设备端人工智能市场（2025 - 2030）

设备端 AI 市场摘要

2024 年全球设备端 AI 市场规模预计为 86 亿美元，预计到 2030 年将达到 366.4 亿美元，2025 年至 2030 年复合年增长率为 27.8%。行业以进步为动力。人工智能技术的发展、对实时数据处理的需求不断增长以及对隐私和安全的担忧加剧。

通过允许设备在本地处理数据，设备端人工智能减少了对云基础设施的依赖。物联网、智能家居设备和移动应用程序的兴起增加了对即时处理能力的需求，从而增强用户体验，同时保护个人数据并减少功耗。

设备端人工智能通过实现即时响应来满足进步的需求，从而增强一系列应用程序的用户体验。通过在本地处理数据，它还可以最大限度地降低通过网络传输敏感信息的风险。处理敏感数据是医疗保健和金融等数据隐私至关重要的行业的一个重要因素。例如，根据健康世界经济Meri Life Sciences 推出了名为“机器人辅助手术平台”的设备端人工智能，利用人工智能通过实时 3D 可视化、反馈和预测校正来指导外科医生。

半导体技术的最新进展，特别是专用人工智能芯片和神经处理单元 (NPU) 的开发，使复杂的人工智能算法能够直接在设备上运行，从而显着提高性能和能耗效率。 NPU 的兴起和日益紧凑的 AI 模型也使得将先进的 AI 功能嵌入到消费电子产品和专用硬件中成为可能。这些创新对于以最低功耗实现高性能计算至关重要。随着人工智能不断快速发展，我们正接近向设备上人工智能的关键转变，其中处理发生在智能手机和个人电脑等设备上本地。

组件见解

到2024年，硬件细分市场将占据最大的收入份额，达到60.4%。该细分市场受到对能够直接在设备上运行人工智能算法的高性能处理单元的需求的推动。这一增长很大程度上是由物联网设备、智能手机和先进人工智能硬件（例如神经处理单元（NPU）、专用集成电路（ASIC）和图形处理单元（GPU））的广泛采用推动的。这些组件在执行图像识别、自然语言处理和实时决策等复杂的人工智能功能中发挥着重要作用。例如，2025 年 3 月的“赋能边缘智能”调查强调了先进硬件在驱动设备端人工智能方面的关键影响。利用专用处理器和硬件加速器，边缘设备现在可以在本地执行高级人工智能模型，从而实现实时数据处理，同时增强隐私性并提高效率。这进步正在为各个领域的更智能、更灵敏、更安全的边缘技术奠定基础。

软件领域预计 2025 年至 2030 年的复合年增长率为 29.2%。该领域的推动力是通过算法、设备端 AI 模型、操作系统和平台为 AI 功能提供重要作用。软件的进步可以在资源有限的设备上实现高效的人工智能处理，从而使跨行业的采用变得可行。对图像识别、语音处理和分析等实时任务不断增长的需求正在推动这一增长。此外，用于在设备上开发和部署轻量级人工智能模型的新工具也增加了创新。随着软件不断发展，它支持汽车、医疗保健和制造等行业的不同应用。

部署见解

在更多企业采用基于云的解决方案的推动下，云细分市场将在 2024 年占据市场主导地位。其可扩展性、灵活性和易于管理人工智能模型的解决方案。混合方法融合了云和边缘处理，具有既可以在设备上进行实时推理，又可以使用云强大的基础设施进行培训和更新的优点。这需要通过支持复杂的分析和实时处理来提高整体性能。云安全和隐私方面的改进也使其成为敏感应用程序更值得信赖的选择，进一步促进了其在设备上人工智能生态系统中的日益普及。

预计本地细分市场在预测期内将保持最快的复合年增长率。该市场是由对强大的数据安全、隐私以及遵守 HIPAA 和 GDPR 等法规的需求推动的。它使组织能够完全控制其基础设施，从而无需依赖第三方云服务即可进行定制的人工智能操作。该模型还减少了延迟，使其成为实时应用程序的理想选择医疗保健和汽车等行业。它提供了可预测性并避免了持续的云费用。此外，它还确保遵守数据主权法，使其成为注重安全的企业的值得信赖的选择。

技术见解

机器学习细分市场在 2024 年占据了最大的市场份额。该细分市场的驱动力是使用统计技术，从其经验和可用的大型数据集中不断学习和改进，而无需明确编程。设备端人工智能设备根据可用的最新信息更新其决策。技术的进步和大量数据的生成意味着设备上的人工智能算法可以利用其信息来提高其能力。需求不断增长的原因还在于基于机器学习的人工智能功能，适用于复杂且不断变化的环境。

