报告概述

全球边缘人工智能市场在 2024 年创造了233 亿美元规模，预计将从 2025 年的288 亿美元增长到 2034 年的约1966 亿美元，复合年增长率为在整个预测期内23.8%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了38.4%以上的份额，收入89亿美元。

边缘人工智能市场是指在数据生成位置附近执行人工智能 (AI) 处理的计算系统和平台，而不是完全依赖集中式云基础设施。这些系统支持智能设备、自动驾驶汽车、工业自动化、医疗保健监控和智能城市中的应用。

主要驱动因素之一是对实时数据处理的需求不断增长延迟，特别是在自动驾驶、制造监控和医疗诊断等应用中。物联网 (IoT) 设备和传感器的不断部署也加速了对边缘处理的需求，而不是将所有数据发送到云端。

支持边缘 AI 解决方案的关键技术包括 AI 加速器和神经处理单元等专用硬件，以及针对设备上推理进行优化的软件框架。云与边缘相结合的混合计算模型越来越受欢迎，传感器集成和嵌入式人工智能模块在设备中变得越来越普遍。

例如，2025年3月，Arm推出了Armv9边缘人工智能平台，旨在增强物联网和边缘设备的人工智能性能、效率和安全性。该平台采用 Cortex-A320 处理器，可提供更快的 AI 处理速度，并由 Ethos-U85 AI 加速器提供支持，以优化边缘智能和能源效率。

快速市场概况

根据埃森哲最近的一项调查，83%多个行业的高管认为，边缘计算对于保持未来的竞争力至关重要。预测显示，到 2026 年，边缘计算 AI 芯片出货量将达到全球 16 亿颗，凸显了边缘计算的重大影响。

Furt此外，边缘人工智能硬件市场预计将大幅增长，预计到 2033 年，其规模将达到 430 亿美元左右，高于2023 年的 80 亿美元，2024 年至 2033 年的预测期间复合年增长率为19.2%。

边缘智能设备的效率通过这些设备将处理的预期凸显出来。 到 2025 年每分钟传输 18.2 ZB 数据，同年云流量显着减少高达 99%。这种快速增长和效率提高强调了边缘人工智能将在不久的将来的技术格局中发挥的关键作用。

生成式人工智能的作用

生成式人工智能使设备能够在不严重依赖云的情况下创建内容、做出决策和本地适应，从而在边缘人工智能中发挥着越来越重要的作用。大约 44% 的组织是客户目前正在试点生成式 AI 程序，而 10% 已将其投入生产，这表明将这些技术嵌入边缘的强劲举措。

这种本地生成功能可以实现更快的响应和更个性化的体验，与纯云模型相比，可显着减少延迟。因此，生成式人工智能正在将边缘人工智能的用途从简单的数据处理扩展到创造性和自适应功能，从而增强其在现实应用中的价值。

这种不断增长的采用是基于以下事实：约71％的全球公司至少在一项核心业务功能中使用生成式人工智能。它通过自动执行重复性任务和加快内容生成来帮助提高生产力，这可以每周为员工节省 2 到 4 个小时。这种生产力的提升对于制造业和医疗保健等依赖边缘设备的行业至关重要，在这些行业中，及时、智能的本地决策会直接影响结果。

北美市场规模

到 2024 年，在智能设备的早期采用、强大的云到边缘集成战略和广泛的工业自动化的推动下，北美占边缘人工智能市场的38.4%。技术、零售和物流行业的企业正在优先考虑设备上的智能，以增强决策并减少运营延迟。该地区强大的半导体研究基础和支持数字基础设施扩张的政府举措增强了其全球领先地位。

在该地区，美国的市场价值约为76.15亿美元，复合年增长率为21.4%，反映了其积极的人工智能部署战略。对芯片制造、边缘计算框架和互联汽车项目的投资继续加速采用。北美平衡的生态由硬件开发商、软件平台和人工智能驱动的服务提供商组成的团队将其定位为跨消费者和企业领域可扩展边缘人工智能应用的关键孵化器。

组件分析

到 2024 年，硬件约占全球边缘人工智能市场的52.4%，这得益于人工智能处理器和人工智能日益集成的支持。边缘设备内的加速器。其中包括能够在不依赖云系统的情况下进行实时数据处理的紧凑型芯片和微控制器。物联网设备、自主系统和工业应用的需求正在鼓励制造商将更多的计算能力直接嵌入到设备中。

