Embedded World 2026: Tag 1

Die embedded world 2026 hatte offiziell begonnen, und die Messehallen waren bereits sehr gut besucht. Die Veranstaltung wurde am 10. März eröffnet und zog schnell zahlreiche Besucher aus der gesamten Embedded-Systems-Branche an. Zu den am stärksten frequentierten Bereichen gehörten die Hallen 3 und 4, in denen große Branchenvertreter wie Infineon und STMicroelectronics ausstellten. Ihre Stände zogen durchgehend starkes Besucherinteresse und stetigen Zulauf an.

Am Stand von Raspberry Pi (Halle 5, Stand 5-343) wurden verschiedene auf Raspberry Pi basierende Lösungen von Partnern und Unternehmen des Ökosystems präsentiert. Unser Redakteur Brian Tristam Williams sprach mit mehreren Vertretern über die Produkte und Demonstrationen am Stand.

Sixfab präsentierte den Alpon X5 AI Edge Computer, der in der Kategorie Enterprise Tech mit dem CES Best of Innovation Award ausgezeichnet wurde, zusammen mit einem Edge AI Expansion Board für den Raspberry Pi 5. Darüber hinaus wurde das Raspberry Pi Smart Display Module gezeigt, mit dem sich das Compute Module 5 in professionelle Displays für audiovisuelle und Digital Signage-Anwendungen integrieren lässt. Auch die Raspberry Pi Compute Modules wurden vorgestellt, die alle Schnittstellen der Flaggschiff-Single-Board-Computer ohne physische Stecker bereitstellen.

Das CM5 Programming Jig wurde für den großvolumigen Einsatz des Compute Module 5 demonstriert. Das Jig verwendete eine präzise ausgerichtete Pogo-Pin-Schnittstelle für einen zuverlässigen elektrischen Kontakt und reduzierte den Verschleiß bei hochdichten Steckverbindern. Es ermöglichte den Bedienern, Firmware zu flashen und Diagnosen in Sekundenschnelle durchzuführen, wodurch die Zykluszeiten in der Montagelinie verkürzt, die Fehlerquoten gesenkt und die Schulung der Bediener vereinfacht wurden.

Industrielle Raspberry Pi-Lösungen von Sfera Labs wurden ebenfalls am Stand präsentiert, darunter Strato Pi Plus und Iono Pi v3, die industrielle Controller und SPS mit modularen I/Os, analogen und digitalen Schnittstellen sowie Unterstützung für Protokolle wie 1-Wire und Wiegand bieten.

Am Qualcomm-Stand interviewte Brian Manvinder (Manny) Singh, der die Strategie und Umsetzung für den Aufbau und die Bereitstellung von eingebetteten und Edge-Lösungen von Qualcomm vorantreibt. Die Fragen konzentrierten sich auf die Übernahmen von Arduino und Edge Impulse durch Qualcomm und deren Auswirkungen auf die Unterstützung von Edge-KI vom Prototyp bis zur Bereitstellung.

Manvinder sprach über die neue Arduino-Plattform, ihre KI- und Robotikanwendungsfälle, die Arduino App Lab-Entwicklungstools und die Ausrichtung der Plattform an der Open-Source-Philosophie von Arduino. Eine weitere Berichterstattung zu diesem Interview war für kommende redaktionelle und Video-Inhalte geplant. Für mehr Informationen über vergangene Elektor-Edge-Impulse-Kollaborationen besuchen Sie die Elektor-Gast-Ausgabe von Edge Impulse.

Am Celus-Stand präsentierte Tobias eine neue Version der Core-AI-Plattform und deren Integration mit NXP, die auch am NXP FRDM-Lab-Stand von embedded world verfügbar ist. Celus unterstützt eine Komponentenbibliothek mit über einer Million Teilen. Die Plattform ermöglichte es Ingenieuren, die Designabsicht zu spezifizieren, die Haupt-ICs auszuwählen und Booties, die Bausteine des Designs, zu identifizieren. Sie konnte Datenblätter, Referenzsoftware und Komponentenspezifikationen von verschiedenen Anbietern vergleichen. Die Benutzer konnten Anforderungen für jedes Teilsystem definieren, einschließlich Mikrocontroller mit KI-Beschleunigern, Wi-Fi, Batterie- und Energiemanagement, um Schaltpläne zu erstellen und die Stückliste zu füllen. Das System ermöglichte die Erkundung alternativer kompatibler Komponenten für das gesamte Design.

Am Arduino-Stand fanden wir das neue Arduino VENTUNO Q board. Das Board verfügt über einen Qualcomm Dragonwing IQ8 und eine STM32H5-MCU. An dem Stand demonstrierte ein Projekt namens Parking Lot die Fahrzeugerkennung und -verfolgung mit dem VENTUNO Q. Es führte eine Echtzeiterkennung durch und sendete zugeschnittene Bilder an ein lokales Visual Language Model zur Analyse. Am Edge Impulse-Stand steuerte dasselbe Board einen sprachaktivierten Roboter, der Edge Impulse-Modelle verwendete, um Objekten zu folgen und ein Wake Word zu erkennen. Die Demo umfasste eine 3D-Visualisierung von Gelenkbewegungen und gesammelte Daten von der Kamera, dem Mikrofon und den Motorwerten des Roboters.