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10 Elektronik 0 1-02 2024 Impulse Stimmen Sie für uns ab www elektronik de PdJ24 Chinas Embedded-Industrie Auf Augenhöhe mit dem Weltmarkt Bisher hatte China die ausländischen Branchenführer studiert und ihnen nachgeeifert Durch die Fortschritte in Wissenschaft und Anwendung ist das Land nun in ein neues Zeitalter eingetreten Es kann sich mit den weltweiten Wettbewerbern auf Augenhöhe messen Die Branche hat sich außerdem weiterentwickelt vom Auftragslieferanten für Hardware und Anwendungssoftware zum Innovator von Prozessorkernen und Systemsoftware Derzeit gibt es drei bemerkenswerte Trends in der Branche China treibt Technologien wie das Internet der Dinge künstliche Intelligenz und Open-Source-Prozessorarchitekturen voran Inzwischen kann das Land in Anwendungsfeldern wie erneuerbare Energien smarte Autos große KI-Modelle und generative KI auf Augenhöhe mit den Wettbewerbern auf dem Weltmarkt konkurrieren Von Prof Allan He KI in Endgeräten – das Zeitalter des »light AI« bricht an In IoT-Geräte lässt sich KI inzwischen einfach integrieren Ein KIfähiges IoT-Gerät kann ein AIoT-Terminal Artificial Intelligence of Things oder ein Edge-Gateway - Server sein Die Integration von KI und IoT eröffnet eine breite Palette neuer Anwendungen z Bintelligente Reinigungsroboter und vorausschauende Wartung von Industrieanlagen Marktforschern zufolge werden AIoT-Geräte weit verbreitet sein Die Gesamtnachfrage nach Chips wird deutlich auf mehrere Billionen Stück ansteigen Das Zeitalter der KI »light« boomt dank der Verlagerung der KI auf die Geräteseite Mikroprozessoren wie der Cortex-Aauf Geräten werden durch Mikrocontroller mit Cortex-Moder RISC-V-Kernen ersetzt Linux das häufig auf Mikroprozessoren eingesetzt wird weicht Echtzeit-Betriebssystemen Laut einer Untersuchung des Key Laboratory for Embedded and Network Computing der Universität Hunan benötigt das quelloffene Zephyr RTOS 0 13 Sekunden für die Ausführung der Baidu Paddle Lite Bildkategorisierungsbeispiele auf der Rockchip RK3568-Plattform während Linux 0 42 Sekunden benötigt Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von KI auf Endgeräten ist der Mangel an KI-Experten Ein Entwicklungsteam braucht einen KI-Experten um Daten vernünftig aufzubereiten und Modelle trainieren zu können Daher hat sich die Toolgestützte Entwicklung durchgesetzt Entwickler können dazu z Bdie Tools von Anbietern wie Edge Impulse SensiML und Sensory AI nutzen um intelligente Gerätemodelle zu konfi - gurieren und den Algorithmus zu erstellen Diese Tools lösen das Problem fehlender KI-Experten und helfen den Teams sich auf die Entwicklung von Produkt-Features und KI-Funktionen zu konzentrieren Das ist wichtig um die Markteinführungszeit von AIoT-Produkten zu verkürzen Solche Tools müssen zwei Hauptziele erreichen die Anpassungsfähigkeit der Modelle verbessern und die Datenerfassung und -optimierung vereinfachen Globale Unternehmen für eingebettete Systeme wie ST Silicon Labs und Renesas sind in Bezug auf diese Tools führend während Unternehmen in China erst am Anfang stehen Chinesische Unternehmen wie Bild joyt|stock stock adobe com