Skapa säkra, pålitliga och efterlevnadssäkra AI‑enheter med Edge AI
I takt med att AI flyttar allt närmare verkliga användningar kvarstår en central utmaning – förtroende. Kunder vill inte bara ha intelligenta produkter. De vill ha tillförlitliga AI‑system som skyddar integritet, fungerar offline och möter nya regulatoriska krav.
AI är inte längre något som enbart körs i molnet. Det flyttar snabbt ut i själva produkterna, från industrisensorer och vårdutrustning till fordonslösningar. Men ju närmare verkligheten AI kommer, desto viktigare blir en sak: tillit. Kunder förväntar sig inte bara intelligenta funktioner, utan säkra och stabila AI‑enheter som följer regelverken. Lösningarna måste skydda privat data, fungera offline och klara allt hårdare krav från nya standarder. Läs mer: AI Compliance & the EU AI Act – What Product Teams Must Do Now.
Det är här Secure Edge AI gör verklig skillnad. Etteplan hjälper företag att utveckla och införa AI‑lösningar som både presterar och skapar förtroende. Genom att flytta intelligensen ut till själva enheten och bygga in säkerhet i varje lager ser vi till att våra kunder ligger steget före både när det gäller innovation och efterlevnad av regelverk.
Edge AI: varför tekniken betyder mer än någonsin
Edge AI innebär att artificiell intelligens körs lokalt på enheten eller nära datakällan, i stället för att vara beroende av avlägsna molnservrar. AI‑modellen tränas vanligtvis i molnet eller i ett datacenter, men körs sedan direkt på inbyggd hårdvara som mikrokontrollers (MCU:er), system‑on‑chip (SoC:er) eller industriella gateways.
"Edge AI innebär att AI‑bearbetningen sker nära där saker faktiskt händer. Datan behandlas vid källan, inte i molnet."
Otto Heikkonen
AI Solution Architect at Etteplan
Genom att bearbeta data lokalt möjliggör Edge AI snabbare och säkrare beslut, minskar behovet av bandbredd och säkerställer att enheterna fortsätter fungera även vid begränsad uppkoppling.
Det här arbetssättet ger fem tydliga fördelar – Bandwidth savings, Low latency, Economics, Reliability och Privacy (BLEPR‑ramverket), vilket gör Edge AI särskilt värdefullt för reglerade branscher och storskaliga installationer.
- Bandwidth savings: Endast relevant data eller insikter skickas vidare, vilket minskar nätverksbelastning och kostnader.
- Low latency: Enheter kan reagera direkt utan väntetid för molnkommunikation.
- Economics: Lokal bearbetning eliminerar löpande kostnader för datatransfer och molnberäkning, vilket förbättrar kostnadseffektiviteten i större system.
- Reliability: Enheter kan utföra sina centrala AI‑funktioner oberoende av internetuppkoppling; de kan fatta beslut lokalt, även när nätverket brister.
- Privacy: Känslig data stannar i enheten, vilket minimerar exponering och stödjer efterlevnad av regelverk.
Se hur detta omsätts i praktiken: AI-Empowered Products – Turning Intelligence into Value.
För branscher som vård, tillverkning och energi är fördelarna med Edge AI omvälvande – de möjliggör realtidsbeslut, integritetsskydd och stabil drift även vid begränsad uppkoppling.
Inom tillverkning möjliggör Edge AI visuell inspektion och prediktivt underhåll direkt ute på fabriken. Inom vården analyserar AI‑drivna enheter patientdata lokalt för att skydda integriteten och säkerställa driftsäkerhet oberoende av nätverk.
Inom energi och samhällsnytta optimerar sensorer med Edge AI prestanda och identifierar fel direkt på plats, även i områden med svag eller ingen uppkoppling.
Inom fordonsindustrin möjliggör Edge AI realtidsstödfunktioner som förarassistans, övervakning i fordonet och prediktivt underhåll – allt baserat på lokal databehandling för omedelbar säkerhet och prestanda, även utanför täckning.
I kollektivtrafik och logistik stöder Edge AI fordonsflottor med ruttoptimering, anomaliupptäckt och operationell stabilitet, tack vare att bearbetningen sker direkt ombord.
I smarta städer driver Edge AI lokal videoanalys för trafikstyrning, miljöövervakning och trygghet – med lägre bandbreddsbehov och snabba, integritetssäkra beslut direkt vid källan.
De praktiska utmaningarna med att införa AI: säkerhet, ekonomi och regelefterlevnad
Även om Edge AI har enorm potential stöter många företag på tre stora hinder innan tekniken kan införas på ett framgångsrikt sätt.
