Künstliche Intelligenz am Edge ist Innovationstreiber

Das Unternehmen Advantech mit Sitz in Taipeh, Taiwan, entwickelt Embedded-Computer-Boards, -Systeme und -Lösungen für industrielle Anwendungen in verschiedenen Branchen. Die Produkte kommen unter anderem in Robotern, medizinischen Geräten, Ladestationen für Elektrofahrzeuge, Steuerungen für Energienetze sowie in Industrieanlagen und Maschinen zum Einsatz. Das Hardware-Portfolio reicht von kreditkartengroßen Computer-on-Modules (CoMs) bis zu Industrie-Server-Racks für Anwendungen mit hohen Rechenanforderungen.

Zum Angebot gehört außerdem Softwareunterstützung – darunter die Anpassung von Linux- und Echtzeit-Betriebssystemen an die jeweiligen Plattformen, Remote-Computing-Lösungen und Cloud-Anwendungen.

Robotik-Applikationen der Zukunft

Auf dem Edge Computing Summit versammelte Advantech zahlreiche Partner-Unternehmen und Kunden in der BMW-Welt in München. In Vorträgen und Workshops zu Themen wie Edge-KI, Robotik oder dem Cyber Resilince Act (CRA) konnten sich die Anwesenden über aktuelle Trends und Innovationen informieren und austauschen.

Miller Chang, President Advantech, erklärte zu Beginn der Veranstaltung, wie sein Unternehmen mit dem umfangreichen Edge-KI-Ökosystem den Weg zu autonomen Systemen und Robotern bereiten möchte. Neue Optionen eröffnet dabei vor allem die „Robotic Suite“, die das Entwickeln von intelligenten Robotik-Applikationen in der Industrie beschleunigen soll. Sie unterstützt unter anderem die integrierte und komfortable Installation der SDKs verschiedener Chip-Hersteller wie Nvidia, Qualcomm und Intel und bietet ein Graphics User Interface (GUI) sowie standardisierte Sensorknoten für eine nahtlose Integration von Geräten und Sensoren. Hiermit sei man auf dem Weg zu Edge 2.0, wie Chang das nächste Level der Edge-to-Cloud-Migration beschrieb.

Digitaler Thementag am 14. Oktober 2025

Webinare

Edge-KI: Lokale Intelligenz für Industrieanwendungen

Wie verändert Edge-KI industrielle Anwendungen? Erfahren Sie im Thementag am 14.10.2025, wie lokale KI-Modelle Anomalien erkennen und Systeme effizienter und adaptiver machen.Mehr zum Thema Edge-Ki hier.

Auf dem Weg zum intelligenten Edge

Die aktuell stattfindende Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) am Edge – auch als Edge AI bezeichnet – beschrieb Satyajit Sinha, Principal Analyst bei IoT Analytics. Laut Sinha lässt sich Edge AI in Thick Edge, Thin Edge sowie Micro Edge unterteilen. Hierbei beschreibt Thick Edge Geräte wie Funkmasten oder On-Premise-Installationen, Thin Edge Gateways oder Router und Micro Edge etwa Sensoren in der Installationsebene.

Die größten Treiber von Edge AI sind neben den technischen Faktoren wie die reduzierten Latenzzeiten und der Datensicherheit laut Sinha dabei Edge-KI Software Stacks, Large Language Models (LLMs), die mehr und mehr auf der Edge-Ebene integriert werden, sowie Virtual Language Models (VLMs), die intelligente Bildverarbeitung und -überwachung am Edge ermöglichen.

„Agentic AI at the Edge”

Advantech wird auf seinem Weg zum Lösungsanbieter von Edge AI von einem umfangreichen Partnerökosystem um Unternehmen wie Qualcomm, Nvidia, NXP Semiconductors, AMD oder Intel unterstützt.

So beschrieb Eric Mazzoleni, Vice President Industrial and Embedded IoT Sales Europe bei Qualcomm Germany, wie Advantech und Qualcomm den Weg für intelligente Industrien der Zukunft ermöglichen wollen. Vor allem Qualcomms Dragonwing-SoCs, die in den neusten Advantech-Produkten zum Einsatz kommen, ermöglichen laut Mazzoleni mehr und mehr Anwendungsbereiche in der intelligenten Machine-to-Machine (M2M)- sowie Human-to-Maschine (H2M)-Kommunikation.

Auch autonome Workflows wie intelligente Kameras, die bei der Logistik unterstützen, sind Teil der Zusammenarbeit. Hierbei könne Dragonwing in unterschiedlichsten Anwendungen und Branchen zum Einsatz kommen, beispielsweise Smart Home, Point-of-Sales (PoS) oder autonome mobile Roboter (AMR) – mit dem Ziel eines „Agentic AI at the Edge“. Advantech bietet bereits heute verschiedene Produkte auf Qualcomm-Basis für Edge AI an, darunter KI-fähige Edge-Systeme, KI-unterstützte Computermodule sowie KI auf On-Premise-Installationen.

Energiesparendes Multicore-Design

Elektronik-Entwicklung

Schnelle KI-Berechnungen in Edge-Geräten

Bis zu 70 Prozent weniger Energie als frühere Generationen verbrauchen die neuen Crossover-MCUs von NXP Semiconductors. Fünf Prozessorkerne ermöglichen KI-Anwendungen im Edge-Bereich wie Wearables oder Smart Homes.Wie KI am Netzwerkrand arbeitet.

