零功耗技术主要分为两类：
超低功耗设计：
通过优化硬件和软件，使设备在待机或休眠状态下的功耗趋近于零。例如：
近阈值电压电路：在接近晶体管阈值电压下工作，大幅降低能耗。
事件驱动架构：设备平时休眠，仅在检测到特定信号（如声音、震动）时唤醒。
新型半导体材料：如二维材料（石墨烯、二硫化钼）或自旋电子器件，降低漏电流。
环境能量收集：
从环境中捕获微小能量并转化为电能，例如：
光能：微型太阳能电池（用于智能手表、传感器）。
热能：热电发电机（利用温差发电，如工业设备监测）。
机械能：压电材料（从振动中发电，如无电池遥控器）。
射频能量：捕获Wi-Fi、蓝牙等无线电波（如RFID标签）。
物联网（IoT）：
无电池传感器节点（如温湿度监测），通过能量收集维持运行，适用于农业、工业监测。
医疗设备：
植入式医疗器械（如心脏起搏器）利用生物体内的化学能或机械能供电。
智能家居：
EnOcean公司的无电池开关，通过按压产生电能并发送无线信号。
可穿戴设备：
利用人体运动或体温发电，支持健康监测功能。
储能与功耗平衡：
间歇性能源需搭配微型超级电容器或低功耗储能单元。
极端环境适应性：
在低温、高湿或震动环境下维持稳定运行。
成本与规模化：
新型材料（如压电薄膜）量产成本较高。
自供能芯片：
美国麻省理工学院（MIT）开发出仅靠环境光就能运行的处理器芯片。
无线无源传感：
加州大学团队利用反向散射技术，实现无电池传感器通过反射Wi-Fi信号传输数据。
生物能量收集：
瑞士研究者从植物光合作用中提取微量电能，用于森林监测传感器。
多源能量混合收集：
结合光、热、振动等多种能源提升供电稳定性。
AI驱动的功耗优化：
机器学习算法动态调整设备工作模式，最大化能效。
新材料突破：
钙钛矿太阳能电池、柔性压电材料推动微型化与高效化。
零功耗技术并非完全“无需能源”，而是通过极低功耗设计和环境能量利用，实现设备的长期免维护运行。随着材料科学和芯片技术的进步，未来可能在智慧城市、环境监测等领域彻底改变传统供电模式。
