組み込み業界は急速に 進化しており、embedded world North America 2026 は、その多くの変化が注目される場所となります。9月22日から24日までアナハイム・コンベンションセンターで開催されるこのイベントでは、組み込みコミュニティが一堂に会し、新興テクノロジーがどのように開発段階から実際の導入へと移行しているかを目の当たりにします。
Premioは、組み込みコンピューティングの未来を反映したブース#6100 にて、新しいソリューションとライブデモを展示します。ショーに先立ち、当社はPhysical AIへの移行、エッジでのより強力なコンピューティング、IT/OTのより深い 統合、および大規模なエッジシステムをリモートで管理する新しい方法を取り上げた、 注目すべき4つの主要テクノロジートレンドを強調しています。
まず、ショーで最も大きな変化の1つとして予想されるPhysical AIから始めましょう。
1. Physical AIが物理世界にインテリジェンスを もたらす
Physical AIは、物理世界を認識し、周囲の状況を理解し、リアルタイムで 行動できるマシンに人工知能を もたらします。これは、自律走行モバイルロボット（AMR）、ロボットアーム、 ヒューマノイド、その他、より高い自律性で 動作する必要がある自律システムを支える重要なテクノロジーとなっています。
主にクラウドコンピューティングに依存できるAIワークロードとは異なり、Physical AIはデータが生成される場所に近い処理を必要とします。カメラとセンサーは周囲の環境に関する情報を継続的に取得し、組み込みエッジコンピューターはこのデータをローカルで処理して、コンピュータービジョン、AI推論、センサー フュージョン、自律ナビゲーションを行います。これにより、クラウドの遅延が軽減され、ネットワーク接続が制限されている場合でも、マシンは変化する状況にリアルタイムで対応できます。
自律システムがより複雑なタスクを実行するにつれて、組み込みコンピューティングの要件も増加します。 1つのシステムで、複数のカメラストリームとAIモデルを処理しながら、センサーやマシン制御と直接通信する必要がある場合があります。これにより、組み込みシステム内のコンピューティング性能、AI アクセラレーション、I/O接続への要求が 高まります。
Physical AIの進化に伴い注目すべき開発の1つは、エッジでより高性能な自律システムをサポートするためにソフトウェアエコシステムがどのように進化しているかということです。 NVIDIA JetPack 7.2は、Jetsonプラットフォームでより高いAIパフォーマンスと ますます複雑になるエッジAIワークロードをサポートするように設計されたアップデートにより、この方向性を反映しています。
NVIDIA JetPack 7.2の新機能
JetPack 7.2は、 JetPack 7ソフトウェア基盤をJetson Orinファミリーに拡張し、OrinとThorをUbuntu 24.04とCUDA 13を共通基盤に統合します。主なアップデートは以下のとおりです。
- AGX Orin 32GBスーパーモード: AIパフォーマンスを200 TOPSから最大241 TOPSに向上させ、要求の厳しい推論ワークロードのためのより多くの計算ヘッドルームを提供します。
- NVIDIA Agent Skills: システム診断、モデルベンチマーク、メモリ 最適化、展開構成のためのAI支援ワークフローをサポートします。
- NemoClaw 統合: AIモデルをローカルデータソースとツール実行と組み合わせたエージェントAIワークフローのワンコマンド展開を可能にします。
- Yocto公式サポート: 組み込み開発者が、 本番環境でのJetson展開のためのカスタムLinuxディストリビューションをより詳細に制御できます。
Premioは、embedded world North America 2026で、JetPack 7.2を当社のNVIDIA JetsonベースのエッジAIコンピューターで動作する様子を展示します。 ブース #6100で最新のPhysical AI機能の実演をご覧いただくか、 当社のチームとのミーティングを予約してください。
2. エッジAIがアクセラレーテッドコンピューティングへのシフトを推進
より多くのインテリジェンスが組み込みシステムで直接実行されるようになり、 エッジAIワークロードはより大規模で計算集約的になっています。 これらの要求により、組み込みコンピューティングは従来のCPUのみのアーキテクチャを超えて推進されています。
注目すべきトレンドの1つは、ワークロードの種類に基づいて異なるプロセッサが連携して動作する 異種コンピューティングの利用の増加です。CPUは汎用コンピューティングとシステム 制御を処理し、GPUは計算集約的なAIワークロードのために並列処理を提供し、NPUは効率的なAI推論のために専用のアクセラレーションを追加します。
適切なコンピューティングアーキテクチャは、エッジAIワークロードの複雑さに依存します。
- CPU + NPU: 電力効率と統合アクセラレーションを優先する、より軽量なAI推論に最適です。
