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　　MikroE 正在为其Planet Debug 系统开发一套机器人系统，旨在打造一个全自动化的嵌入式开发平台。MikroE 的 Planet Debug 系统允许用户通过互联网远程访问一块开发板——用户可选择不同的微控制器，并搭配最多五块Click 板（Click boards）以接入各类外设。瑞萨电子（Renesas）是首家采用该技术的主要半导体厂商。该系统集成于 MikroE 自研的NECTO 集成开发环境（IDE）中，其内置的本地 AI 模型可为开发板提供软件库，

　　市场趋势在处理复杂任务和支持智能自动化的需求不断攀升的推动下，人形机器人技术正在以前所未有的速度发展。人工智能在计算、感知以及运动控制方面取得的重大突破，正在促使这些机器人走出实验室，迈向物流、检查以及医疗保健等真实应用场景。它们擅长承担危险或重复性的工作，通过机器视觉、人工智能推理以及传感器融合技术灵活适应动态变化的环境。应用挑战1、异构计算集成现代人形机器人通常依赖于双计算系统：一个系统专注于处理复杂的人工智能任务，另一个则负责实时控制与决策。在设计和开发过程中，将这些系统高效整合，同时兼顾性能、成本

　　Ono Sokki，一家汽车测试和测量应用供应商，采用了虚拟化技术，将其其中一套系统从六台工业PC简化为单一硬件平台。同时，他们对产品进行了现代化改造，简化了部署。工作负载整合技术的优势场景在深入案例之前，有必要明确工作负载整合技术的核心价值场景。对于那些需要在紧凑、高效的系统架构内，同时兼顾实时控制、数据处理与安全互联三大需求的应用而言，这项技术的优势尤为突出。人工智能与机器学习领域就是典型范例。通过将人工智能工作负载与控制、可视化任务整合至同一平台，原始设备制造商（OEM）能够降低硬件投入成本，同时实

　　预集成软硬件技术栈正推动工作负载整合走向普及，这一主题值得展开深入探讨。此前，OEM 厂商因顾虑开发复杂度，一直对工作负载整合技术持观望态度。本文将深入剖析这些顾虑，并阐释集成解决方案平台如何助力企业破除障碍。工作负载整合的落地难点从历史实践来看，工作负载整合曾面临一系列技术与组织层面的难题，这些难题一度被视为无法逾越的鸿沟。其中，迁移复杂度是被提及最多的顾虑。将系统架构从多套独立硬件平台，迁移至整合式架构，需要进行周密规划与全面验证。技术人员必须重新评估资源需求，并重验系统级的时序逻辑与输入输出（I/O

　　Kontron与Congatec深化合作，致力于提供面向工业和物联网应用的模块化、网络安全的嵌入式平台。两家公司正在将康创的基于Linux的强化作系统KontronOS与congatec的应用就绪生态系统结合起来。此次合作具有相关性，因为它应对嵌入式设计中日益增长的安全和监管压力，包括IEC 62443要求和欧盟网络韧性法案（CRA）。通过整合预配置的硬件和软件构建模块，合作伙伴旨在减少开发工作量、加快认证速度并降低系统总成本。安全Linux与应用就绪模块结合此次合作的核心是将Ko

　　行业趋势以太网供电（PoE）技术通过省去单独的电源线简化了部署——既降低了成本，又加快了安装速度。同时，它还能提高能效，通过低电压运行提高安全性，并降低合规成本。PoE 市场预计将以10.3%的年复合增长率增长，到2037年市场规模将达到86.6亿美元，其中供电设备（PSE）的需求尤为强劲。在物联网（IoT）和人工智能（AI）兴起的推动下，PoE 正被广泛应用于智能建筑、物联网网关，以及面向自动化和车载系统的数据线供电（PoDL）应用领域。特别是供电设备（PSE）技术，正越来越多地用于自主移动机器人（AM

　　Toradex 通过推出两个全新的模块，分别搭载 NXP i.MX 93 和 i.MX 91 处理器，扩展了其嵌入式计算产品线 以及 Lino iMX93，Lino iMX91，推出了两个全新的模块（Computer on Module，CoM）系列 OSM 和 Lino。OSM和Lino系列提供成本效益优化的工业级可靠性，提供超紧凑的形态规格和长期软件支持，专为大量且空间受限的工业物联网设备设计，如工业控制器、网关、智能传感器和手持系统等。针对边缘人工智能和工业物