Ett lyckat införande kräver tvärfunktionell expertis inom systemarkitektur, datavetenskap, embedded‑utveckling och rigorösa valideringsprocesser.
- Kompetensgap
AI‑området utvecklas snabbt, och många FoU‑team saknar intern kompetens för att integrera tekniken säkert i produkter. Som Otto uttrycker det: ”Det handlar inte bara om att skriva en algoritm. Det handlar om att validera, testa och underhålla en lösning som ska bete sig intelligent i verkliga miljöer.” Ett lyckat införande kräver tvärfunktionell expertis inom systemarkitektur, datavetenskap, embedded‑utveckling och rigorösa valideringsprocesser.
- Tillförlitlighet och risk
AI fattar beslut probabilistiskt, vilket betyder att resultaten kan variera även när indata ser likadana ut. För traditionella regelbaserade system är detta ovanligt, men för AI är det normalt och i säkerhetskritiska miljöer ökar det komplexiteten i både testning och riskhantering. Företag måste därför visa att deras AI fungerar stabilt och förutsägbart inom tydliga gränser i alla relevanta scenarier. Det kräver också att systemen övervakas löpande för att upptäcka och åtgärda oväntade beteenden innan de får påverkan på användningen.
- ComEfterlevnad och reglering
Regelverken kring AI utvecklas i hög fart. Med nya krav som EU Cyber Resilience Act (CRA) och EU AI Act blir det snart obligatoriskt för all uppkopplad elektronik, även AI‑baserade produkter, att leva upp till omfattande krav på dokumentation, certifiering och riskhantering.
“Industriell AI må räknas som låg risk, men dokumentation och riskbedömning blir ändå obligatoriskt. Efterlevnad behöver nu vara proaktiv, inte reaktiv.”
Otto Heikkonen
EU AI Act delar in AI‑system i fyra riskkategorier: oacceptabel, hög, begränsad och minimal risk, för att säkerställa att regleringen står i proportion till den potentiella påverkan. De flesta industriella och affärsmässiga tillämpningar hamnar i kategorierna begränsad eller minimal risk. Även om kraven är lättare krävs fortfarande dokumenterade riskbedömningar och transparens. Enligt AI‑förordningen börjar vissa bestämmelser gälla redan 2025 för låg‑risk‑tillämpningar, medan huvudkraven för hög‑risk‑system blir obligatoriska i augusti 2027. Samtidigt träder EU:s Cyber Resilience Act (CRA) i full kraft i december 2027.
Tillsammans gör dessa förändringar att säkerhet och regulatorisk efterlevnad blir helt avgörande för alla som vill kommersialisera AI‑lösningar.
Secure Edge AI är svaret på dagens AI‑utmaningar
Utmaningarna gör det uppenbart varför Secure Edge AI växer fram som den bärande plattformen för säker och compliant AI‑innovation.
Secure Edge AI erbjuder flera avgörande fördelar:
- Dataintegritet: Till skillnad från molnbaserad AI, som ofta kräver att känslig information skickas till externa servrar, bearbetar Secure Edge AI data lokalt. Det minimerar exponeringen utåt, sänker integritetsriskerna avsevärt och gör det enklare för organisationer att uppfylla krav på dataskydd.
- Offline‑kapacitet: Till skillnad från molnbaserad AI, som kräver ständig uppkoppling, gör Edge AI att enheter kan arbeta självständigt och upprätthålla kritiska funktioner även utan internet. Denna robusthet ökar systemens driftsäkerhet och minskar samtidigt risken för cyberattacker som riktas mot nätverksanslutna system.
- Kostnadseffektivitet: Genom att bearbeta data lokalt minskar Secure Edge AI de löpande kostnaderna för molntjänster och bandbredd. Det gör storskaliga utrullningar betydligt mer ekonomiskt hållbara jämfört med molncentrerade lösningar.
- Förenklad efterlevnad: Molnbaserade AI‑arkitekturer kan komplicera regelefterlevnad på grund av gränsöverskridande dataöverföringar och delad infrastruktur. Secure Edge AI bygger in kryptering, secure boot och verifiering av firmware redan från grunden, vilket underlättar anpassningen till GDPR, ISO‑krav och kommande EU‑regleringar. Dessa funktioner skapar en stark teknisk bas, men full efterlevnad kräver också tydlig dokumentation, riskbedömning och löpande styrning.