- CPU + 統合型GPU: ディスクリートグラフィックカードを必要とせずに、適度な視覚およびAIワークロードに追加の並列処理を提供します。
- CPU + ディスクリートGPU: 高解像度マシンビジョン、マルチカメラ分析、大規模AIモデルなど、より計算集約的なワークロード向けに設計されています。
最も計算負荷の高いエッジAIワークロードの場合、ディスクリートGPUは、要求の厳しいパフォーマンス要件を満たすために、より高度なアクセラレーションを提供します。
NVIDIA GPUアクセラレーションをエッジへ
Premioは、最新のGPUアクセラレーションを産業用エッジに提供しており、最新のRTX PRO Blackwell世代を含むNVIDIA RTXおよびRTX PRO GPUに対応しています。これらのGPUは、産業用コンピューティングシステムで利用可能なAIパフォーマンスレベルを拡張し、より要求の厳しいワークロードをエッジで直接処理できるようにします。
- 最新のNVIDIA GPUアーキテクチャ: RTX PRO 2000 BlackwellからRTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionまでの構成でNVIDIA RTX PRO Blackwell GPUをサポートしています。
- 高性能GPU拡張: 一部のPremioソリューションは、より計算集約的なAIワークロード向けにデュアルGPU構成を含むフルハイト、フルレングスのGPUをサポートしています。
- 最大600WのGPU電力バジェット: PremioのVCO-6000シリーズは、要求の厳しいエッジAI展開向けに、最大600WのGPU電力バジェットを持つデュアルFHFL GPUをサポートしています。
エッジAIワークロードがより複雑になるにつれて、このレベルのGPUアクセラレーションは、組み込みコンピューティングにおける異種AIアクセラレーションシステムへの広範なシフトを反映しており、エッジでより多くのインテリジェンスを直接処理するように構築されています。
3. IT/OTコンバージェンスは、より柔軟な産業用接続を促進しています
情報技術（IT）と運用技術（OT）の境界線は、産業データが接続された運用にとってますます重要になるにつれて、狭まり続けています。機械、PLC、センサーによって生成されたデータは、監視システム、分析プラットフォーム、およびその他のエンタープライズアプリケーションに供給されるようになりました。組み込みエッジコンピュータは、これらの環境を橋渡しするのに役立ち、ソースに近い場所で運用データを収集および処理しながら、工場現場の機器をより上位のITシステムに接続します。
しかし、ITとOTを統合することは、実用的な接続の課題を生み出します。産業環境には、異なる世代の機器が含まれていることが多く、それぞれに独自のインターフェースと通信要件があります。あるシステムは、シリアルポートを介してレガシーマシン、イーサネットまたはPoEを介してIPカメラ、デジタルI/Oを介してセンサー、さらに高速ネットワーキングまたはワイヤレス接続を必要とする新しいデバイスを接続する必要があるかもしれません。
これにより、柔軟な産業用I/Oは、組み込みシステム設計においてますます重要な部分となっています。展開によっては、エッジコンピュータはイーサネット、10GbE、PoE、M12、USB、RS-232/422/485、デジタルI/O、またはワイヤレス拡張をサポートする必要がある場合があります。これらの接続を適応させる能力は、システムインテグレーターが既存のOT機器をサポートしながら、システム全体を再設計することなく新しいITインフラストラクチャを導入するのにも役立ちます。
EDGEBoost I/Oによる産業用接続の拡張
Premioは、これらの変化する接続要件に、互換性のある産業用コンピュータが展開のニーズに基づいて接続を追加または組み合わせることができるモジュール式I/OアーキテクチャであるEDGEBoost I/Oで対応しています。
- 産業用ネットワーク: RJ45またはM12イーサネット、PoE、10GbEで接続を拡張します。
- マシンと周辺機器: さまざまな産業用デバイス向けに、USB、RS-232/422/485、または絶縁型デジタルI/Oを追加します。
- エッジAIとワイヤレス拡張: NVMeストレージ、AIアクセラレーター、または5G接続用のM.2サポートを追加します。
このモジュール式アプローチは、産業用コンピューティングにおける広範な変化を反映しています。ITとOTの接続が密接になるにつれて、同じインフラストラクチャ内で既存の産業機器と新しいテクノロジーの両方をサポートできるエッジシステムへのニーズが高まっています。
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4. 分散型エッジ展開はリモート管理を不可欠にしています
組み込みシステムとエッジシステムは、生産拠点、輸送システム、スマートインフラストラクチャ、および物理的なアクセスが困難またはコストがかかるその他の場所に展開されることが増えています。これらの展開が拡大するにつれて、すべてのデバイスを現場で保守することが難しくなります。
