报告概述

到 2033 年，全球边缘人工智能硬件市场规模预计将从 2023 年的80 亿美元增长到430 亿美元左右，从 2024 年到 2024 年的预测期间，复合年增长率为 19.2%。 2033年。

在多种因素的推动下，边缘人工智能硬件市场近年来出现了显着增长。边缘AI是指在智能手机、物联网（IoT）设备和嵌入式系统等边缘设备上部署人工智能算法和处理能力。这种方法可以在网络边缘进行实时数据分析和决策，而无需严重依赖云计算。

边缘人工智能硬件市场的关键增长因素之一是物联网设备的指数级增长。随着连接设备的激增，边缘产生大量数据。边缘AI硬件使能本地数据处理和分析效率较低，从而减少延迟和带宽要求。这对于需要实时响应的应用程序（例如自动驾驶汽车、工业自动化和智慧城市）尤其重要。

另一个增长因素是对隐私和数据安全的需求不断增长。边缘人工智能硬件允许在本地处理数据，最大限度地减少将敏感信息传输到云端的需要。这增强了隐私并减轻了与数据传输相关的潜在安全风险。此外，配备AI功能的边缘设备可以进行设备端数据处理，减少对云基础设施的依赖，并解决与数据隐私法规相关的问题。

但是，边缘AI硬件市场也面临一定的挑战。主要挑战之一是边缘设备有限的计算能力和能源限制。人工智能算法通常需要大量处理g 功率，这对于在资源受限的设备上实施可能是一个挑战。硬件制造商需要开发节能且紧凑的解决方案来克服这些限制。

此外，边缘设备的多样性对硬件兼容性和优化提出了挑战。不同的设备具有不同的硬件架构和功能，这使得开发能够在各种边缘设备上高效运行的人工智能模型变得具有挑战性。硬件供应商需要提供灵活、可扩展的解决方案，以满足边缘人工智能应用的多样化需求。

尽管面临挑战，但边缘人工智能硬件市场提供了巨大的机遇。 5G 网络的日益普及推动了市场的发展，因为它可以实现更快、更可靠的连接，从而增强边缘设备的功能。这使得人工智能功能可以无缝集成到医疗保健、零售和农业等各个行业。

例如，2022年3月，美国硬件公司Synaptics发布了Katana Edge AI套件，以加速物联网传感器融合应用和AI视觉的开发（物联网）。该套件旨在集成运动、视觉和声音检测软件和硬件，以及无线和有线连接。通过简化设计和开发流程，Synaptics 旨在促进边缘人工智能技术在物联网应用中的采用。

关键要点

• 全球 边缘人工智能硬件市场预计到 2033 年将达到 430 亿美元，从2023 年的 80 亿美元上升，并且预计在 2024 年至 2033 年的预测期内将以19.2%的复合年增长率 (CAGR) 增长。
• 2023 年， 智能手机细分市场主导Edge AI硬件市场，占据超过36.5%的市场份额。
• CPU细分市场在2023年Edge AI硬件领域占据重要地位，占据超过29.2%的市场份额。
• 消费电子细分市场在2023年Edge AI硬件市场也保持领先地位。到2023年，市场份额将超过21.3%。
• 2023年，北美是边缘AI硬件市场的主导地区，占据超过37.5%的市场份额，并产生收入销售额达 30 亿美元。

设备分析

2023 年，智能手机细分市场在边缘 AI 硬件市场中占据主导地位，占据了超过 36.5% 的份额。这种领先地位主要归功于智能手机在全球的普及以及移动技术的不断进步，将人工智能功能直接融入到设备硬件中。

智能手机越来越多地配备人工智能处理器，增强图像和语音识别、增强现实和用户行为预测等功能，从而显着改善用户体验和设备性能。

消费者对更智能、更直观的设备的期望推动了智能手机中人工智能集成的需求，这些设备提供增强的安全功能，例如面部识别和个性化人工智能驱动的安全功能。虚拟助理和客户等服务

