AIワークロード、IT/OT融合、ライフサイクルセキュリティ、プラットフォームの再利用が、OEMによるロボティクス、ビジョン、インテリジェントマシン向けシステムの設計に影響を与えています。
Industrial Edge AIは新たな段階に入りつつあります。International Federation of Roboticsによると、世界で稼働する産業用ロボットの台数は2025年に過去最高の500万台に達し、年間導入台数は60万台を超えました。同団体はまた、プロフェッショナルサービスロボットの出荷台数が同年に24%増加したと報告しています。これらの数字は、すべてのAIアプリケーションが実証段階を脱したことを意味するものではありません。一方で、Physical AI、すなわち物理世界を認識し、その中で動作する機械に組み込まれたAIが、実際の運用環境に導入されつつあることを示しています。
そのため、OEMが検討すべき問いも変わりつつあります。もはや、AIモデルをEdgeデバイス上で実行できるかどうかだけが問題ではありません。システム全体が複数のワークロードを連携させ、産業インフラに接続し、適用されるセキュリティ要件に対応しながら、複数世代の製品にわたって進化できるかどうかが重要です。2027年には、次の4つの変化によって、こうした問いの重要性がさらに高まる可能性があります。
AIワークロードは連携するシステムへ
初期のEdge AIプロジェクトでは、物体検出モデル、ナビゲーションアルゴリズム、検査タスクなど、目に見える単一の機能に焦点を当てる場合があります。しかし、商用システムでは追加の機能をサポートする必要が生じる可能性があります。自律移動ロボットでは、認識、センサーフュージョン、経路計画、アプリケーションロジック、時間制約の厳しい制御を組み合わせることがあります。検査プラットフォームでは、複数の映像ストリームを処理しながら、生産設備や上位システムとデータを交換する場合があります。
これらのワークロードは、演算能力、メモリ、帯域幅に対してそれぞれ異なる要件を課します。レイテンシーや消費電力の要件も異なる可能性があります。そのため、単一モデルのピーク性能を基準にプラットフォームを選定すると、アプリケーション全体を統合する段階で課題が生じる可能性があります。
OEMは、設計プロセスの早い段階でワークロードの分割を検討すべきです。CPU、GPU、NPU、専用の制御リソースは、それぞれ異なる役割を担うことができます。これらを単一アーキテクチャの構成要素として扱うことで、エンジニアリングチームはワークロードを適切に割り当て、新機能ごとに独立した処理系を構築する必要性を抑えられる可能性があります。このアプローチにより、早期にシステムを再設計することなく、機能を追加しやすくなります。
IT/OT融合がインダストリアルエッジを再定義する
International Federation of Roboticsは、情報技術と運用技術の融合を、ロボティクスを形作るトレンドの一つとして挙げています。同様の変化は産業オートメーションにも影響を与えており、インテリジェントマシンは工場のデータおよび制御アーキテクチャ内の接続ノードになりつつあります。
これは、すべてのワークロードをクラウドへ移行することを意味するものではありません。リアルタイム推論、意思決定、制御はローカルに維持する必要がある一方、特定のデータやサービスをより広範なシステムに接続する場合があります。
チームは、こうした境界を意図的に定める必要があります。どの機能にローカルでの自律性が必要なのか、どのデータを機械の外部へ送るのか、接続状況が変化した場合にどのように稼働を継続するのかを決めなければなりません。また、AI処理は、アプリケーションに必要なインターフェースを介して、カメラ、センサー、産業用ネットワーク、制御機器に接続する必要があります。
目標は、ローカルでの応答性を維持しながら、データやサービスを最も価値を生み出せる場所へ移動できる、レジリエントなトポロジーを構築することです。
ライフサイクルセキュリティが設計要件に
セキュリティを、リリース直前に追加する機能として扱うことはできなくなっています。接続された産業用製品は何年にもわたって稼働する可能性があり、その間も脆弱性、ソフトウェアの依存関係、規制上の要請は変化し続けます。
EU Cyber Resilience Actは、このライフサイクル全体にわたる責任をより明確にしています。同法は、デジタル要素を含む製品の計画、設計、開発、保守を対象とするサイバーセキュリティ要件を導入しています。報告義務は2026年9月11日から適用されており、主要な義務は2027年12月11日から適用されます。
OEMにとって、その影響はコンプライアンス文書の作成にとどまりません。基盤となるプラットフォームは、想定される製品寿命全体にわたって保守できるソフトウェア基盤をサポートする必要があります。セキュリティプロセス、脆弱性対応、更新可能性も、アーキテクチャ上の検討事項となります。
これらを早期に考慮することで、開発後期になってから、プロトタイプのソフトウェアスタックでは商用製品に求められるセキュリティおよび保守要件に対応できないと判明するリスクを軽減できる可能性があります。そのため、ライフサイクル全体への対応力は、導入後の運用上の課題にとどまらず、プラットフォームの選定や調達における判断基準になりつつあります。
