电子产品的发展为我们的生活带来了巨大的改变，解决了我们生活中不少的麻烦的同时，也带来了非常多的便利。但与此同时，电子产品的普及也带来了一些新的麻烦，例如电量焦虑。
如今，当我们外出使用手机或其他电子产品的时候，常常会担心两件事，其一是出门前充电慢，出门后充电难，其二便是电量不够用。而这也就导致了电量焦虑的出现。一般来说，为了解决这种焦虑我们采用的方法是携带充电宝出门，但是充电宝作为一种应急充电设备，除了存在局限性外(例如充电速度)，其体积与重量也与便利相悖。这也是为什么解决电池巡航难题是帮助电子产品突破发展的关键。
过去，许多研究将目光放在了提升电池容量上，也正因如此，越来越多大电池设备被推出，闪充方案也越来越夸张。但是真的到了实际使用的时候，会发现单次使用时长变化其实并不明显，反倒是电池老化带来的续航下降特别容易被感知到。这其实是因为硬件能耗提升的关系。
事实上，除了电池续航不足外，电子设备中的硬件能耗越来越高也是导致电量焦虑产生的原因，这一点在芯片上体现的尤为明显。普通硅基芯片在计算性能、能耗等方面遭遇摩尔定律“天花板”，巨大的能耗带来的发热还会间接影响芯片的实际性能，最终导致的结果就是电池为设备带来的提升不明显。
不仅如此，随着越来越多的厂商开始尝试在手机中引入AI，生成式AI硬件巨大的能耗本身也会成为智能手机的新问题。而为了解决这个问题，目前的方案是在芯片的材料和结构设计上做文章。也就是从硬件能耗越来越高这方面着手，通过降低能耗来保证续航。
此前，德国的初创公司塞姆龙就提出过一种新的芯片技术。这项技术并非采用晶体管来实现芯片的供电，而是采用了新的神经网络控制设备——忆容器为其3D芯片供电。简单地说就是从电流方案转为了电场方案。由传统
半导体材料制成的忆容器可存储能量并控制电场，相较于电容，这种模式不但可以提高
能源效能，还能减少热量的产生，从而保证了使用的稳定性。
这么做有两个明显的优势，第一个是我们提过的基础能耗上的提升，另一个就是为算力带来的改变。由于其一定程度上改变了芯片的工作逻辑，因此在算力上也有了显著的改变。根据实验数据，新的芯片算力可以达到现有技术的35倍以上(超过3500TOPS/W)，而这也让电子设备有望获得更先进的AI功能，展现出更丰富的应用场景。
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