{{else if Image}}
{{else if Image}}
{{/if}}
{{/if}}
Gewinner des embedded award 2025
Eine hochkarätige Jury hat rund 130 Einreichungen – ein neuer Rekord – für den 21. embedded award bewertet. „Nicht nur die große Anzahl der Einreichungen, mit der die Aussteller erneut einen Rekord aufgestellt haben, sondern auch die hohe Qualität haben unsere Jury-Köpfe ganz schön rauchen lassen“, sagt Juryvorsitzender Prof. Dr.-Ing. Axel Sikora. Wir stellen die Gewinner in den neun Kategorien vor ...
Herausragende Innovationen auf dem Gebiet der eingebetteten Systemtechnologien
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Kategorie des embedded award ab 2023, um dem spannenden Trend zu folgen, dass immer mehr intelligente Systeme im embedded edge entstehen. Interessanterweise ist es nicht mehr das alte Paradigma, in der Cloud zu lernen und im Edge zu schlussfolgern, sondern es geht zunehmend darum, im Edge zu lernen und so den Netzwerkverkehr zu reduzieren, die Privatsphäre zu erhöhen und Echtzeiteigenschaften zu ermöglichen.
Das Unternehmen Ambiq wird für sein Produkt heartKIT™ AI Development Kit, eine KI-gestützte Herzüberwachungslösung, mit dem ersten Preis in diesem dynamischen Bereich ausgezeichnet.
Anwendungen zur Überwachung der Vitalparameter sind in vielen digitalen Gesundheitsgeräten unverzichtbar, da sie verschiedene Gesundheitszustände verfolgen und diagnostizieren können. Diese Systeme stehen jedoch häufig vor Herausforderungen wie Ungenauigkeiten, Latenzproblemen und Energiebeschränkungen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bietet Ambiq heartKIT an, ein Open-Source-KI-Entwicklungskit (ADK), das Entwicklern helfen soll, personalisierte, Echtzeit- und energieeffiziente Herzüberwachungsanwendungen für batteriebetriebene Geräte zu erstellen. Das Kit enthält einen umfassenden Satz von Datensätzen, optimierte Modellarchitekturen und herzbezogene Aufgaben.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Künstliche Intelligenz (KI)
Electronic Displays
Electronic Displays ist die neue Kategorie des embedded award – und wurde bereits von den Ausstellern gut angenommen, die viele Bewerbungen für diese Preiskategorie einreichten. Daraus hat die Jury drei Produkte nominiert und den Sieger in der Kategorie Electronic Displays gekürt.
Der erste Preis geht an Tianma für sein Produkt 8“ Micro LED IRIS PHUD, ein Tool zur immersiven Visualisierung von Informationen.
Das IRIS HUD adressiert zentrale Herausforderungen herkömmlicher Fahrsysteme, wie visuelle Ablenkung und eingeschränkte Interaktion. Indem es diese Probleme löst, erhöht es die Sicherheit, verbessert das Fahrerlebnis und treibt die Innovation in der Automobiltechnologie voran.
Auf dem aktuellen Markt für Displaytechnologie gewinnt die Micro-LED-Technologie aufgrund ihrer hervorragenden Leistung und ihrer breiten Anwendungsmöglichkeiten zunehmend an Aufmerksamkeit.
Das 8-Zoll-Mikro-LED-IRIS-HUD von Tianma hebt sich als bemerkenswerter Wettbewerber ab und bietet mehrere einzigartige Vorteile. Erstens verfügt es über eine Pixeldichte von 167 PPI und liefert damit schärfere und detailliertere Bilder für eine verbesserte visuelle Leistung. Zweitens fügt sich die vollständig transparente Windschutzscheibe nahtlos in den Innenraum des Fahrzeugs ein, was sowohl die Funktionalität als auch die Ästhetik verbessert.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Electronic Displays
Embedded Vision
Eingebettete Bildverarbeitungssysteme stellen höchste Anforderungen an viele der Systemelemente. Tatsächlich sind die Datenmengen und Datenraten deutlich höher als bei vielen anderen eingebetteten Systemen. Folglich werden nicht nur Anforderungen an Hardwareelemente wie Schnittstellen oder Speicher gestellt, sondern auch an Software und KI-Algorithmen, die die gesamte Branche vorantreiben.
Der erste Preis in dieser Kategorie geht an Team Group Inc. für das Produkt D500R WORM SD / D500R WORM microSD, eine Speicherkarte mit außergewöhnlichen Datenschutzfunktionen.
Die manipulationssichere D500R-Speicherkarte wurde speziell für die Herausforderungen der kritischen Datenspeicherung und -sicherheit entwickelt und ist damit eine ideale Lösung für Szenarien, die eine hohe Manipulationssicherheit und langfristige Aufbewahrung erfordern.