此外，5G 技术的扩展通过实现更快的数据速度和更可靠的连接进一步推动了智能手机市场的发展，这对于支持移动设备上复杂的人工智能应用至关重要。

此外，制造商不断创新，将强大的人工智能芯片集成到智能手机中，使其成为个人数据处理和连接的中心枢纽。这项创新符合边缘计算的增长趋势，即数据在设备上本地处理，从而减少延迟并提高效率。

因此，智能手机细分市场不仅在市场份额方面处于领先地位，而且引领了边缘人工智能技术的发展，设定了其他设备细分市场经常遵循的趋势。该细分市场的强劲增长表明其在塑造边缘人工智能硬件市场未来格局中发挥着关键作用。

处理器分析

2023 年，CPU 细分市场在边缘 AI 硬件领域占据主导市场地位，占据超过29.2%份额。这种优势很大程度上是由于 CPU 在从智能手机到服务器的各种计算设备中的多功能性和普遍性。

CPU 是通用计算不可或缺的一部分，非常适合处理需要顺序数据处理的各种人工智能任务。它们能够在不同的操作环境中提供稳定可靠的性能，这使其成为开发人员和制造商的首选。

CPU 在执行复杂算法时具有灵活性，而这些算法受益于顺序处理能力，因此在边缘人工智能应用中尤其具有优势。这在任务需要快速、实时决策而无需将数据发送回集中式云服务器的环境中至关重要。

此外，CPU 的架构也取得了显着进步，功效和处理速度的提高，进一步巩固了它们在边缘人工智能应用中的实用性。此外，开发人员对 CPU 编程和优化的广泛熟悉使得人工智能解决方案在边缘的实施更加容易、更高效。

这种可访问性有助于加快人工智能应用程序的开发周期、促进创新并缩短新技术的上市时间。因此，CPU 细分市场在计算中的基础作用及其满足人工智能技术不断增长的需求的适应性的推动下，继续引领边缘人工智能硬件市场。

最终用途行业分析

2023 年，消费电子细分市场在边缘人工智能硬件市场中占据主导地位，占据了超过21.3% 份额。这种领先地位可归因于人工智能技术在消费者中的广泛采用智能手机、智能扬声器和可穿戴设备等设备。这些设备越来越多地融入人工智能，以增强用户交互并实现设备功能自动化，从而推动了对能够在本地高效处理数据的边缘人工智能硬件的巨大需求。

智能家居和物联网 (IoT) 的普及进一步推动了消费电子产品对边缘人工智能硬件的需求。这些生态系统中的设备通常需要实时处理语音识别、手势控制和环境智能等任务，所有这些都可以通过边缘计算解决方案来实现。

这些应用程序对无缝和即时响应的需求使边缘人工智能硬件成为重要组成部分，从而支持该细分市场的增长。此外，消费电子领域受益于持续的技术进步和消费者对更复杂和互连设备的需求。

制造商正在投资创新的人工智能芯片可以嵌入到消费电子产品中，增强设备功能并确保在拥挤的市场中实现竞争优势。这种持续的创新周期不仅维持而且加速了该细分市场在边缘人工智能硬件市场的主导地位，突显了其在推动边缘人工智能应用方面的关键作用。

主要细分市场

设备

• 智能手机
• 相机
• 机器人
• 可穿戴设备
• 智能音箱
• 其他设备

按处理器

• CPU
• GPU
• FPGA
• ASIC

按处理器最终用途行业

• 消费电子
• 房地产
• 汽车
• 交通运输
• 医疗保健
• 制造业
• 其他

司机

对实时数据的需求不断增加处理

实时数据处理需求激增在自动驾驶汽车、工业物联网和消费电子产品等各种应用中的应用是边缘人工智能硬件市场的主要驱动力。实时数据处理能力在这些领域对于实现快速决策和响应至关重要。

例如，在自动驾驶汽车中，边缘人工智能硬件可以立即处理传感器数据，这对于安全导航和避障至关重要。同样，在智能制造中，实时数据分析可以提高运营效率、预测性维护并减少停机时间。能够在不依赖云连接的情况下在本地处理数据，减少延迟，增强隐私并提高系统可靠性，从而推动边缘人工智能硬件的采用。

