报告概述

到 2034 年，全球边缘人工智能智能设备市场规模预计将从 2024 年的275 亿美元增至3850 亿美元左右，在预测期内以30.20%的复合年增长率增长2025年至2034年。2024年，亚太地区以超过34.8%的市场份额和95亿美元的收入引领全球市场。 中国智能设备边缘AI市场价值36.3亿美元，复合年增长率高达28.2%。

智能设备边缘AI市场呈现显着增长，物联网设备日益普及以及对实时、高效数据处理的需求推动了边缘AI显着扩张。这一增长归因于边缘设备中人工智能功能的不断集成，这些设备迎合了医疗保健、制造和零售业，即时数据分析对于运营效率至关重要。

推动边缘人工智能采用的主要因素包括减少数据处理延迟、提高数据安全性和降低带宽要求。这些因素对于实时分析和即时决策至关重要的场景（例如自动驾驶和智能医疗设备）至关重要。

根据 Symmetry Electronics 的数据，支持边缘人工智能的设备正在彻底改变处理效率。这些设备每秒处理多达200 张图像，准确度从50%提高到99%以上，正在改变物体识别等任务。

联发科处于领先地位，为智能家居和汽车领域的边缘人工智能应用提供支持。他们的最新创新，联发科MT8175 AI视觉平台，增强了各种智能屏幕n 设备，包括智能电视、摄像头和车载娱乐系统。

主要要点

• 智能设备市场中的全球边缘人工智能预计将大幅增长，达到3850亿美元2034 年，高于2024 年的 275 亿美元，2025 年至 2034 年预测期间复合年增长率为 30.20%。
• 2024 年，复合年增长率为 30.20%。 data-start="248" data-end="281">智能手机和平板电脑细分市场引领市场，在边缘人工智能智能设备市场中占据超过26.5%的主导份额。
• 3-5W细分市场在2024年占据显着地位， 超过 24.8% 的市场份额边缘人工智能智能设备。
• 机器学习 (ML) 细分市场是市场的领导者，2024 年在智能设备边缘人工智能领域占据超过 30.2% 的份额。
• 5G 和边缘人工智能细分市场在 2024 年占据主导地位，在智能设备边缘人工智能市场中占有超过 42.7% 的显着份额。
• 2024 年，消费电子细分市场引领市场，占 data-start="887" data-end="906">智能设备边缘AI市场份额超过28.4%。
• 2024年，亚太地区在全球市场中占据领先地位，超过34.8%市场份额和收入领域ching 95 亿美元。
• 中国智能设备边缘人工智能市场的估值2024 年为 36.3 亿美元，经历了强劲的 data-start="1247" data-end="1264">复合年增长率为 28.2%。

中国市场规模和增长

2024 年，中国智能设备边缘人工智能市场估值为36.3 亿美元。其复合年增长率(CAGR) 高达 28.2%。这种增长是由于人工智能在消费电子和工业设备中的使用不断增加，提高了效率和功能。

对能够在本地处理和分析数据而不依赖云计算的智能设备的需求不断增长，推动了该市场的扩张。边缘AI应用医疗保健、汽车和消费电子等行业的情况尤其值得注意。

此外，旨在促进人工智能行业发展的政府举措以及对人工智能技术和物联网的大量投资正在推动市场增长。随着中国技术创新不断进步，智能设备边缘人工智能市场预计将保持上升趋势，反映出人工智能在各行业采用的更广泛趋势。

2024年，亚太地区在智能设备边缘人工智能市场中占据主导地位，占据超过34.8%份额，收入达到95亿美元。该地区领先市场的原因是技术的快速进步、智能设备的高度采用以及对人工智能和物联网基础设施的大量投资。

亚太地区，特别是中国、韩国和日本等国家，处于制造和部署尖端技术的前沿消费电子技术。这些国家是一些世界上最大的科技公司的所在地，这些公司对于将人工智能功能集成到日常设备中至关重要。

不断增长的互联网连接和精通技术的消费者正在推动该地区对智能设备的需求。印度和中国等国家的城市化和智慧城市计划进一步加速了边缘人工智能系统的采用，从而实现更快、更高效的数据处理，且没有云延迟。

亚太市场因专注于医疗保健、汽车和消费电子领域人工智能驱动解决方案的充满活力的初创生态系统而得到加强。在风险投资和政府拨款的支持下，这种创业环境加速了创新并缩短了上市时间，从而巩固了该地区在全球边缘人工智能智能设备市场的领导地位。

分析师的观点

对边缘人工智能的需求是l很大程度上受到其提供实时洞察的能力以及在不依赖云连接的情况下在本地处理数据的效率的影响。制造、医疗保健和汽车等行业越来越多地实施边缘人工智能，以提高运营效率、自动化流程并降低运营成本​。