Die charakteristische „Write Once, Read Many“ (WORM)-Technologie sorgt dafür, dass einmal geschriebene Daten dauerhaft unveränderlich sind und nicht gelöscht werden können, wodurch die Integrität und Unveränderlichkeit der Daten wirksam geschützt wird.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Embedded Vision
Hardware
Die zunehmende Softwareisierung ändert nichts an der Tatsache, dass Hardware-Plattformen die Basis für jedes Embedded-System sind. Dass diese Kategorie auch in diesem Jahr wieder die meisten Einreichungen für den embedded award verzeichnen konnte, unterstreicht die Bedeutung von Embedded-Hardware-Produkten. Vor allem drei Nominierte konnten unsere Jury überzeugen. Und es wird deutlich, dass Hardware weit davon entfernt ist, „nur Commodity“ zu sein.
Die Firma Cadence Design Systems erhält den ersten Preis in der Kategorie Hardware für ihr Cadence Base System Chiplet.
Die Industrie verlagert sich aus mehreren zwingenden Gründen von monolithischen heterogenen SoCs zu Chiplet-basierten Produkten. Chiplet-basierte Produkte verbessern Design- und Produktfaktoren, wie z.B. die Wiederverwendung von Design/Die, was zu einer effizienteren Entwicklung, einer schnelleren Plattform-Refresh-Kadenz und der Möglichkeit zur Optimierung von Energie, Leistung und Fläche (PPA) pro Chiplet beiträgt.
In einem bedeutenden Schritt nach vorn hat Cadence erfolgreich den ersten Chiplet für ein Basissystem der Branche prototypisiert, entworfen und mit Klebeband versehen. Dieses Chiplet integriert Prozessoren, System-IP und Speicher-IP in einem einzigen Gehäuse, das über die Standardschnittstelle Universal Chiplet Interconnect Express™ (UCIe™) miteinander verbunden ist.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Hardware
Safety&Security
Intensive Vernetzung, zunehmende Autonomie der Geräte, höhere Ansprüche an zuverlässige Funktionen führen zu wachsenden Anforderungen an die funktionale Sicherheit von eingebetteten Systemen in Hard- und Software und an den Schutz gegen Angriffe von außen, an die Security.
Der erste Preis in dieser Kategorie geht an Tropic Square für sein Produkt TROPIC01, einen wirklich offenen Secure Element Chip.
Sichere Elemente werden traditionell mit geschlossenen Architekturen entwickelt. Die mangelnde Transparenz der Implementierungsdetails hindert Entwickler daran, die Funktionsweise des Chips vollständig zu verstehen und die Hardware optimal in ihr eigenes sicheres Systemdesign zu integrieren.
Selbst bei sicheren Elementen, die als konform mit bestimmten Sicherheitsstandards zertifiziert wurden, ist unklar, ob alle Funktionen des Chips getestet wurden.
TROPIC01 befasst sich mit dem Problem, dass sichere Hardware Hintertüren oder versteckte Schwachstellen hat, indem es Zugang zum Design, zur Dokumentation und zu Werkzeugen für unabhängige Sicherheitsüberprüfungen, Audits und Tests bietet.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Safety&Security
SoC/IC/IP design
Das Design von integrierten Schaltkreisen (ICs), System-on-Chip (SoC) und von Schaltkreisen, die dann in ICs integriert werden, das so genannte Intellectual Property (IP), ist eine Kerndisziplin der Embedded-Systementwicklung. Diese Kerndisziplin hat nun endlich ihren Weg in den Embedded Award als Kategorie gefunden - um die Sichtbarkeit dieser sehr fortschrittlichen Designdisziplin zu stärken.
Der erste Preis geht an NXP Semiconductors für sein Produkt Trimension NCJ29D6: Ultra-Wideband IC, einen monolithischen UWB-Chipsatz.
Die wachsende Zahl von Anwendungen und Technologien in modernen Autos führt zu einem Anstieg von Kosten, Gewicht und Komplexität. Dank der kombinierten Ultra-Wideband (UWB)-Entfernungs- und Radarfähigkeiten des NCJ29D6 von Trimension und seiner Unterstützung für mehrere Anwendungen hat er das Potenzial, bis zu 100$ BoM pro Auto einzusparen, um Kosten und Gewicht zu reduzieren, was für die Steigerung der Energieeffizienz von Fahrzeugen entscheidend ist.