这种硬件主导的转变对于减少延迟、改善数据隐私和降低实时 AI 任务的带宽成本至关重要。对 GPU、TPU 和神经处理单元等专用处理器的持续投资推动这一领域向前发展。硬件创新正在实现更高的每瓦性能，使人工智能即使在无人机或可穿戴设备等功耗敏感的环境中也能实现。

随着能源效率的提高和生产成本的下降，边缘人工智能硬件不断发展，成为跨行业低延迟、智能自动化的基础。其增长反映了更广泛的技术趋势，即优先考虑本地智能而不是依赖于云的框架。

按组件分析划分的市场份额 (%)，2018-2024

最终用途行业分析

2024 年，消费电子产品以28% 的市场份额领先，凸显了人工智能功能现在如何成为现代智能设备的核心。智能手机、电视、智能扬声器和可穿戴设备越来越多地使用设备端人工智能来进行语音识别、图像增强和个性化响应。

对隐私保护功能和即时离线功能的日益青睐增强了该细分市场的发展势头。制造商正在将紧凑型人工智能加速器嵌入消费电子产品中，以提供增强的响应能力和定制的用户体验。互联家庭生态系统的扩张进一步推动了采用。

2018-2024 年最终用途行业分析的市场份额 (%)

边缘人工智能帮助管理跨设备执行多任务，同时最大限度地减少与外部服务器的数据交换。它还通过基于个人使用模式的自适应学习来改善用户体验。随着数字生活方式的成熟，消费电子产品仍将是边缘人工智能的早期和强势采用者，因为它对日常使用的便利性、功能性和交互性产生直接影响。

主要细分市场

组件

• 硬件
• 软件
• 边缘云基础设施
• 服务

最终用途行业

• 消费电子
• IT 与电信
• 医疗保健
• 汽车
• 政府
• 制造业
• 其他最终用途行业

新兴趋势

当今边缘人工智能的主要趋势之一是人工智能工作负载从集中式数据中心转移到分散的边缘设备，例如智能手机和工业传感器。大约 62% 的公司正在投资此传输，以通过在本地处理敏感数据来减少延迟并提高隐私性。人工智能与可穿戴设备和机器人技术的集成也在不断增加，从而在设备层面实现更多实时和自主功能。

此外，5G 网络的发展通过提供更快、更可靠的支持边缘计算的连接，正在加速这一转变。另一个重要趋势是边缘人工智能与物联网（IoT）和云计算的日益融合。平台。这种混合方法允许设备在本地执行即时分析，同时将更复杂的任务卸载到云端。

据估计，55% 的企业正在积极使用这种边缘云组合模型来优化资源使用和可扩展性。这些趋势凸显了未来边缘设备不仅可以收集数据，还可以与云系统无缝协作，提高效率并实现跨行业的新用例。

增长因素

边缘人工智能市场的快速增长是由数据源实时数据处理和决策需求不断增长所推动的。大约42%的营销和销售团队定期使用人工智能技术来更快地分析数据并获得可行的见解。

边缘人工智能能够通过本地处理数据来减少延迟和带宽成本，这对于自动驾驶汽车和智能城市等应用来说是一个巨大的好处。延迟可能会影响安全性或可用性。此外，5G 网络的推出是一个强劲的增长因素，它提高了边缘设备有效通信所需的速度和容量。

近37%的企业强调 5G 是边缘 AI 部署的关键推动因素。再加上不断增加的物联网设备数量，推动了对提供低延迟和以隐私为中心的计算的边缘人工智能解决方案的需求。这些因素结合在一起，使边缘人工智能成为企业渴望采用的战略技术，以提高效率和创新。

驱动程序

实时数据处理的需求

边缘人工智能的增长很大程度上是由源头对即时数据处理的需求不断增长推动的。许多行业都需要低延迟的即时决策能力，而传统的基于云的系统无法始终保证这一点。

边缘人工智能在传感器或摄像头等设备上本地处理数据，从而实现更快的响应速度响应，对于自动驾驶汽车、工业自动化和医疗保健的应用至关重要。这减少了延迟，并允许对不断变化的条件做出实时反应，从而使操作更加高效和有效。

本地数据处理还通过限制敏感信息向云端的传输来增强隐私性。这使得边缘人工智能对处理机密数据的行业具有吸引力，随着公司优先考虑数据安全和速度，进一步推动市场需求。

限制

边缘设备资源有限

与集中式云服务器相比，边缘人工智能市场面临着边缘设备计算能力、内存和存储容量有限的限制。智能手机、传感器或工业设备等设备通常具有最小的硬件功能，这限制了它们可以运行的人工智能算法的复杂性。这种限制导致部署需要高处理能力的高级人工智能模型时面临挑战。ssing 功能或大型数据集。