これにより、リモート管理は、長期ライフサイクルエッジ展開においてますます重要な部分になっています。分散型拠点に産業用コンピュータを運用する組織にとって、リモート管理は、各デバイスに物理的にアクセスすることなく、システムの健全性を監視し、問題をトラブルシューティングし、メンテナンスを実行する方法を提供します。これにより、組織は以下のことが可能になります。
- リモートでのより多くの問題解決により、オンサイトサービス訪問とTCOを削減します。
- 継続的な監視と迅速な応答により、システム稼働時間を向上させます。
- トラブルシューティングと復旧を迅速化。
- 長期展開のライフサイクルをサポート、継続的な可視性とメンテナンス。
分散型エッジシステムの接続性と復旧性を維持
Premioは、インバンドとアウトオブバンド (OOB) 管理という2つの補完的なアプローチにより、リモート管理をエッジに直接もたらします。
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インバンド |
アウトオブバンド (OOB) |
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アクセス |
OSおよびソフトウェアエージェントを介して |
OSに依存しない |
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主要な役割 |
監視とデバイス管理 |
ハードウェアレベルのアクセスと復旧 |
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可用性 |
OSが稼働している場合 |
OSが応答しない場合でも |
通常動作時、インバンド管理は、エッジデバイスを監視および維持するために必要な可視性を提供します。しかし、オペレーティングシステムがフリーズしたり応答しなくなったりすると、このソフトウェアベースの接続が利用できなくなることがあります。OOB管理は、システムにリモートでアクセスし、復旧させるための独立したハードウェアレベルのパスを提供します。
Premioは、独自のハードウェアレベルのOOBソリューションとAllxonとのパートナーシップを通じて、両方のアプローチをサポートしています。
- Premio EDGEBoost OOB: PremioのハードウェアレベルのOOBソリューションは、専用の管理インターフェースを介してリモートアクセスを提供します。Premio OOB管理GUIを使用すると、オペレーターはOSに依存することなく、電源のリモート制御、電源サイクルスケジュールの設定、デバイスステータスの確認、シリアルコンソールへのアクセスが可能です。
- Allxon 統合: Allxonとの提携を通じて、Premioは、より広範なデバイス監視とフリート管理を必要とする導入のために、インバンドおよびOOB管理の両方をサポートしています。これには、アラート、ログ収集、GPU監視、OTA更新、フリートプロビジョニングが含まれます。
Premioのリモート管理ソリューションの詳細はこちらから >>
embedded world North America 2026でPremioに会う
物理AIや高速コンピューティングから、柔軟な産業接続性やリモート管理に至るまで、これらの4つのトレンドは、組み込みコンピューティングにおけるより広範な変化を示しています。すなわち、より多くのインテリジェンスがエッジに移動し、それを支えるシステムは、より高性能、接続性、管理性が高まっています。
embedded world North America 2026で、Premioはブース #6100でこれらのテクノロジーを現実のものにしています。当社のチームに会い、当社の最新の堅牢なエッジコンピューティングソリューションを探索し、エッジで動作するAIのライブデモンストレーションをご覧ください。
ブース #6100でライブエッジAIデモを体験
- NVIDIA NemoClaw | JCO-1000-ORNシリーズ: NVIDIA Jetson Orin上でローカルに動作するエージェント型AIは、AIエージェントがクラウドへの依存度を低減しながらエッジで動作できることを示しています。
- ライブビジョン言語AI | JCO-6000-ORNシリーズ: リアルタイムの視覚理解と自然言語インタラクションを体験し、マルチモーダルAI機能をロボット工学、機械ビジョン、物理AIアプリケーションにもたらします。
- エッジにおけるサイバーセキュアAI | Intel Metro AI Suite + Exein Runtime: リアルタイムの交通、歩行者、混雑度分析と、接続されたエッジAIワークロードのランタイム保護を組み合わせて、AIのパフォーマンスとサイバーセキュリティがエッジでどのように共存できるかをデモンストレーションします。
組み込みコンピューティングの未来にご期待ください。 embedded world North America 2026に登録して、アナハイムでお会いできるのを楽しみにしています。