- Långsiktig tillförlitlighet och säkerhet: Molnbaserad AI kan dra nytta av stora datamängder och omfattande beräkningskraft för att maximera modellernas precision, men innebär också risker i form av fördröjningar och beroenden av uppkoppling. Edge AI är utvecklad för att leverera snabba och tillförlitliga insikter där realtidsbeslut är avgörande – och prioriterar robusthet och snabb reaktion framför små förbättringar i modellprecision. Säkra funktioner vad gäller uppdatering gör dessutom att AI‑modellerna på enheterna kan utvecklas över tid i takt med nya krav, data och regulatoriska förändringar.
Moln‑AI och Edge AI: de viktigaste skillnaderna
| Aspekt | Cloud AI | Secure Edge AI |
| Databehandling | Centraliserad i molnservrar | Decentraliserad vid eller nära datakällan (på enheten eller lokal gateway)ay) |
| Latens | Högre latens på grund av nätverksturer fram och tillbaka | Mycket låg latens med bearbetning på enheten eller lokalt |
| Integritet | Data måste skickas externt, vilket ökar exponeringsrisken | Förbättrad integritet: känslig data stannar lokalt |
| Bandbreddsanvändning | Hög, eftersom rådata eller stora datavolymer skickas till molnet | Låg, eftersom endast relevanta insikter eller händelser skickas |
| Kostnad | Högre driftkostnader (bandbredd, molnberäkning, datalagring) | Högre driftkostnader (bandbredd, molnberäkning, datalagring) |
| Skalbarhet | Skalbart, men kan begränsas av bandbredd eller molnresurser | Skalbart, med distribuerad bearbetning i många edge‑enheter |
| Tillförlitlighet | Beroende av stabil internetuppkoppling | Fungerar autonomt, även offline eller vid låg uppkoppling |
| Efterlevnad | Komplex, på grund av gränsöverskridande dataflöden och delad infrastruktur | Förenklad, eftersom data stannar lokalt och blir enklare att styra och reglera |
Etteplans team tar fram AI‑lösningar där hårdvara och mjukvara utvecklas sida vid sida, med säkerhet inbyggd från första början. Valet av plattform är också avgörande för resultatet, och Etteplan guidar dig genom hela beslutsprocessen för att hitta hårdvara som uppfyller kraven på säkerhet, prestanda och långsiktig hållbarhet.
Vill du veta mer om hur valet av AI‑plattform påverkar prestanda och compliance?
Läs: Choosing the Right Hardware for Edge AI
Etteplan: din Trusted Partner för säker AI
Vi bygger broar mellan AI‑mjukvara och inbäddade system. Det gör att vi får AI att fungera säkert och tillförlitligt i praktiska applikationer.
Etteplan utmärker sig genom att kombinera djup ingenjörskompetens med praktisk AI‑erfarenhet. Genom många års arbete i olika branscher har vi lärt oss att verklig AI‑innovation uppstår när teknik, tillförlitlighet och compliance fungerar sömlöst tillsammans.
Våra tvärfunktionella team ser till att AI‑system inte bara är intelligenta, utan också säkra, skalbara och regeluppfyllande och att FoU‑idéer blir hållbara affärslösningar.
Embedded + AI-integration
Etteplan förenar sömlöst expertis inom inbyggda system, elektronik och AI‑utveckling för att hjälpa kunder att skapa säkra och regeluppfyllande AI‑produkter. Våra team arbetar över firmware, hårdvara och algoritmer för att säkerställa att varje lager i en enhet – från sensor till mjukvara – är optimerat för prestanda, säkerhet och lång livslängd.
Cyberresilient design
Moderna AI‑lösningar måste vara lika säkra och efterlevnadssäkra som de är intelligenta. Etteplans Secure Edge AI‑principer integrerar säkerhet genom hela utvecklingskedjan och uppfyller krav från bland annat EU Cyber Resilience Act och AI Act.
Genom detta proaktiva säkerhetsramverk säkerställer vi att våra AI‑produkter är robusta, pålitliga och förberedda för framtida regulatoriska krav – vilket gör det möjligt för kunder att innovera med förtroende.
Beprövade plattformar
Vår erfarenhet av plattformar som NVIDIA Jetson, Intel och STM32 gör det möjligt för oss att utveckla skalbara, högpresterande och säkra AI‑hårdvarulösningar.
Partnerskap som bevisar Secure Edge AI i praktikene
Etteplans Secure Edge AI‑ekosystem samlar pålitliga teknikpartners för att leverera både intelligens och trygghet. Genom nära samarbete med Bosch Rexroth, Ekkono AI och Edge Impulse visar vi hur säkerhet, flexibilitet och prestanda fungerar tillsammans i verkliga tillämpningar.