限制

实施成本高且复杂

边缘人工智能硬件市场的一个重大限制是与实施边缘人工智能相关的高成本和复杂性解决方案。边缘人工智能硬件的开发和部署需要对专用处理器、传感器和其他组件进行大量投资，这对于中小型企业 (SME) 来说可能过于昂贵。

此外，将先进的人工智能功能集成到边缘设备中通常需要对现有基础设施和系统进行大量修改，从而增加了整体复杂性和成本。这种经济和技术障碍可能会减缓边缘人工智能技术的采用，特别是在成本限制成为主要考虑因素的领域。

机遇

5G技术的扩展

5G技术的推出为边缘人工智能硬件市场带来了重大机遇。与前几代网络相比，5G 网络提供更高的速度和更低的延迟，从而增强了边缘人工智能系统的功能。借助 5G，边缘设备可以更有效地通信并管理更大的容量该技术还有助于在远程医疗、智慧城市和增强现实等领域部署人工智能驱动的服务，所有这些都需要强大、低延迟的边缘计算解决方案。随着5G的普及，对兼容边缘AI硬件的需求预计将大幅增加。

挑战

安全问题

安全仍然是边缘AI硬件部署的主要挑战。边缘设备由于其分布式特性和可访问性，很容易受到各种安全威胁，包括数据泄露和网络攻击。由于这些设备经常处理敏感信息，因此安全漏洞可能会产生严重影响。

此外，在众多边缘设备上维护数据的完整性和机密性会增加安全管理的复杂性。制造商和用户必须投资研发过于严格的安全措施可能会增加成本并使部署复杂化，从而可能阻碍市场增长。

增长因素

• 物联网集成：医疗保健、汽车和工业自动化等各个领域的物联网 (IoT) 设备的激增极大地推动了边缘人工智能硬件市场的增长。这些设备产生大量需要实时处理的数据，推动了对高效边缘人工智能解决方案的需求。
• 人工智能和机器学习的进步：人工智能（AI）和机器学习算法的不断改进增强了边缘人工智能硬件的能力。这些进步允许在设备级别进行更复杂的数据分析和决策，从而扩大了潜在应用的范围。
• 更加关注数据隐私：随着人们对数据隐私和安全的日益关注，随着 GDPR 等严格法规的实施，对在边缘设备上本地处理数据的需求不断增加。这一趋势有助于最大限度地减少数据暴露并增强消费者信任，从而促进边缘AI硬件的采用。
• 低延迟处理需求：需要即时数据处理的应用，例如自动驾驶和实时远程监控，需要边缘AI硬件来满足其低延迟要求。这种需求促进了先进边缘人工智能系统的开发和部署。
• 政府和行业举措：各种促进数字化转型和智能基础设施项目（例如智慧城市和智能电网）的政府和行业举措对于促进边缘人工智能硬件市场的增长至关重要。

新兴趋势

• 节能人工智能芯片：开发节能人工智能芯片的趋势日益明显髋关节可降低功耗，同时保持高性能。这些芯片对于电池供电的边缘设备尤其重要，无需频繁充电即可实现更长的运行时间。
• 混合边缘-云人工智能模型：为了平衡边缘计算和云计算之间的负载，混合模型正在成为一种趋势。这些模型利用本地处理和云功能，优化人工智能应用程序的性能和可扩展性。
• 支持人工智能的边缘安全：增强边缘安全性正在成为一种趋势，越来越多的设备配备了人工智能功能，可以自主检测和响应威胁。这一发展对于保护分布式网络中数据的完整性至关重要。
• 5G的扩展：5G网络的全球扩展支持更高的数据传输速率和更低的延迟，使得更容易在边缘设备上部署更复杂的人工智能应用。这一趋势对于实时分析和增强的连接性。
• 跨行业合作：技术提供商、芯片组制造商和特定行业企业之间的合作趋势日益明显，以开发定制的边缘人工智能解决方案。这些合作伙伴关系旨在打造高度专业化的硬件，满足不同行业的独特需求。