Der NCJ29D6 zielt unter anderem auf Anwendungen wie Smart Car Access, Kicksensing und Child Presence Detection. Im letzteren Fall wird der NCJ29D6 eingesetzt, um sicherzustellen, dass gefährdete Passagiere, insbesondere Kinder, nicht in einem Auto zurückgelassen werden, wo die Temperaturen selbst an milden oder bewölkten Tagen schnell auf gefährliche Werte ansteigen können, indem Lebenszeichen wie Atemmuster erkannt werden. So wird NCJ29D6 in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen eingesetzt, um Hitzeschläge zu vermeiden und damit Leben zu retten.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie SoC/IC/IP-Design
Software
Natürlich treibt die Softwareisierung die Embedded-Welt voran. Und es kommen immer mehr softwaredefinierte Architekturen und Geräte auf den Markt. Daher haben wir in diesem Jahr eine große Anzahl von Einreichungen für den embedded award in der Kategorie Software erhalten.
Der erste Preis geht an Driver für sein gleichnamiges Produkt, eine Software, die auf technische Dokumentation spezialisiert ist.
Software-Ingenieure verbringen unzählige Stunden damit, sich in undokumentierte Systeme einzuarbeiten und technische Dokumentationen zu schreiben, obwohl sie eigentlich außergewöhnliche Produkte entwickeln sollten. Driver löst dieses Problem, indem es die technische Dokumentation automatisiert und mit den Codeänderungen synchronisiert, so dass sich die Ingenieure auf das Wesentliche konzentrieren können und das Unternehmen viel Zeit und Ressourcen spart.
Die Driver-Lösung kann Codebasen beliebiger Größe und Sprache verarbeiten und in überschaubare Komponenten zerlegen, bevor sie in eine umfassende technische Dokumentation umgewandelt wird.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Software
Start-up
Junge Unternehmen treiben die technologische Entwicklung voran. Entsprechend lebendig ist die Startup-Szene in der Embedded-Branche und seit einigen Jahren betreibt die Embedded World eine eigene Startup-Zone. Darüber hinaus ist es äußerst beeindruckend, die intensive Zusammenarbeit zwischen milliardenschweren Konzernen und kleinen und jungen Unternehmen zu beobachten. Dies alles ist Grund genug, den Startups beim embedded award eine eigene Kategorie zu widmen.
Der erste Preis in der Startup-Kategorie geht an Accelerat für sein Produkt AI Bunker, einen sicheren Speicher für KI-Modelle.
Eingebettete Geräte verlassen sich zunehmend auf KI-Modelle, um unterschiedliche Aufgaben zu erfüllen. Unternehmen müssen viel Mühe, Zeit und Geld aufwenden, um KI-Modelle, wie z. B. tiefe neuronale Netze, zu erstellen, da dies ein langwieriger Prozess ist, der mühsame Design- und Entwicklungsphasen umfasst.
KI-Modelle sind jedoch aufgrund der Schwachstellen von Hardware- und Softwareumgebungen anfällig für Diebstahl, Manipulationen und unbefugten Zugriff. AI Bunker schafft hier Abhilfe, indem es die sichere Speicherung von KI-Modellen in einer dedizierten, stark isolierten Softwarepartition auf dem eingebetteten Gerät ermöglicht und so ein hohes Maß an Schutz gewährleistet. Gleichzeitig ermöglicht er den transparenten Aufruf der Modellinferenz über einen Standard-Workflow, so dass es so aussieht, als befände sich das Modell in einer normalen Umgebung.
Weitere Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Start-up
Tools
Automatisierte Werkzeuge erhöhen die Effizienz und Zuverlässigkeit auf allen Ebenen der eingebetteten Wertschöpfungskette. Es gibt bewährte Werkzeuge, die seit Jahren im Einsatz sind. Um Entwicklungsprozesse weiter zu optimieren, besteht jedoch immer wieder Bedarf an neuen Werkzeugen.
Der erste Preis in der Kategorie Tools geht an die Firma Siemens EDA für ihr Produkt Catapult AI NN, einen maßgeschneiderten KI-Beschleuniger.
KI wird unsere eingebetteten Geräte funktioneller, benutzerfreundlicher, sicherer und geschützter machen. Der Einsatz von KI in eingebetteten Systemen kann jedoch eine Herausforderung darstellen, da Energie- und Rechenkapazitäten, Anforderungen an die Echtzeitleistung, Kosten, Größe, Gewicht und vieles mehr begrenzt sind.
Da die KI-Algorithmen immer komplexer werden, ist es nicht mehr möglich, sie auf einem eingebetteten Prozessor oder sogar einer eingebetteten GPU auszuführen. Ein maßgeschneiderter Beschleuniger, d. h. ein Beschleuniger, der speziell für Ihre Inferencing-Anforderungen entwickelt wurde, bietet die höchste Leistung und Effizienz.
Catapult AI NN von Siemens EDA automatisiert den Entwurfsprozess für kundenspezifische Beschleunigerhardware. Es ermöglicht Entwicklern, in einem einzigen automatisierten Schritt von einem KI-Framework zur fertigen Hardware-RTL zu gelangen.
Mehr Informationen zu allen Nominierten in der Kategorie Tools
