Von KI bis CRA
Trends in der Embedded-Software-Entwicklung
Edge-KI, strengere Sicherheitsvorschriften, neue Software-Workflows und plattformbasierte Entwicklung: Die Art, wie Embedded-Software entworfen, erstellt und gewartet wird, erfährt derzeit einen tiefgreifenden und beschleunigten Wandel. Fünf Faktoren prägen derzeit die Embedded-Software-Entwicklung.
Es sind nicht mehr nur einzelne Technologien, die in jüngster Zeit herausstechen, wenn es um den Wandel in der Embedded-Software-Entwicklung geht. Vielmehr wirken mehrere Einflüsse gleichzeitig zusammen: KI an der Edge, KI-gestützte Entwicklung, der Cyber Resilience Act (CRA) sowie die wachsende Nachfrage nach zeitgemäßen Entwicklungs-Workflows. Insgesamt verändern diese Faktoren ganz grundlegend, wie Embedded-Software über ihren typischerweise langen Lebenszyklus hinweg entwickelt, bereitgestellt und gepflegt wird. Aktuell zeichnen sich fünf wichtige Trends ab, die vor allem Hersteller sicherheitskritischer vernetzter Embedded-Systeme im Blick haben sollten.
Edge-KI bringt Embedded-Toolchains an ihre Grenzen
Künstliche Intelligenz ist in diesem Jahr allgegenwärtig, doch die spannendsten Diskussionen drehten sich nicht um Cloud-KI, sondern um die Ausführung von KI direkt in Embedded-Prozessoren.
Dieses Konzept ist nicht neu, aber verbreitet sich immer schneller. Entwickler aus unterschiedlichsten Branchen – von der industriellen Automatisierung über Medizintechnik bis hin zur Automobilindustrie – setzen zunehmend Machine-Learning-Modelle in Mikrocontrollern und anderen ressourcenbeschränkten Prozessoren ein. Edge-KI bietet klare Vorteile wie geringere Latenz, bessere Datensicherheit und weniger Abhängigkeit von Cloud-Verbindungen.
Gleichzeitig wird jedoch eine zentrale Herausforderung sichtbar: Die lokale Ausführung von KI-Modellen in speicherbeschränkter Hardware erfordert eine extrem effiziente Software. Compiler-Optimierung, Speichernutzung, transparentes Debugging und Performance-Tuning werden zu entscheidenden Faktoren dafür, ob Anwendungen zuverlässig in Embedded-Systemen laufen können. Die Toolchain selbst ist also zu einem zentralen Enabler für Edge-KI geworden.
Eine durchgängige Entwicklungsumgebung über den gesamten Workflow: die Safety-zertifizierte IAR-Plattform.
KI-gestützte Entwicklung wird Teil des Embedded-Workflows
Neben der Edge-KI rückt eine weitere tiefgreifende Veränderung ins Zentrum der Aufmerksamkeit: Die künstliche Intelligenz unterstützt zunehmend den Entwicklungsprozess selbst.
Es wird in Entwicklerteams bereits viel darüber diskutiert, wie KI-Tools entlang des gesamten Workflows Unterstützung leisten können, angefangen bei der Codegenerierung und Dokumentation bis hin zu Debugging-Vorschlägen und zur Erstellung von Tests. Was früher experimentell wirkte, hält nun Einzug in den Entwickleralltag.
Gleichzeitig ersetzt KI-generierter Output keine fundierten Engineering-Praktiken. Build-Prozesse, Tests, Verifikation der Codequalität und Debugging bleiben essenziell - besonders in sicherheitskritischen Embedded-Systemen, bei denen es auf Zuverlässigkeit, funktionelle Sicherheit und Datensicherheit ankommt.
KI-gestützte Tools können repetitive Aufgaben beschleunigen, doch die Entwickler sind weiterhin auf robuste Entwicklungsumgebungen angewiesen, um sicherzustellen, dass Software in realer Hardware zuverlässig funktioniert.