　　Analog Devices（ADI）公司宣布推出CodeFusion Studio 2.0，这是其开源嵌入式开发平台的最新版本，旨在简化和加速AI驱动的嵌入式系统设计。该平台引入了新工具和自动化功能，使开发者能够更快地从概念到部署，减少集成挑战。对于使用 ADI 处理器、微控制器或从事边缘人工智能负载开发的读者而言，此次发布凸显了嵌入式智能的发展趋势：更快的原型制作、更优的性能分析，以及无缝的软硬件集成。赋能开发者以AI驱动的工作流程CodeFusion Studio 2.0 支持完整的端到端 AI 工

　　人工智能（AI）正在革新嵌入式系统，改变技术融入日常生活的方式。人工智能不再局限于基础任务，现在被应用于智能汽车、工业自动化、医疗设备和智能家电，使它们能够实时学习、适应和做出决策。 然而，AI 的发展也让网络安全威胁愈发普遍，这些安全隐患必须得到重视和解决。NVIDIA 等科技公司率先在嵌入式系统中植入 AI 功能，其硬件加速了 AI 在日常设备中的普及。但技术进步的同时，网络犯罪分子也借此提升了攻击的频率和规模。这些发展既带来了更高的风险，也催生了创新的防御手段。本文将探讨开发者如何保护搭载

　　新增端到端AI工作流支持，具备自带模型功能、模型检查和性能分析功能，助力用户在ADI全系列硬件上实现快速部署。全新的统一配置工具、多核支持和集成调试功能，能够简化跨异构系统的开发工作。基于Zephyr的新型模块化框架支持运行时AI/ML性能剖析和逐层分析，巩固了开源基础，消除了工具链碎片化问题，降低了复杂性。近日，全球领先的半导体公司ADI推出CodeFusion Studio™ 2.0，作为对旗下开源嵌入式开发平台的一次重大升级。CodeFusion Studio 2.0旨在简化和加速支持AI的嵌入式系

　　我们现在正处于人工智能时代，数据是创新的命脉，而嵌入式 NVM 是一项基石技术，无需使用电源即可保留信息，并支持从 MCU 和物联网 SoC 到汽车控制器和安全元件的一切。截至 2025 年 11 月，嵌入式 NVM 发展迅速。边缘数据激增，人工智能功能登陆 MCU 和 SoC，功耗预算比以往任何时候都更加紧张。内存是我们构建设备的核心。这项调查着眼于 eNVM 在市场、技术和采用方面的现状，以及它下一步的发展方向。市场概况和增长嵌入式新兴 NVM，包括 MRAM、RRAM/ReRAM 和 PCM，正在进

　　良好的 EMI 是板级 EMI 设计和芯片 EMI 设计结合的结果。许多工程师对板级 EMI 的降噪接触较多，也比较了解，而对于芯片设计中的 EMI 优化方法比较陌生。今天，我们将以一个典型的 Buck 电路为例，首先基于 EMI 模型，分析其噪声源的频谱，并以此介绍，在芯片设计中，我们如何有针对性地优化 EMI 噪声。01Buck 变换器的传导 EMI 模型介绍我们知道，电力电子系统中，半导体器件在其开关过程中会产生高 dv/dt 节点与高 di/dt 环路，这些是 EMI 产生的根本原因。而适合的 E

　　北欧半导体公司以未公开的金额收购了美国微型机器学习工具开发商 Neuton.ai 的资产，以增强其嵌入式人工智能路线图，该路线图还包括今年晚些时候推出的带有硬件加速器的无线芯片。Neuton.ai 开发了一个基于网络的工具链，该工具链接收训练数据以提供紧凑的机器学习模型，通常小于 5K 字节，可以在嵌入式微控制器核心上运行，因此是微型机器学习。该交易包括加利福尼亚州普莱森特恩的 13 名工程师和知识产权。“这是一项技术收购。我们收购了资产、知识产权和人员。我们认为这对于我们服务的所有终端市场都适用，”北欧

　　嵌入式系统，embedded system，是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可定制，适用于各种应用场合，对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成，用于实现对其他设备的控制、监视或管理等功能。 嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上 PDA 、移动计算设备、电视机顶盒、 [查看详细]