EWNA 2026：边缘AI深入MCU，嵌入式软件工具同步升级
Elektor在阿纳海姆举行的 embedded world North America 2026（EWNA 2026）第二天的报道将重点放在边缘AI进一步向微控制器（MCU）和嵌入式系统渗透，同时也关注开发、更新和维护日益复杂产品所需的软件。本次展会于9月22日至24日在阿纳海姆会议中心举行。正如 eeNews Europe 对 EWNA 2026 首日的报道，展会覆盖的技术范围从 FPGA 和射频测试，到传感、安全与嵌入式开发。
边缘AI进一步深入MCU
GigaDevice展示了MCU级器件处理能力提升的两个例子。其GD32F503系列基于Arm v8-M架构，运行频率最高252 MHz，面向高要求的实时电机控制应用。该公司还将GD32H7系列定位用于机器人和具身AI，采用600 MHz Cortex-M7处理器，并配备旨在支持视觉、同步定位与建图（SLAM）以及机器学习推理等工作负载的硬件。
Microchip Technology演示了本地运行的人脸识别与活体检测，而不是将图像发送到云服务。该方法旨在降低延迟和连接需求，同时将图像处理保留在设备端。Axiomtek则使用其eBOX630B嵌入式计算机，展示了面向智慧城市应用的多摄像头分析。该无风扇系统支持Intel Core Ultra处理器，可利用CPU、GPU和NPU资源对多路IP摄像头视频流进行本地分析。
软件生命周期与边缘AI结合
与硬件演示同时出现的，还有针对嵌入式产品日益复杂软件生命周期的工具。IAR Systems展示了其最新开发平台，包括原生支持Linux和Windows的跨平台IDE，以及与Visual Studio Code的集成。Toradex展示了Torizon，这是其基于Linux的嵌入式开发、安全远程更新和设备监控平台。
Infineon还演示了在PSOC Edge E83和E84微控制器上运行的DEEPCRAFT Speech-to-Text。Elektor报道称，模型规模约为600万至3200万参数，实现方案从约4.4 MB ROM和不到3 MB RAM起步。目标有功功耗据称约为20 mW至65 mW，具体取决于配置。
综合来看，这些演示表明边缘AI正从专用加速器扩展到同时处理传感、运动与通信的控制器中。与此同时，围绕这些器件的开发环境也在扩展，以覆盖部署、安全、更新和长期维护。