由于其巨大的增长潜力和对各行业的变革性影响，投资边缘人工智能带来了巨大的机遇。然而，该技术也存在与管理大数据量以及需要对专用硬件和开发进行大量初始投资相关的风险。企业在制定边缘人工智能技术投资策略时必须考虑这些方面。

边缘人工智能的最新进展包括人工智能算法的改进，可直接在边缘设备上实现更复杂的数据处理功能。这些进步得到了更强大、更先进的技术的发展的支持。专为边缘部署而设计的节能微处理器和神经网络架构。此类技术增强对于在自动驾驶汽车和智能城市基础设施等领域实现更复杂的应用至关重要。

设备分析

2024 年，智能手机和平板电脑细分市场在边缘 AI 智能设备市场中占据主导地位，占据了超过26.5%的份额。这种领先地位主要归功于这些设备在日常生活中无处不在。

智能手机和平板电脑是现代通信、娱乐和个人管理不可或缺的一部分，使其成为边缘人工智能集成的理想平台。这些设备的广泛采用确保了广泛且不断扩大的用户群渴望增强处理速度、数据隐私和用户体验，所有这些优势都由边缘人工智能技术提供。

智能手机和平板电脑细分市场由先进的移动技术和本地处理人工智能任务的强大处理器驱动。制造商正在集成人工智能芯片来实现语音识别、图像处理和预测文本等实时功能。

智能手机和平板电脑在边缘人工智能市场中保持领先地位的另一个因素是移动软件生态系统的持续创新。操作系统开发者和应用程序创建者不断推动利用边缘 AI 功能的更新，为用户提供日益智能和响应迅速的工具。

功耗分析

2024 年，3-5W 细分市场在智能设备市场的边缘 AI 中占据主导地位，占据了超过24.8%的份额。该细分市场的领先地位可归因于其功率和性能的最佳平衡，适合广泛的消费电子产品电子和工业应用。

3-5W 部分用途广泛，可为高级安全摄像头和交互式家庭助理等设备供电。这些设备需要对实时图像识别和自然语言处理等任务进行连续、密集的处理，从而提升用户体验和自动化。

此外，3-5W 功率范围支持对集成人工智能的移动和便携式设备日益增长的需求。这些设备（包括复杂的无人机和便携式健康监测仪）受益于 3-5W 边缘 AI 解决方案可提供的高能效且强大的性能。

半导体技术的进步使制造商能够更轻松地生产 3-5W 功率范围的高效、经济高效的芯片。改进的芯片设计（包括减少泄漏和更好的热管理）使高性能边缘人工智能更容易实现，从而支持该细分市场的增长。

技术：机器学习 (ML) 分析

2024 年，机器学习 (ML) 细分市场在智能设备边缘 AI 市场中占据主导地位，占据超过 30.2% 份额。ML 的突出地位来自于其多功能性，从预测性维护到个性化，可增强设备性能和用户体验

机器学习算法特别擅长模式识别，这使得智能设备无需显式编程即可实时学习数据，这种功能对于需要立即决策的应用至关重要，例如自动驾驶汽车和实时健康监测系统。

此外，机器学习框架和 API 的进步简化了与消费和工业产品的集成，降低了制造商的进入门槛。顶级科技公司在研发方面的大量投资推动了机器学习领域的增长，从而提高了边缘计算中的机器学习能力。这些投设备市场。该细分市场的领先得益于 5G 网络的全球部署，该网络通过减少延迟并提高数据处理速度和容量来增强边缘设备的功能。

5G 与边缘 AI 的集成允许直接在设备上进行实时数据处理，绕过对持续云连接的需求。这种功能对于需要即时决策的应用至关重要，例如自动驾驶汽车和实时远程监控，从而推动了该细分市场的巨大市场份额。

Wi-Fi 和本地网络人工智能处理是另一个重要细分市场，它有助于边缘人工智能技术在互联网连接有限或间歇性的环境中运行。该细分市场的设备利用现有的 Wi-Fi 网络在本地处理数据，确保更快的响应时间并降低带宽成本。

离线边缘 AI 细分市场不需要互联网连接，特别适合安全和数据隐私至关重要的场景。该细分市场使用在设备上独立运行的预训练算法，非常适合数据无法离开场所的医疗保健和政府设施等敏感环境。

终端用途行业分析

2024 年，消费电子细分市场在智能设备边缘 AI 市场中占据主导地位，占据超过 28.4% 份额。这种领先地位源于智能手机、智能扬声器和家庭自动化系统等智能设备的广泛采用，这些设备越来越多地利用边缘 AI 来改善用户体验。