OEMは単発のデバイスではなく、製品プラットフォームを設計する
多くの産業用製品は、やがて製品ファミリーへと発展します。ロボティクスメーカーでは、複数のペイロード構成やセンサー構成が必要になる場合があります。マシンビジョンのサプライヤーでは、カメラ台数、性能レベル、検査タスクの異なる製品が必要になる可能性があります。HMIプラットフォームは、複数の機械に合わせて調整される場合があります。
製品バリエーションごとに演算およびソフトウェアアーキテクチャを再構築すると、エンジニアリング作業、検証作業、ライフサイクルコストが増加します。また、将来の製品世代の計画も難しくなります。
モジュール型のアプローチは、こうした経済性を変える可能性があります。再利用可能なキャリアボード構想、一貫したソフトウェア基盤、スケーラブルな演算オプションにより、関連製品間で開発成果の一部を再利用しやすくなります。すべてのコンポーネントを変更せずに移行できるわけではなく、最終設計には引き続き用途別の検証が必要です。潜在的な価値は、不必要な開発のやり直しを減らせる点にあります。
これにより、モジュール性は単なるフォームファクターの選択以上の意味を持つようになります。エンジニアリング投資の保護、製品バリエーションの開発期間短縮、将来のアップグレードに向けた管理しやすい移行経路の構築に役立つ可能性があります。
トレンドからプラットフォーム選定へ
これら4つの変化は、エンジニアリングチームと製品チームがIndustrial Edge AIプラットフォームを評価する際の実用的な基準となり得ます。
システム全体に必要なAI、アプリケーション、時間制約の厳しいワークロードを連携させられるか。ローカルでの稼働を損なうことなく、必要なセンサー、ネットワーク、制御インフラに接続できるか。製品ライフサイクル全体にわたり、ソフトウェア基盤を保守し、安全に維持できるか。将来の製品バリエーションに合わせて、アーキテクチャを再利用または調整できるか。
AIのピーク性能は依然として重要ですが、判断材料の一つにすぎません。製品化を前提とするプラットフォームでは、演算能力、I/O、ソフトウェアの保守性、モジュール性を統合する必要があります。これらの要素を一つのシステムとして評価することで、統合上のリスクが高額な再設計につながる前に把握しやすくなります。
Industrial Edge AI向けの製品化を見据えた基盤
これらの設計基準は、将来だけの要件ではありません。初期のエンジニアリング評価を経て、SECOは、SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8のエンジニアリングサンプルの初回限定ロットを、選定されたOEMおよび開発チーム向けに提供しています。SECOは、Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Seriesをベースとする産業用SMARC System-on-ModuleをOEMの評価向けに提供する初の企業です。
Qualcomm Dragonwing™ IQ-8275プロセッサを搭載するこのモジュールは、Qualcomm® Hexagon™ NPUを介して最大40 TOPSのAIアクセラレーションを提供するよう設計されています。Gigabit Ethernet、2.5 Gigabit Ethernet、PCIe Gen4、カメラインターフェース、CANサポートは、AI演算を孤立したコンポーネントとして扱うことなく、ビジョン、ネットワーク、用途別の産業アーキテクチャを評価するために必要な接続性を提供するよう設計されています。
Works with Arduino™エコシステムの一環として、SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8は、Arduino® VENTUNO™ Qボード上でのアプリケーション開発から産業用製品設計まで、より連続性のある移行を支援するよう構成されています。単に一方のボードを別のボードに置き換えるのではなく、それぞれが強みを発揮します。ArduinoとArduino® App Labはプロトタイピングと検証の迅速化を目指し、SECOはキャリアボード設計、ソフトウェア統合、最終製品の長期的な要件への対応を提供します。Clea OSは、セキュリティを重視したデバイス管理と長期的なソフトウェア保守の基盤を提供するよう設計されています。
最初のデモではなく、製品ライフサイクルを見据えて設計する
2027年の機会は、単に機械の内部へより多くのAIを組み込むことではありません。製品の進化に合わせて継続的にサポートできるよう設計されたインテリジェンスを構築することにあります。アーキテクチャ全体を早期に評価することで、OEMは再設計のリスクを抑え、将来のシステムでより多くのエンジニアリング成果を再利用できる可能性があります。
SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8のエンジニアリングサンプルの初回限定ロットが提供されているため、選定されたOEMおよび開発チームは、Dragonwing IQ8テクノロジー、産業用接続機能、ライフサイクルを重視したソフトウェア基盤が、次のIndustrial Edge AI製品またはPhysical AI製品に適しているかを評価できます。
エンジニアリングサンプルをリクエストする