此外，确保这些设备高效运行同时节省电池寿命很困难，特别是对于电池供电或远程边缘单元。这可能会减慢采用速度，因为开发人员必须优化人工智能模型以适应这些硬件限制，这需要专业知识并增加开发时间。

机遇

与物联网和 5G 集成

边缘人工智能的一个重要机遇在于其与不断扩展的物联网 (IoT) 生态系统和 5G 网络的协同作用。这些技术共同支持分布式计算，其中数百万个物联网设备生成的数据在本地进行分析，而不是发送到云端。这可以减少延迟，降低带宽成本，并提高智能城市、农业监控和工业自动化等应用的响应能力。

5G 的推出通过提供高速传输进一步加速了边缘 AI 的潜力。，可靠的连接，支持边缘设备和云系统之间的无缝交互。这种组合为实时分析、自主系统和提高跨部门运营效率开辟了新的可能性。

挑战

标准化和集成复杂性

由于缺乏标准化硬件和软件平台，边缘人工智能的采用面临挑战。边缘设备、网络和人工智能框架的多样性导致难以确保跨异构系统的无缝集成。公司在开发和部署可以在不同边缘设置上统一工作的人工智能模型时面临着复杂性，从而减慢了大规模部署的速度。

此外，在这种分散的环境中管理安全性、数据隐私和互操作性也增加了挑战。缺乏统一协议迫使组织在定制和测试方面投入额外的资源，这可能会延迟上市时间并增加

边缘人工智能的主要用例

• 自动驾驶汽车：边缘人工智能增强自动驾驶汽车导航和安全系统的实时数据处理，改善驾驶过程中的决策过程。
• 智能制造：在制造领域，边缘人工智能用于实时机械监控、预测性维护和供应链优化，提高整体运营效率。
• 视频监控：边缘人工智能支持视频监控系统中的实时分析和响应，这对于安全和监控应用至关重要。
• 零售客户体验零售商使用边缘人工智能，通过个性化购物体验和库存管理来增强客户互动和管理。
• 远程患者监控：在医疗保健领域，边缘人工智能促进实时患者监测和诊断，在需要立即医疗响应的环境中至关重要​。

关键参与者分析

边缘人工智能市场由 NVIDIA Corporation、Microsoft Corporation、IBM Corporation 和 Alphabet, Inc. 等领先技术公司主导。这些组织正在推动网络边缘 AI 模型部署的进步，减少延迟并提高实时决策能力。

半导体英特尔公司、高通公司和超微半导体公司 (AMD) 等创新者在实现高性能边缘计算硬件方面发挥着至关重要的作用。他们的处理器和人工智能加速器针对高效的设备内推理进行了优化，支持物联网、机器人和移动设备中的功耗敏感型应用。

戴尔技术公司和其他主要市场参与者等其他参与者专注于为企业开发人工智能就绪的边缘基础设施和集成系统。他们的报价gs 将本地化环境中的计算、存储和分析功能结合起来，确保安全性、可扩展性和更快的洞察力。

战略规划

市场上的主要参与者

• NVIDIA 公司
• 微软公司
• IBM 公司
• Alphabet, Inc.
• 英特尔公司
• 高通合并
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Dell Technologies Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

• 2025 年 3 月，Arm 推出了 Armv9 边缘人工智能平台，集成了 Cortex-A320 处理器和Ethos-U85 NPU 可增强物联网应用中的人工智能性能。与前代产品相比，Cortex-A320 的机器学习性能提高了 10 倍，而 Ethos-U85 在 1 GHz 下实现了高达 4 个 TOP，将功效与高吞吐量结合在一起。该平台还具有 Arm Kleidi 库，可简化 AI 工作无需额外开发人员干预的负载优化
• 2024 年 9 月，NVIDIA 推出了 Jetson Orin X，这是其最新的边缘 AI 平台，旨在增强自主系统和智能城市应用程序的实时数据处理。该平台集成了先进的 AI 处理单元和更高的能源效率，支持汽车和机器人等行业的快速部署。
• 2024 年 9 月，英特尔推出了 Movidius Myriad X2，这是一款专为要求苛刻的边缘计算环境而设计的高性能边缘 AI 模块。它具有增强的神经网络处理和卓越的图像识别功能，可在智能相机和工业物联网应用等不同用例中实现高效操作。
• 2024 年 9 月，Google Cloud 推出了 Edge TPU 3.0，旨在加速边缘机器学习模型。该解决方案可提供更快的推理速度低延迟，支持智慧城市、零售和医疗保健应用的实时数据处理。