家庭中物联网设备的激增也显着随着消费者不断寻求便利性和增强的连接性，将边缘人工智能集成到这些产品中可以实现更加个性化和响应更快的技术交互。

消费电子领域的主导地位也受到竞争性科技行业的推动，各公司竞相创造创新设备。这种竞争推动了边缘人工智能的研发投资增加，提高了处理速度和决策能力。以及无需依赖持续云连接的自主功能。

监管和隐私问题极大地影响了边缘人工智能在消费电子产品中的采用。通过在设备上本地处理数据，边缘人工智能降低了数据泄露和未经授权访问的风险，使其成为注重隐私的消费者的有吸引力的选择，并推动智能设备市场的增长。

主要细分市场

按设备划分

• 智能手机和平板电脑
• 监控摄像头
• 机器人
• 可穿戴设备
• 边缘服务器
• 智能音箱
• 其他

按功耗划分

• 小于1W
• 1-3W
• 3-5W
• 5-10W
• 大于10W

按技术

• 机器学习 (ML)
• 深度学习 (DL)
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 其他（联邦学习等）

按连接类型

• 5G 和边缘人工智能
• Wi-Fi 和本地网络人工智能处理
• 离线边缘人工智能（无需互联网）

按最终用途行业划分

• 消费电子
• 汽车与运输
• 医疗保健与生命科学
• 制造
• 零售与电子商务
• 政府
• 航空航天与国防
• 其他

驱动程序

实时数据处理

边缘AI使智能设备能够直接在现场处理数据，便于即时分析和响应。此功能对于延迟会影响性能或安全性的应用程序至关重要。例如，自动驾驶汽车依靠传感器的实时数据来安全导航。在本地处理这些信息可以实现瞬间决策，而不会出现与云计算相关的延迟。

同样，在工业自动化中，配备边缘人工智能的机械可以监控运行参数并监控运行参数。进行即时调整以保持效率并防止故障。这种即时性不仅提高了性能，还减少了将大量数据传输到集中式服务器所需的带宽。随着各行业对快速、可靠的数据处理的需求日益增长，边缘人工智能在智能设备中的采用势必会增长。

约束

集成复杂性

将边缘人工智能融入现有系统提出了重大挑战。许多组织使用的遗留基础设施并非旨在支持高级人工智能功能。集成新的边缘人工智能技术通常需要进行大量修改，包括硬件升级和软件检修。此过程可能既耗时又昂贵。

此外，缺乏标准化协议和接口使不同系统和设备之间的互操作性变得复杂。没有通用标准，确保无缝通信和dATA 交换变得困难，可能导致运营效率低下。这些集成障碍可能会阻碍组织采用边缘人工智能解决方案，尽管它们具有潜在的好处。

机遇

TinyML 实施

微型机器学习 (TinyML) 的出现为边缘人工智能开发提供了有希望的途径。 TinyML 专注于在资源受限的设备上实现机器学习算法，在传统 AI 模型无法实现的环境中实现高级数据处理功能。这一进步使得智能应用在医疗保健、农业和消费电子等各个领域得到广泛应用。

例如，可穿戴健康监测器可以实时分析生命体征，为用户提供即时反馈，而无需依赖云连接。同样，配备 TinyML 的农业传感器可以评估现场土壤状况，帮助在精准的农耕实践中。在边缘设备上部署高效、低功耗人工智能模型的能力开辟了新的市场和应用，推动了边缘人工智能领域的创新和增长。

挑战

标准化差距

边缘人工智能技术的快速发展已经超过了通用标准的建立。这种标准化的缺乏体现在不同的硬件架构、软件框架以及跨设备和平台的通信协议上。这种多样性给旨在实施有凝聚力的边缘人工智能解决方案的开发人员和组织带来了重大挑战。

如果没有通用标准，确保不同组件之间的兼容性和互操作性将成为一项复杂的任务。这种碎片化可能会导致开发成本增加、上市时间延长以及潜在的供应商锁定情况。应对这一挑战需要行业利益相关者之间的协作努力，以开发并采用标准化实践，促进边缘人工智能技术的更顺利集成和更广泛采用。

新兴趋势

一个主要趋势是开发更小、更高效的人工智能模型。这些紧凑型模型可以直接在智能手机和可穿戴设备等设备上运行，使它们变得更加智能，而无需依赖持续的互联网连接。

另一个趋势是科技公司之间合作创建人工智能驱动的硬件。 Raspberry Pi 和索尼联手生产支持人工智能的相机模块。该设备允许开发人员构建可现场处理图像的智能相机，为各个领域的创新应用打开大门。

此外，芯片制造商正在推出专为边缘人工智能任务设计的专用处理器。例如，意法半导体推出了专为机器学习应用定制的微控制器。这些芯片使设备能够处理图像和音频等复杂任务无需强大的计算机或数据中心即可进行处理。

