智能内存与存储：基于数据分析和机器学习的应用程序迅速增长，这些应用将受益于内存使用及访问方式的范式转变。内存与存储技术及架构方面的进步将提高系统的性能、增强其安全性并使智能系统成为可能。

电源管理：关键的基础架构建设、工艺及其它系统都离不开电。下一代能源系统取决于宽带隙半导体材料、有/无源电源设备、设计与封装方面的革新，这样就有可能变革能源系统高效转换、控制、调整和存储的方式。

传感器与通信系统：信息时代与新兴物联网的一个关键驱动因素是无缝感知和交流信息的泛在（Ubiquitous）能力。未来的传感器系统需要能够自适应地感知环境、提取和处理信息，并自主做出反应的节能设备、电路、算法和架构。通信系统必须是动态自适应且有弹性的。还需要通过利用高效频谱和减轻干扰来确保网络服务的安全性。

分布式计算与网络：互联网日益增长的计算能力和物联网所带来的海量数据为分布式计算创造了一个挑战，也带来了机遇。支持大量进程与线程以及多种应用程序的大规模分布式计算系统，需要在这些方面取得进步：系统的可扩展性及效率、通信、系统管理优化、弹性和架构。

认知计算：能够模仿人脑、进行规模化自我学习、推理、决策、解决问题并与人类互动的认知系统，将给社会和经济带来前所未有的影响。要想创建具有基本认知能力的系统，就需要在感知、学习、推理、预测、规划和决策等方面取得进展；需要用于监督和无监督学习的高效算法及架构、无缝人机接口、网络认知子系统，并将现有的冯诺依曼计算系统整合进新的认知系统当中。

生物学影响下的计算与存储：生物学与半导体技术的融合有可能导致信息的处理、存储、设计与结合以及纳米制造方面出现大规模的变革性进展。例如，基于 DNA 的存储技术、生物传感器、受细胞启发的信息处理技术、生物分子与混合生物-电子系统的设计自动化以及受生物学启发的纳米制造。

高级且非传统的架构与算法：新型应用程序和高级的计算系统需要与算法和硬件协同开发的可扩展型异构架构，从而实现高性能、高能效、高应变力及高安全性。常见的冯诺依曼架构的替代方案包括：近似计算、随机计算，而受香农启发的信息框架则在能效、延迟和错误率方面有着明显优势。

安全与隐私：对互连、智能系统的依赖意味着安全与隐私必须是组件、电路和系统的内在属性。值得信赖的设计与制造以及安全硬件，要求设计要考虑安全、安全原则与指标、安全验证工具与技术、对威胁和漏洞的理解以及授权策略。

设计工具、方法与测试：设计与测试能力的进步被耦合进了材料与架构的技术突破中，使新的能力被纳入到设计并实现了规模化生产。超越互补金属氧化物半导体（CMOS）技术方案、日益增长的复杂性和多样性，也为我们带来了巨大挑战。

下一代制造范式：需要先进的制造技术（包括非 CMOS 型的先进工艺）和工具以及具有较高精度与产量的计量方法来处理新型材料、制造新兴设备与电路以及演示功能系统。

与材料和工艺有关的环境健康与安全问题：半导体行业的声誉、创新自由以及盈利能力，取决于积极的环境健康与安全态度。除了早点增进对材料和工艺的 EHS（环境 Environment、健康 Health、安全 Safety 的缩写；EHS 体系：是环境管理体系 EMS 和职业健康安全管理体系 OHSMS 两体系的整合）了解，还可以改进当前使用的材料和工艺。寻求能够最大限度减少废物流、排放量和职业风险的战略与技术。

创新计量与表征：半导体的特征以纳米为度量单位，且其走向是三维的堆栈结构。创新的表征和计量方法对基础材料的研究、纳米级制造、设备测试和复杂系统的集成与评估来说是至关重要的。这些关键议题清楚地说明了未来技术挑战的多样性以及大学、政府研究机构和行业中的基础研究人员与技术专家之间协同工作的重要性。

本报告描述的一个综合、协作研究的成功范例就是半导体研究联盟（Semiconductor Research Corporation/SRC）。SRC 是一个行业协会，自 1982 年以来，就与政府和学术界展开合作，确定了研究目标并支持着预竞的（precompetitive，译注：大型企业之间进行竞争前期的产产、产研、产学合作，在后期研发阶段则各自选择专利保护，从而得以扩大规模并极大加速早期研发活动。）大学合作研究项目，这些研究项目致力于解决半导体行业的长期需求。除了增加了对基础研究的投入，SRC 的另一个关键工作成果是对未来的工业科学和工程学领袖的教育。