KI-Leistung bis zu 1000 TOPS

Maycon da Silva Carvalho, Senior Solutions Architect bei Nvidia, erklärte auf dem Summit, wie sich KI in den nächsten Jahren von Perception AI, Generative AI und Agentic AI bis hin zu Physical AI weiterentwickeln werde. Dabei gehe es vor allem um den „3 Components Paradigm“, der die Verbindung von Simulieren, Trainieren und Ausliefern von KI-Algorithmen beschreibt und von Nvidias „Omniverse“ befeuert wird. Mit Omniverse bietet Nvidia Entwicklern eine Plattform mit APIs, SDKs und Services, die es ermöglicht, in 3D-Workflows zu arbeiten sowie generative, physische KI in bestehende Software und Simulationstools zu integrieren. Ein weiteres Tool, das beim Trainieren und Implementieren von KI-Algorithmen unterstützen kann, sei laut Carvalho der „Isaac Manipulator“, der Tools wie Motion Planning oder Grasp Identification und damit einen Workflow für das Entwickeln autonomer Roboterarme biete.

Eine Plattform, die vor allem für humanoide Roboter neue Maßstäbe setzen soll, ist das Computermodul Jetson AGX Thor, welches die erfolgreiche Jetson-Serie fortführt. Laut Carvalho erreicht das Modul, das ab Juli 2025 verfügbar sein soll, eine maximale KI-Leistung von bis zu 1.000 TOPS (Trillion Operations per Second, Billionen Rechenoperationen pro Sekunde).

Der nächste Schritt für Wireless IoT

Elektronik-Entwicklung

Wie verändern Cloud, Edge-Computing und neue Funkstandards das IoT?

Das Internet der Dinge steht vor einer neuen Ära: Die Edge wird immer wichtiger, Funkstandards werden neu definiert, und KI übernimmt zentrale Aufgaben. Welche Trends Entwickler jetzt kennen müssen – und warum das IoT das Internet für immer verändern wird.Mehr zum Einfluss von Edge-Computing hier.

Neue Applikationsprozessoren von NXP

Nicht nur eine Verbesserung für Roboter, sondern ebenfalls für Industrie, IoT und Edge Processing, ist die neue i.MX95-Familie an Applikationsprozessoren von NXP Semiconductors. Laut Robert Thompson, Director of Secure Connected Edge Ecosystem bei NXP, möchte das Unternehmen Entwickler durch Features wie funktionale Sicherheit in seinen CPU-Bausteinen, Industrial Networking, die „EdgeLock Secure Enclave“ oder den „eIQ Neutron“ KI-Beschleuniger bei der Applikationsentwicklung moderner Embedded-Systeme unterstützen.

Vor allem die EdgeLock Secure Enclave bietet umfassende Sicherheitsfeatures für Entwickler, darunter Advanced Cryptographic Services, eine Silicon Root of Trust oder das intelligente Verwalten von Schlüsseln. NXPs eIQ Neutron Neural Processing Unit (NPU) bietet laut Thompson eine hohe Skalierbarkeit und eine integrierte und dedizierte KI-Beschleunigung. Ein umfassendes Toolkit unterstützt außerdem bei der Entwicklung neuer Applikationen.

Intelligenz trifft Effizienz am Netzwerkrand

Elektronik-Entwicklung

Edge-KI: Leistung skalieren statt überdimensionieren

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am Edge implementieren – das verschlankt Datenströme zur Cloud, reduziert Latenzen und erhöht die Sicherheit. Um dabei Energie und Kosten zu sparen, kommt es auf die richtige Dimensionierung an.Mehr zum Thema Edge-Ki hier.

Großes Produktportfolio

Auch AMD bietet ein umfassendes CPU-Ökosystem für Hersteller wie Advantech, wie Dr. Giulio Corradi von AMD erklärte. Hierbei reicht das Portfolio von Instinct-Beschleunigermodulen, über EPYC- und Ryzen-Prozessoren bis hin zu Radeon-Grafikbeschleunigern.

Vor allem AMDs Embedded Ryzen CPUs sind laut Corradi eine gute Wahl für alle Edge- und Embedded-Computing-Applikationen. Sie bieten Intelligenz am Edge auf nur einem einzigen Chip für alle Zielmärkte von Embedded-Applikationen und können so das Advantech-Portfolio umfassend unterstützen und erweitern.

Optimale Stromversorgung bei hoher Datenverarbeitung

Elektronik-Fertigung

Aktuelle Architekturen für KI, ML und Edge-Computing

Damit künftige Prozessoren mit voller Kapazität arbeiten können, sind Stromversorgungen gefragt, die sich anpassen und skalieren lassen sowie eine hohe Stromdichte liefern. Ein PDN auf Basis einer Factorized Power Architecture kann eine Lösung sein.Aktuelles zum Thema KI, ML und Edge-Computing.

CRA immer mehr im Fokus

Ein Thema, das Herstellern wie Advantech immer mehr unter den Nägeln brennt, ist der Cyber Resilience Act (CRA). Spätestens bis 11. Dezember 2027 müssen alle Geräte, die in der EU vertrieben werden, nach den Richtlinien des CRA ausgelegt sein. Geschieht dies nicht, droht die EU damit, Geräte nicht für den EU-Markt zuzulassen sowie mit empfindlichen monetären Strafen.

Dabei läuft der CRA in der EU unter der CE-Kennzeichnung. Joe Chen, Advantech, Michael Beine, Bureau Veritas, sowie Alexander Lehmann, Canonical, erklärten in ihrem Vortrag wie sie Advantech beim Einhalten der CRA-Richtlinien unterstützen. So können sich Entwickler auf Geräte verlassen, die unter allen Umständen in der EU zugelassen sind und alle nötigen Sicherheitsanforderungen des CRA erfüllen.