商业利益

直接在设备上处理数据减少了与云服务器持续通信的需要。这种本地处理减少了延迟，从而实现更快的响应和更流畅的用户体验。例如，在工业环境中，边缘人工智能可以实时监控设备，及时发现问题并最大限度地减少停机时间。

边缘人工智能增强了数据隐私和安全性。通过将敏感信息保留在设备上，企业可以更好地保护用户数据免受与云中数据传输和存储相关的潜在泄露。这种方法在医疗保健等行业尤其有益，因为在这些行业中，患者保密性至关重要。

此外，采用边缘人工智能可以节省成本。现场处理数据减少了与带宽和云存储相关的费用。公司可以通过减少用量来节省资金数据发送到云端或从云端发送出去，这对于生成大量数据的应用程序尤其有利。

此外，边缘人工智能使设备即使在互联网连接有限或间歇性的区域也能可靠地运行。这种可靠性可确保持续运行，这对于远程位置或关键系统中的应用程序至关重要，因为稳定的性能至关重要。

关键地区和国家

• 北美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 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

主要玩家分析

NVIDIA是边缘人工智能市场的主要参与者，主要以其高性能图形处理而闻名单元（GPU）。该公司已扩大其产品范围，包括为边缘人工智能处理量身定制的硬件和软件解决方案。例如，NVIDIA 的 Jetson 平台允许开发人员在机器人、无人机和其他物联网设备中创建智能应用程序。

英特尔长期以来一直是半导体行业的领导者，其对边缘 AI 的关注正在帮助推动下一阶段的创新。通过其多样化的处理器（包括英特尔 Movidius 和英特尔凌动芯片），该公司提供旨在加速边缘人工智能工作负载的解决方案。英特尔边缘人工智能技术赋能智能设备现场决策，减少延迟并提高性能。

Qualcomm Technologies, Inc.以其以移动为中心的边缘人工智能方法脱颖而出。高通以其 Snapdragon 平台而闻名，正在为具有人工智能处理功能的智能移动设备提供支持。该公司的 Snapdragon 芯片中集成的 AI 引擎可在手机、可穿戴设备和汽车应用上进行实时 AI 处理。

市场主要参与者

• NVIDIA 公司
• 英特尔公司
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Google (Alphabet Inc.)
• Apple Inc.
• 华为技术有限公司有限公司
• 三星电子有限公司
• 微软公司
• IBM公司
• 亚马逊网络服务（AWS）
• 其他

等待玩家的顶级机会

• 人工智能驱动解决方案：将人工智能直接集成到边缘数据中智能手机、家用电器和汽车系统等设备变得越来越可行。这样可以进行实时决策，而不会产生与云计算相关的延迟。例如，人工智能可用于自动驾驶汽车中以立即响应驾驶状况，或用于智能家居设备中以提供个性化用户体验​。
• 5G网络的扩展：随着5G技术的不断推出，边缘人工智能将受益于更快的通信速度和更低的延迟，从而增强人工智能算法在实时应用中的性能。 5G 和边缘人工智能之间的这种协同对于增强现实、智能工厂和互联医疗保健系统等应用至关重要。
• 增强的边缘分析：边缘设备上的数据本地处理可以实现更快的洞察和行动，而无需将数据传输回中央服务器。这种能力在零售业和零售业等行业尤其有价值。althcare，即时数据处理可以显着提高运营效率和客户体验​。
• 提高能源效率和可持续性：随着可持续性成为越来越紧迫的问题，优化智能设备能源使用的边缘人工智能应用程序将至关重要。在不影响性能的情况下降低功耗的节能处理和人工智能算法的创新将特别有价值。
• 量身定制的行业特定应用：边缘人工智能旨在为不同行业定制技术解决方案。例如，在医疗保健领域，边缘人工智能可以支持远程诊断和患者监护系统。在零售业，它可以实现智能库存管理和个性化客户体验。每个行业都有边缘人工智能可以满足的独特需求，使其应用​​程序对于特定市场需求非常有价值。

近期发展

• 2025 年 1 月，NVIDIA 推出了最新的 Jetson Orin Nano 模块，旨在为边缘设备带来高性能 AI 功能，实现机器人和自主系统等应用程序的实时处理
• 2024 年 7 月，Edgescale AI 与 Palantir 合作推出 Live Edge，这是一种云原生解决方案，可自动创建虚拟连接边缘（VCE）。这些是分布式云环境，允许 AI 直接与物理设备交互，增强互联系统之间的数据流和决策。
• 产品发布2024 年 12 月，高通推出了 Snapdragon X Elite 平台，针对智能家居设备和工业物联网等边缘 AI 使用案例进行了优化，提高了能源效率和处理能力。