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EMBEDDED 99 • febbraio • 2026 6 hardware | Automotive C M Y CM MY CY CMY K Automotive Edge AI Costruire sistemi edge AI affidabili, sia in ambito au- tomotive che industriale, inizia con una solida base di componenti hardware e protocolli di comunicazione. Gli ingegneri automotive devono sfruttare soluzioni che rinforzino le qualità che rendono compelling l’edge AI, come fattori di forma compatti, basso consumo energeti- co, flessibilità progettuale, alte prestazioni computazio- nali e operatività robusta e sicura per design. Fortunatamente, gli ingegneri sono sulla buona strada per implementare soluzioni che soddisfano queste esi- genze. Modelli AI ottimizzati e scalati possono ridurre il carico computazionale mantenendo le capacità essen- ziali di elaborazione e inferenza. L’automotive ethernet fornisce connettività ad alta velocità e bassa latenza, necessaria per gestire grandi volumi di dati sensoriali in tempo reale. Reti neurali sofisticate e framework di machine learning aiutano i veicoli ad adattarsi autono- mamente alle condizioni di guida e a mantenere la sicu- rezza dei passeggeri. A supporto di queste soluzioni, componenti hardware specializzati forniscono potenza di calcolo adeguata ope- rando entro i limiti del veicolo. Tra questi i semicondut- tori come le Field Programmable Gate Arrays (Fpga), il cui piccolo ingombro, basso consumo e capacità di ela- borazione parallela si adattano bene ai requisiti di carico di lavoro dell’edge AI. Gli ingegneri possono personaliz- zare questi chip per supportare compiti specifici, abili- tando la fusione sensoriale e l’elaborazione edge senza gravare sull’infrastruttura complessiva del veicolo. Insieme, queste soluzioni hardware e software stanno ri- definendo ciò che è possibile su strada. I sistemi automo- tive abilitati all’edge AI possono supportare funzionali- tà innovative come: frenata automatica efficace e altre funzioni di sicurezza; comandi vocali e gestuali; monito- raggio per manutenzione predittiva; elaborazione della visione interna ed esterna; oscuramento automatico e altri miglioramenti dell’illuminazione; aggiornamenti di sistema over-the-air (OTA) con adeguata sicurezza. Veicoli più intelligenti L’industria automotive si trova in un momento cruciale della sua evoluzione verso veicoli più intelligenti, sicuri e connessi. L’edge AI sarà al centro di questa trasformazio- ne. Ottimizzando la progettazione di software e hardwa- re nell’infrastruttura esistente, gli ingegneri automotive possono creare veicoli che pensano e rispondono in tem- po reale, migliorando sia la sicurezza dei passeggeri che l’esperienza complessiva dell’utente. In futuro, i veicoli saranno ripensati come sistemi adatti- vi e contestualizzati, capaci di apprendere dall’ambiente e di interagire senza soluzione di continuità con gli ope- ratori. L’innovazione automotive di oggi getterà le basi per una nuova era del trasporto intelligente, definita da efficienza, connettività ed esperienze di guida centrate sull’uomo. Grafico dei sensori veicolari I sistemi di bordo (o sistemi veicolari) devono essere in grado di elaborare in modo efficiente i dati provenienti da una serie di fonti esterne (Fonte: Lattice Semiconductor) Applicazioni dei sensori di bordo I sistemi di assistenza alla guida non sono solo importanti; stanno diventando un’aspettativa (o sono sempre più attesi/ sono ormai dati per scontati) (Fonte: Lattice Semiconductor)