- Bosch Rexroth: Med ctrlX OS (IEC 62443‑4‑2‑certifierat Linux) integrerar Etteplan edge‑applikationer i ett säkert och öppet operativsystem. Det gör det möjligt för certifierad industrihårdvara att köra containeriserade AI‑arbetslaster med trusted boot, TPM‑förankrade nycklar och säkra OTA‑uppdateringar – och ger tillverkare en CRA‑redo grund för produktutveckling.
- Ekkono AI: Möjliggör självständig, inkrementell inlärning direkt på enheten – vilket gör att varje installation kan lära sig sitt eget beteende lokalt utan molnberoende. Detta är särskilt värdefullt i integritetskänsliga branscher som tillverkning, energi och försvar, där datasuveränitet och offline‑drift är avgörande.
- Edge Impulse: Edge Impulse är en flexibel plattform för end‑to‑end AI‑utveckling på resursbegränsad hårdvara och stödjer både vision- och sensorbaserade (time series) applikationer. Plattformen effektiviserar hela arbetsflödet – från datainsamling och modellträning till generering av hårdvaruagnostiska körbara modeller. Etteplan har utvecklat och validerat Vision AI‑ och Time Series AI‑lösningar med Edge Impulse, vilket visar att inferens och avvikelsedetektering kan köras effektivt på edge‑nivå samtidigt som energiförbrukningen hålls låg och data hanteras säkert.
Dessa samarbeten visar att Secure Edge AI inte är ett abstrakt koncept, utan ett ekosystem där betrodd hårdvara, lokal intelligens och regeluppfyllande mjukvara förenas i en sammanhängande lösning. Om du utvärderar olika arkitekturer förklarar vår artikel Choosing the Right Hardware for Edge AI hur du kan balansera prestanda, efterlevnad och kostnad.
End‑to‑end‑leverans och livscykelhantering
Etteplan stöttar kunder genom hela Edge AI‑livscykeln – från konceptvalidering och förstudier till certifierad utrullning och kontinuerlig optimering. Vi kombinerar teknisk kompetens med ett agilt arbetssätt och använder validerade referensdesigns och utvecklingsramverk för att påskynda implementationer samtidigt som vi säkerställer compliance och tillförlitlighet. Med starka MLOps‑förmågor ser vi till att AI‑system hålls uppdaterade, regeluppfyllande och effektiva under hela sin livslängd.
Att bygga förtroende genom efterlevnad och partnerskap
Med lång erfarenhet från tillverkningsindustrin, fordonsindustrin, MedTech och energisektorn kombinerar Etteplan djup branschkunskap med flexibilitet och samarbete. Vi ger våra kunder möjlighet att äga sina AI‑lösningar och skala dem tryggt när det behövs.
Vi utvecklar AI tillsammans med våra kunder där säkerhet, tillförlitlighet och långsiktig hållbarhet utgör grunden.
Säkerhet är mer än en teknisk komponent – det är grunden för att skapa affärsvärde. Kunder behöver trygghet i att deras produkter uppfyller krav på säkerhet och integritet, särskilt nu när regelverken skärps. Som en pålitlig AI‑partner ser Etteplan till att hela utvecklingskedjan, från tidig prototyp till färdig produkt, följer höga krav på dokumentation, efterlevnad och långsiktig hållbarhet.
I den kommande industriella revolutionen blir förtroende en av de viktigaste framgångsfaktorerna. Edge AI gör produkterna intelligenta, men det är Secure Edge AI som gör dem robusta och driftsäkra. Genom att kombinera ingenjörsdjup med regulatorisk kompetens hjälper Etteplan företag att framtidssäkra sina produkter och processer och lansera AI‑driven innovation snabbare, utan att kompromissa med säkerhet eller efterlevnad.
Redo för nästa steg inom säker AI?
I takt med att AI flyttar allt närmare verkliga användningar blir en fråga helt central – förtroende. Kunder vill inte bara ha intelligenta produkter, utan säkra, tillförlitliga och regeluppfyllande AI‑system som skyddar integritet, fungerar offline och klarar nya regulatoriska krav.
Låt oss skapa AI som inte bara är intelligent utan också pålitlig. Läs mer om hur efterlevnad och tillit lägger grunden för framtidssäker AI i vår artikel: AI Compliance & the EU AI Act – What Product Teams Must Do Now.
Kontakta Etteplans AI‑experter för att få veta mer om hur ni kan utveckla säkra, offline‑fungerande Edge‑AI‑arkitekturer som följer de regulatoriska kraven.