Entwickler setzen auf moderne Workflows
Ebenso unaufhaltsam wie KI ist die Verbreitung aktueller Entwicklungs-Workflows in der Embedded-Community. Jahrelang wurden in der Embedded-Entwicklung individuelle Strategien für die Nutzung von Tools umgesetzt. Heute dagegen erwarten Entwickler zunehmend Umgebungen, die von vornherein moderne Softwarepraktiken integrieren, wie zum Beispiel:
VS-Code-basierte Entwicklungsumgebungen (Visual Studio)
CI/CD-Pipelines (Continuous Integration / Continuous Delivery)
native CMake-Unterstützung
automatisierte Test-Frameworks
containerisierte Build-Umgebungen
Vor allem die Containerisierung gewinnt an Bedeutung: Sie ermöglicht reproduzierbare Entwicklungsumgebungen, die sich über verschiedene Systeme, Teams und Entwicklungsphasen hinweg konsistent verhalten.
KI-generierter Output ersetzt keine fundierten Engineering-Praktiken.
Der CRA verändert Entwicklungspraktiken
Ein weiteres großes Thema ist der Cyber Resilience Act (CRA) und sein Einfluss auf Entwicklungsorganisationen. Denn der CRA ist längst keine abstrakte regulatorische Diskussion mehr, sondern stellt konkrete Anforderung an Hersteller vernetzter Embedded-Geräte. Viele Unternehmen richten bereits aktiv ihre Entwicklungsprozesse daran aus.
Denn Sicherheit darf nicht länger als letzter Validierungsschritt betrachtet werden. Vielmehr gilt es, Sicherheit von Anfang an in den gesamten Entwicklungsprozess zu integrieren. Dies beschleunigt die Einführung sicherer Entwicklungs-Pipelines, in denen automatisierte Tests, Schwachstellenanalysen, Rückverfolgbarkeit und Dokumentation feste Bestandteile des Entwickleralltags sind.
Außerdem macht der CRA eine Besonderheit von Embedded-Systemen deutlich: ihre langen Produktlebenszyklen. Viele Produkte bleiben zehn oder sogar 15 Jahre im Einsatz, was stabile Toolchains, planbare Updates und langfristige Support-Strategien erfordert, um Software dauerhaft sicher zu betreiben.
Plattform-Ecosystems bilden die neue Grundlage
In diesem Umfeld wächst auch die Bedeutung von Plattform-Ecosystems. Die Embedded-Entwicklung beruht zunehmend auf integrierten Plattformen, die Toolchains, RTOS-Unterstützung, Sicherheitsfunktionen und CI/CD-Integration in sich vereinen. Wichtig ist auch der enge Austausch mit den Chipherstellern, die Integration von Dritt-Software und das aktive Einbringen in das Ecosystem.
Anstatt sich wie früher eine Vielzahl von einzelnen Tools individuell zusammenzustellen, suchen viele Teams nach Lösungen, die eine durchgängige Entwicklungsumgebung über den gesamten Workflow hinweg bieten. Dieser Trend ist auch der zunehmenden Komplexität von Embedded-Systemen geschuldet, besonders in Branchen wie Automotive, industrielle Automatisierung und Medizintechnik.
Aus Tooling-Sicht entwickelt sich also der Fokus weg von isolierten Compilern oder Debuggern hin zu Plattformen, die Build-Tools, Debugging, Automatisierung und Sicherheitsfunktionen integrieren. Diese Umgebungen erleichtern die Integration zeitgemäßer Workflows und unterstützen zunehmend heterogene Systeme über mehrere Architekturen hinweg.
Jakob Ågren, Director Product Management bei IAR
Ausblick
Der Blick auf die Trendbewegungen in der Branche macht deutlich: Die Embedded-Entwicklung schreitet rasant voran. Edge-KI bringt Intelligenz näher an die Prozessoren. Sicherheitsvorschriften verändern Entwicklungsprozesse. KI unterstützt Entwickler entlang des gesamten Entwicklungsprozesses. Und moderne Workflows ermöglichen effizienteres Arbeiten als je zuvor.
Diese Trends sind eng miteinander verknüpft. Mit der zunehmenden Komplexität und Vernetzung von Embedded-Systemen spielen Tools, Workflows und Plattformen eine entscheidende Rolle dabei, die nächste Generation intelligenter, sicherer und zuverlässiger Geräte zu ermöglichen.
Der Autor
Jakob Ågren ist Director Product Management bei IAR.