MikroE 正在為其 Planet Debug 系統開發一套機器人系統，旨在打造一個全自動化的嵌入式開發平臺。MikroE 的 Planet Debug 系統允許用戶通過互聯網遠程訪問一塊開發板——用戶可選擇不同的微控制器，并搭配最多五塊 Click 板（Click boards）以接入各類外設。瑞薩電子（Renesas）是首家采用該技術的主要半導體廠商。該系統集成于 MikroE 自研的 NECTO 集成開發環境（IDE）中，其內置的本地 AI 模型可為開發板提供軟件庫，
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市場趨勢在處理復雜任務和支持智能自動化的需求不斷攀升的推動下，人形機器人技術正在以前所未有的速度發展。人工智能在計算、感知以及運動控制方面取得的重大突破，正在促使這些機器人走出實驗室，邁向物流、檢查以及醫療保健等真實應用場景。它們擅長承擔危險或重復性的工作，通過機器視覺、人工智能推理以及傳感器融合技術靈活適應動態變化的環境。應用挑戰1、異構計算集成現代人形機器人通常依賴于雙計算系統：一個系統專注于處理復雜的人工智能任務，另一個則負責實時控制與決策。在設計和開發過程中，將這些系統高效整合，同時兼顧性能、成本
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Ono Sokki，一家汽車測試和測量應用供應商，采用了虛擬化技術，將其其中一套系統從六臺工業PC簡化為單一硬件平臺。同時，他們對產品進行了現代化改造，簡化了部署。工作負載整合技術的優勢場景在深入案例之前，有必要明確工作負載整合技術的核心價值場景。對于那些需要在緊湊、高效的系統架構內，同時兼顧實時控制、數據處理與安全互聯三大需求的應用而言，這項技術的優勢尤為突出。人工智能與機器學習領域就是典型范例。通過將人工智能工作負載與控制、可視化任務整合至同一平臺，原始設備制造商（OEM）能夠降低硬件投入成本，同時實
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預集成軟硬件技術棧正推動工作負載整合走向普及，這一主題值得展開深入探討。此前，OEM 廠商因顧慮開發復雜度，一直對工作負載整合技術持觀望態度。本文將深入剖析這些顧慮，并闡釋集成解決方案平臺如何助力企業破除障礙。工作負載整合的落地難點從歷史實踐來看，工作負載整合曾面臨一系列技術與組織層面的難題，這些難題一度被視為無法逾越的鴻溝。其中，遷移復雜度是被提及最多的顧慮。將系統架構從多套獨立硬件平臺，遷移至整合式架構，需要進行周密規劃與全面驗證。技術人員必須重新評估資源需求，并重驗系統級的時序邏輯與輸入輸出（I/O
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Kontron與Congatec深化合作，致力于提供面向工業和物聯網應用的模塊化、網絡安全的嵌入式平臺。兩家公司正在將康創的基于Linux的強化作系統KontronOS與congatec的應用就緒 aReady.COM 生態系統結合起來。此次合作具有相關性，因為它應對嵌入式設計中日益增長的安全和監管壓力，包括IEC 62443要求和歐盟網絡韌性法案（CRA）。通過整合預配置的硬件和軟件構建模塊，合作伙伴旨在減少開發工作量、加快認證速度并降低系統總成本。安全Linux與應用就緒模塊結合此次合作的核心是將Ko
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行業趨勢以太網供電（PoE）技術通過省去單獨的電源線簡化了部署——既降低了成本，又加快了安裝速度。同時，它還能提高能效，通過低電壓運行提高安全性，并降低合規成本。PoE 市場預計將以10.3%的年復合增長率增長，到2037年市場規模將達到86.6億美元，其中供電設備（PSE）的需求尤為強勁。在物聯網（IoT）和人工智能（AI）興起的推動下，PoE 正被廣泛應用于智能建筑、物聯網網關，以及面向自動化和車載系統的數據線供電（PoDL）應用領域。特別是供電設備（PSE）技術，正越來越多地用于自主移動機器人（AM
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Toradex 通過推出兩個全新的模塊，分別搭載 NXP i.MX 93 和 i.MX 91 處理器，擴展了其嵌入式計算產品線：OSM iMX93、OSM iMX91 以及 Lino iMX93，Lino iMX91，推出了兩個全新的模塊（Computer on Module，CoM）系列 OSM 和 Lino。OSM和Lino系列提供成本效益優化的工業級可靠性，提供超緊湊的形態規格和長期軟件支持，專為大量且空間受限的工業物聯網設備設計，如工業控制器、網關、智能傳感器和手持系統等。針對邊緣人工智能和工業物
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? ? ? ? ?翔騰NPU智能車是一款真正的ROS2智能車，主芯片HKN201是翔騰公司推出的一款全國產化自主定義神經網絡芯片，面向強實時、高性能、高并發應用場景，給機器人、智能車、無人機等提供高質量算力資源。1、翔騰智能車規格列表2、翔騰智能車人工智能嵌入式平臺規格（1）嵌入式平臺（2）NPU芯片規格3、翔騰智能車傳感器組合4、翔騰智能車軟件平臺（1）機器人操作系統 翔騰智能車是真正的ROS2智能車（2）人工智能嵌入式平臺：Ubuntu22.04（3）
