Erfahren Sie, wie Arduino VENTUNO Q, Dragonwing IQ8 und SECO die Softwarekontinuität sichern und validierte KI-Anwendungen auf dem Weg zum industriellen Edge-AI-Einsatz beschleunigen.
Für Teams in den Bereichen Robotik und Physical AI ist ein validierter Prototyp mehr als nur funktionierende Hardware. Wenn eine Anwendung wie erwartet funktioniert, haben Entwicklungsteams bereits in KI-Modelle, Anwendungslogik, Entwicklungsworkflows und das Know-how investiert, das erforderlich ist, um all diese Elemente zusammenzuführen.
Der nächste Schritt sollte daher nicht bedeuten, wieder von vorn anzufangen. Die Herausforderung besteht darin, so viel wie möglich von dieser Entwicklungsinvestition zu bewahren – überall dort, wo Hardware- und Softwareabhängigkeiten dies zulassen – und zugleich die notwendige Grundlage für eine industrielle Edge-AI-Plattform zu schaffen.
Eine gemeinsame Dragonwing IQ8-Basis schafft Kontinuität
Arduino<sup>® </sup>VENTUNO™ Q bietet eine Plattform für die schnelle Entwicklung und Validierung von Anwendungen. SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 bringt die Technologie der Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series in ein industrielles System-on-Module, das für Embedded-Produkte entwickelt wurde.
Der Einsatz derselben Technologiefamilie in beiden Phasen hilft, unnötige Brüche zu vermeiden. Teams können ihre Arbeit fortsetzen, ohne die zugrunde liegende Rechentechnologie wechseln zu müssen, nur weil die Anwendung über ihre ursprüngliche Validierungsumgebung hinauswächst.
Das bedeutet nicht, dass sich alles, was während der Prototypenentwicklung entstanden ist, unverändert übertragen lässt. Je nach Hardware- und Softwareabhängigkeiten können KI-Modelle, übergeordnete Anwendungslogik und etablierte Entwicklungsworkflows auch bei der Weiterentwicklung der Plattform wertvoll bleiben.
Der Vorteil liegt daher nicht in einer Eins-zu-eins-Migration, sondern in einer gemeinsamen technologischen Grundlage. Sie ermöglicht es Entwicklungsteams, auf bereits validierten Ergebnissen aufzubauen, statt diese unnötig neu zu erstellen.
Von Arduino App Lab zu SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8
Der Workflow beginnt mit einer Anwendung, die bereits auf Arduino<sup>®</sup> VENTUNO™ Q mit Arduino App Lab entwickelt und validiert wurde. Diese funktionierende Konfiguration bildet die Referenz für die nächste Phase. So können Teams das bereits verifizierte Anwendungsverhalten bewahren, bevor sie eine neue Zielumgebung einführen.
Nach der Validierung kann die Anwendung aus Arduino App Lab als App Release exportiert werden. Dieses Paket enthält Anwendungscode, Abhängigkeiten und KI-Assets und schafft damit einen klaren Übergabepunkt zwischen der Arduino-Entwicklungsumgebung und dem industriellen Deployment-Prozess.
Das exportierte App-Release wird anschließend über Clea auf SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 übertragen. Dort lässt sich derselbe Workload ausführen und mit der VENTUNO Q-Referenz vergleichen. So entsteht ein konkreter Prüfpunkt für die Portabilität: Die validierte Anwendung bleibt die Software-Referenz, während zielspezifische Elemente wie Kamerazugriff, Geräteressourcen und Plattformkonfiguration separat auf dem SECO-System verifiziert werden.
Unterschiedliche Plattformen, komplementäre Rollen
Arduino, Qualcomm Technologies und SECO übernehmen innerhalb desselben Entwicklungswegs komplementäre Rollen.
Arduino<sup>®</sup> VENTUNO™ Q unterstützt schnelles Prototyping sowie die Entwicklung und Validierung von Anwendungen in einer vertrauten Entwicklungsumgebung. Die Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series stellt die gemeinsame KI-Rechentechnologie bereit, auf der beide Phasen basieren. SECO führt diesen Weg mit SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 weiter, einer industriellen SMARC-Plattform, die durch umfassende Embedded-Engineering-Expertise unterstützt wird.
SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 basiert auf SMARC<sup>®</sup> Rel. 2.2 und bietet KI-Beschleunigung mit bis zu 40 TOPS, industrielle Konnektivität und eine modulare Architektur für das industrielle Design-in und die Skalierbarkeit der Plattform.
Jede Plattform erfüllt einen anderen Bedarf innerhalb eines durchgängigen Entwicklungsprozesses: Arduino VENTUNO Q ermöglicht die schnelle Entwicklung und Validierung von Anwendungen, Dragonwing IQ8 stellt eine gemeinsame technologische Grundlage bereit, und die industrielle Hardwareplattform von SECO unterstützt die Integration in das Endprodukt.
Innerhalb des Works with Arduino™-Ökosystems trägt diese Komplementarität dazu bei, die während der Entwicklung geleistete Arbeit mit den Anforderungen zu verbinden, die beim Übergang einer Edge-AI-Anwendung in den industriellen Einsatz entstehen.
Kontinuität über das Compute-Modul hinaus
Eine industrielle Plattform umfasst mehr als nur das Compute-Modul.
SECO ergänzt SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 durch BSP- und OS-Support, Embedded-Engineering-Expertise, Cybersecurity-Services, langfristigen Lifecycle-Support und die Clea-Softwareinfrastruktur. Gemeinsam erweitern diese Fähigkeiten die Plattform über die Hardwareintegration hinaus und unterstützen die Phasen nach der Anwendungsentwicklung.
Auf Softwareebene bildet Clea die Grundlage für Deployment und Lifecycle-Management, wenn Edge-AI-Produkte die Entwicklungsphase hinter sich lassen.
Mit dieser Kombination aus Hardware, Software und Engineering-Support kann SECO die umfassenderen Anforderungen eines Industrieprodukts abdecken und zugleich den Wert der zuvor geleisteten Entwicklungsarbeit erhalten.
Das Ziel bleibt unverändert: unnötige Neuentwicklungen vermeiden und der daraus entstehenden Plattform eine Grundlage geben, die die Anwendung bei ihrer Weiterentwicklung über die ursprüngliche Validierungsphase hinaus unterstützt.
Eine gemeinsame technologische Basis auf der Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series kann Reibungsverluste im Entwicklungsprozess verringern. Arduino unterstützt die schnelle Entwicklung und Validierung, während SECO die industrielle Plattform und die für die nächste Phase erforderliche Expertise bereitstellt.
Entscheidend ist nicht, ohne Anpassungen zwischen Plattformen zu wechseln, sondern wo immer möglich auf validierter Anwendungsarbeit aufzubauen und diese Entwicklungsinvestition in industrielle Edge-AI-Anwendungen zu überführen.
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