下5G网络。

柔性电子近年来引起了全世界的研究热潮，其中电致发光器件在柔性电子中具有广泛的应用。然而目前的电致发光器件大多功能单一，封闭的器件结构导致很难集成传感功能以满足物联网时代对发光器件智能性的要求。除此之外，电致发光器件大多采用直流电或单相交流电驱动，这样的器件接入到三相电网中需要复杂的后端电路，额外消耗能源且增加成本。考虑到全球发电是基于三相交流电系统，用三相交流电电源直接驱动电致发光器件的可能性似乎是一个具有挑战性的目标，但一直没有实现。这一研究空白亟需突破。

储备池计算（Reservoir Computing, RC）是一种适用于处理时序信号的高效人工神经网络，其衍生于传统的递归神经网络（RNN），但具有更低的训练代价和更简易的硬件实现，已经在动态系统识别、时间序列预测等领域得到广泛应用。最新研究发现，复杂连接的递归神经网络可以被一个非线性的动态物理系统等效替代，这表明完整储备池计算系统有望基于少数几个元器件便可实现。

国防部与商务部国家电信和信息管理局（NTIA）协调，宣布了一份调查通知书（NOI），以探索一个新的5G挑战，旨在加速开发一个可以支持国防部任务的开放5G生态系统。

据美国布鲁金斯学会官网1月7日消息，布鲁金斯学会刊文《落后但有动力：中国半导体产业现状》。

由斯威本科技大学领导的国际研究人员团队展示了世界上最快，最强大的人工智能光学神经形态处理器（AI），其运算速度超过每秒10万亿次运算（TeraOPs / s），并能够处理超大规模数据。