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Analog Devices（ADI）公司宣布推出CodeFusion Studio 2.0，這是其開源嵌入式開發平臺的最新版本，旨在簡化和加速AI驅動的嵌入式系統設計。該平臺引入了新工具和自動化功能，使開發者能夠更快地從概念到部署，減少集成挑戰。對于使用 ADI 處理器、微控制器或從事邊緣人工智能負載開發的讀者而言，此次發布凸顯了嵌入式智能的發展趨勢：更快的原型制作、更優的性能分析，以及無縫的軟硬件集成。賦能開發者以AI驅動的工作流程CodeFusion Studio 2.0 支持完整的端到端 AI 工
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人工智能（AI）正在革新嵌入式系統，改變技術融入日常生活的方式。人工智能不再局限于基礎任務，現在被應用于智能汽車、工業自動化、醫療設備和智能家電，使它們能夠實時學習、適應和做出決策。?然而，AI 的發展也讓網絡安全威脅愈發普遍，這些安全隱患必須得到重視和解決。NVIDIA 等科技公司率先在嵌入式系統中植入 AI 功能，其硬件加速了 AI 在日常設備中的普及。但技術進步的同時，網絡犯罪分子也借此提升了攻擊的頻率和規模。這些發展既帶來了更高的風險，也催生了創新的防御手段。本文將探討開發者如何保護搭載
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新增端到端AI工作流支持，具備自帶模型功能、模型檢查和性能分析功能，助力用戶在ADI全系列硬件上實現快速部署。全新的統一配置工具、多核支持和集成調試功能，能夠簡化跨異構系統的開發工作。基于Zephyr的新型模塊化框架支持運行時AI/ML性能剖析和逐層分析，鞏固了開源基礎，消除了工具鏈碎片化問題，降低了復雜性。近日，全球領先的半導體公司ADI推出CodeFusion Studio? 2.0，作為對旗下開源嵌入式開發平臺的一次重大升級。CodeFusion Studio 2.0旨在簡化和加速支持AI的嵌入式系
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我們現在正處于人工智能時代，數據是創新的命脈，而嵌入式 NVM 是一項基石技術，無需使用電源即可保留信息，并支持從 MCU 和物聯網 SoC 到汽車控制器和安全元件的一切。截至 2025 年 11 月，嵌入式 NVM 發展迅速。邊緣數據激增，人工智能功能登陸 MCU 和 SoC，功耗預算比以往任何時候都更加緊張。內存是我們構建設備的核心。這項調查著眼于 eNVM 在市場、技術和采用方面的現狀，以及它下一步的發展方向。市場概況和增長嵌入式新興 NVM，包括 MRAM、RRAM/ReRAM 和 PCM，正在進
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良好的 EMI 是板級 EMI 設計和芯片 EMI 設計結合的結果。許多工程師對板級 EMI 的降噪接觸較多，也比較了解，而對于芯片設計中的 EMI 優化方法比較陌生。今天，我們將以一個典型的 Buck 電路為例，首先基于 EMI 模型，分析其噪聲源的頻譜，并以此介紹，在芯片設計中，我們如何有針對性地優化 EMI 噪聲。01Buck 變換器的傳導 EMI 模型介紹我們知道，電力電子系統中，半導體器件在其開關過程中會產生高 dv/dt 節點與高 di/dt 環路，這些是 EMI 產生的根本原因。而適合的 E
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一個 MIKROE 的緊湊型附加板可以測量水中的總溶解固體 （TDS），從而提供準確的水質指標。 TDS Click 是 1800 個強大的支持 mikroBUS 的 Click 板系列的新成員，采用德州儀器 （TI） 的 CD4060B 振蕩器，由 LMV324 運算放大器、 Microchip 的 MCP3221 ADC 和雙電壓調節提供支持，使用 LP2985AIM5-3
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北歐半導體公司以未公開的金額收購了美國微型機器學習工具開發商 Neuton.ai 的資產，以增強其嵌入式人工智能路線圖，該路線圖還包括今年晚些時候推出的帶有硬件加速器的無線芯片。Neuton.ai 開發了一個基于網絡的工具鏈，該工具鏈接收訓練數據以提供緊湊的機器學習模型，通常小于 5K 字節，可以在嵌入式微控制器核心上運行，因此是微型機器學習。該交易包括加利福尼亞州普萊森特恩的 13 名工程師和知識產權。“這是一項技術收購。我們收購了資產、知識產權和人員。我們認為這對于我們服務的所有終端市場都適用，”北歐
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嵌入式介紹
嵌入式系統，embedded system，是以應用為中心，以計算機技術為基礎，并且軟硬件可定制，適用于各種應用場合，對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統。它一般由嵌入式微處理器、外圍硬件設備、嵌入式操作系統以及用戶的應用程序等四個部分組成，用于實現對其他設備的控制、監視或管理等功能。 嵌入式系統幾乎包括了生活中的所有電器設備，如掌上 PDA 、移動計算設備、電視機頂盒、 [
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