区域分析

2023年，北美在边缘人工智能硬件市场占据主导地位，占据了超过37.5%的份额，创造了30亿美元的收入。这种领先地位可归因于该地区先进的技术基础设施、对人工智能研发的大量投资以及领先科技公司的存在。

NVIDIA、英特尔和高通等科技巨头的强大生态系统处于人工智能硬核领域的最前沿洁具创新，为北美市场的主导地位做出了重大贡献​​​​。此外，北美对增强工业自动化、智慧城市和自动驾驶汽车的关注推动了对边缘人工智能硬件的需求。

人工智能在边缘的集成可以实现更快的数据处理和实时分析，这对于需要即时决策能力的应用程序至关重要。该地区重视在医疗保健、汽车和消费电子产品等各个领域部署人工智能解决方案，从而支持了巨大的市场份额​​​​。

此外，支持人工智能发展的政府举措和资金也发挥着关键作用。例如，美国政府推出了多项促进人工智能研究的举措，确保该地区在全球人工智能领域保持竞争力。这些政策不仅促进创新，而且吸引了国内外利益相关者的投资，进一步巩固了创新能力。正在巩固北美在边缘人工智能硬件市场的领先地位​​​。

主要地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

边缘人工智能硬件市场拥有强大的关键参与者名单球员，每个人都为球队做出了巨大的贡献技术进步和市场拓展。 Qualcomm Technologies Inc. 凭借其创新芯片组脱颖而出，这些芯片组使设备能够在边缘高效执​​行人工智能任务，从而减少对基于云的操作的依赖。 华为技术也发挥着举足轻重的作用，尤其是在发展中市场，其 HiAI 平台和支持人工智能的芯片解决方案可满足各种物联网和智能设备应用的需求。

联发科技以其支持消费电子产品中人工智能驱动功能的集成电路而闻名，通过智能处理增强用户与设备之间的接口。 英特尔公司展示了其在人工智能硬件方面的丰富专业知识，其处理器支持高速、实时人工智能计算，这对于自动驾驶和工业自动化至关重要。

IBM公司凭借其强大的研究实力，专注于开发人工智能系统人工智能可以在边缘环境中运行，突破了数据隐私和安全的界限。苹果公司则将人工智能功能直接集成到其消费类硬件产品中，打造直观且响应迅速的无缝用户体验。

市场主要参与者

• 高通技术公司
• 华为技术公司
• 联发科公司
• 英特尔公司
• IBM公司
• 苹果公司
• NVIDIA公司
• Google LLC。

最新动态

• 2024年4月：高通宣布与研华达成战略合作，以彻底改变边缘计算。此次合作旨在将人工智能专业知识、高性能计算和行业领先的连接性结合起来，推动工业计算领域的创新。
• 2024 年 7 月Google 通过新的边缘 AI 模块扩展了其 AI 硬件阵容面向智能相机和其他边缘设备，增强图像处理和实时分析能力。
• 2024年3月：华为推出Ascend 910 AI处理器，旨在支持高性能和高能效的边缘AI应用，瞄准智慧城市和自动驾驶等领域。
• 2023年4月：联发科推出天玑9200芯片组，该芯片集成了先进的芯片组面向边缘设备的人工智能处理能力，重点增强图像识别和语音辅助等移动人工智能应用。
• 2023年8月：英特尔推出了面向边缘设备的新型人工智能处理器Movidius Myriad X VPU，为计算机视觉和深度学习应用提供改进的性能。
• 2023年6月：苹果发布了M2芯片，具有增强的边缘计算人工智能功能，针对增强现实和机器学习应用进行了优化在移动设备上学习。
• 2023 年 2 月：NVIDIA 推出了 Jetson Orin 平台，这是一种全新的边缘 AI 硬件解决方案，旨在高效地为自主机器和 AIoT 应用提供动力。