AI som katalysator
Det som driver på utvecklingen är i hög grad framstegen inom AI och maskininlärning. Tidigare var det otänkbart att köra intelligenta modeller på resursbegränsade enheter, men i dag kan optimerade ML-algoritmer analysera data och fatta beslut direkt på plats – utan beroende av molnet. Det betyder att system kan känna igen mönster, förutse problem och anpassa sig till förändringar i realtid.
För användaren innebär det mer än bara smidigare funktioner. I princip skulle ett fordon kunna få ett förarstödssystem som blir bättre ju mer det används. En industriell maskin skulle kunna förutse driftstopp innan de sker. En wearable skulle kunna bygga en alltmer personlig bild av användarens hälsa. Och smarta hem kan anpassa energianvändning och komfort i realtid, och energisystem som solpaneler och elnät kan bli mer effektiva genom att förutse och hantera belastningar dynamiskt.
Vision eller verklighet?
Samtidigtär idén om helt självlärande embedded systems i fält fortfarande mer vision än vardag. I praktiken bygger de flesta lösningar i dag på centralt tränade modeller som distribueras till enheter via uppdateringar, snarare än att varje enhet lär sig självständigt. Det som däremot redan är moget är TinyML och AI-kretsar för inference lokalt, vilket gör att enheter kan analysera data och agera i realtid.
Det pågår även intensiv forskning och flera produktionssatsningar kring continual learning och federated learning. Dessa tekniker gör det möjligt för enheter att antingen successivt förbättra sina modeller över tid eller bidra med lokal data till en gemensam modell utan att dela rådata. Här ser vi embryon till verkligt adaptiva system – där embedded software inte bara uppdateras, utan faktiskt utvecklar ny förmåga i fält.
Förutsättningarna som möjliggör skiftet
Att detta blivit möjligt beror på flera samverkande trender. IoT har skapat infrastrukturen för ständig kommunikation mellan enheter och moln. Edge computing har gjort det praktiskt att behandla data lokalt och därmed minska både latens och kostnader. Öppen källkod, som FreeRTOS och Zephyr, har bidragit till snabbare innovationscykler och en mer flexibel arkitektur. Och inte minst har AI-modellerna själva blivit mer effektiva, vilket gör att även avancerade algoritmer kan köras på små, strömsnåla chip.
Möjligheter och utmaningar
Det öppnar enorma möjligheter – men också utmaningar. Embedded software är alltid beroende av hårdvarans begränsningar och måste leverera pålitlig prestanda i realtid. Att optimera AI-modeller så att de är tillräckligt exakta, men ändå kan köras på snåla resurser, är en teknisk balansgång.
Samtidigt växer cybersäkerhetsutmaningarna i takt med att systemen blir uppkopplade och ständigt uppdaterade – om de inte skyddas med stark kryptering och robusta identitets- och åtkomstkontroller. För många företag blir dessutom ansvarsfördelningen en central fråga: vem bär ansvaret när en uppdatering introducerar en sårbarhet – leverantören, användaren eller tredjepartsleverantören av mjukvaran?
EU:s kommande Cyber Resilience Act understryker allvaret. Regleringen innebär att säkerhet inte längre är en konkurrensfördel, utan ett minimikrav för att alls få sälja och distribuera system inom unionen.
En ny strategisk verklighet
För beslutsfattare inom tech är detta mer än en teknisk utveckling – det är en strategisk fråga. Vi går från ett paradigm där embedded software var något statiskt och avslutat, till en värld där systemen är dynamiska och utvecklas tillsammans med användarna. Den som lyckas omfamna denna förflyttning kan skapa produkter som inte bara lever längre, utan också blir bättre ju mer de används.
Och nästa steg bortom det: att bemästra adaptive intelligence innebär möjligheten att bygga system som inte enbart förlänger livscykeln – utan som blir plattformar för ständig innovation, där varje uppkopplad enhet bidrar till en kollektiv förmåga att lära, förbättra och utvecklas i realtid.