计算机视觉领域预计在预测期内将大幅增长。我的进展直接在设备上实现高效视觉数据分析的人工智能和设备端人工智能的需求正在不断增长。医疗保健、汽车和零售等行业对实时处理和自动化的需求不断增长，推动了需求的增长。物联网和智能设备的增长，加上对数据隐私的日益关注，支持面部和手势识别等安全应用程序的设备上处理。增强的硬件功能和 OpenCV 和 TensorFlow.js 等可访问框架进一步提高了该细分市场的采用率和创新。

设备类型洞察

智能手机和平板电脑在 2024 年占据最大的市场份额。全球智能手机使用量的不断增长以及摄影、增强现实和汽车信息娱乐系统等领域人工智能应用的广泛采用推动了该细分市场的发展。市场还预计需要改善用户体验、保护数据隐私和最小化调整延迟。用户现在期望快速、上下文感知的交互，人工智能通过实时面部识别、噪声抑制、预测文本和定制内容交付等功能来实现这种交互。例如，2024年10月，OPPO成为第一家直接在设备上实施混合专家（MoE）AI架构的公司，标志着移动AI创新。这一进步提高了处理速度，提高了能源效率，并通过在本地处理更多任务来改善隐私。 OPPO 支持 MoE 的设备为全球用户提供更智能、更快速、更方便的人工智能智能手机体验铺平了道路。

预计可穿戴设备领域将在预测期内大幅增长。在智能手表、健身追踪器和智能眼镜需求不断增长的推动下，特别是随着健康意识的提高，设备端人工智能市场的可穿戴设备领域正在快速增长。人工智能和先进的传感器可实现实时设备上处理，以实现个性化健康机架同时维护数据隐私。与智能手机和物联网生态系统的无缝集成增强了功能和连接性。远程监控和老年护理等医疗保健用途的扩展也在加速采用。小型化和低功耗人工智能芯片的持续进步使可穿戴设备变得更加高效和强大，支持人工智能助手和增强现实等新兴应用。

垂直洞察

消费电子产品在 2024 年占据最大的市场份额。该细分市场受到智能手机、可穿戴设备和智能家居设备等消费电子产品对实时处理和低延迟性能的需求的推动，而无需依赖于云，实现实时响应和流畅的用户交互。具有常规连接和高性能处理器的智能手机正在成为消费电子市场采用设备内置人工智能的一个日益重要的因素。此外，每个人的愿望个性化和无缝的用户交互，尤其是在智能手机上，正在加速这一趋势。

汽车领域预计在预测期内将显着增长。随着对改善用户体验和便利功能（包括管理娱乐、照明和气候控制的人机界面）的需求不断增长，该市场正在不断增长。人工智能驱动的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的使用越来越多，通过实时危险检测和驾驶员监控来增强车辆安全。此外，向软件定义车辆的转变以及人工智能驱动的预测性维护的实施正在提高效率并实现更大的个性化。例如，2025 年 5 月，Snowflake 宣布通过人工智能驱动的数据云扩展汽车行业，为 CarMax、Nissan 和 Cox Automotive 等公司提供支持。它支持实时洞察、数据集成

区域洞察

北美设备端人工智能市场占据主导地位，到 2024 年将占据 35.1% 的份额。随着数字格局的快速转型，该市场正在不断增长，其中设备端人工智能发挥着核心作用。通过利用智能手机、平板电脑和物联网设备等设备的计算能力，它可以在本地处理数据，从而最大限度地减少对云服务的依赖。由于对增强隐私、实时数据处理和技术进步的需求，该地区的需求不断增长。

美国设备端人工智能市场趋势

由于对支持人工智能的智能设备的需求，美国设备端人工智能市场正在不断增长。这些设备是消费者对增强隐私、安全性和更无缝用户体验的需求所必需的。关键好处之一设备端人工智能的最大特点是能够最大限度地减少向云端的数据传输，从而加强隐私保护。它还支持图像识别、语言翻译和虚拟助理等高级功能，即使在互联网连接有限或没有互联网连接的区域也能有效运行。

欧洲设备端人工智能市场趋势

欧洲设备端人工智能市场是由政府的大力支持和注重隐私的法规推动的。例如，2024年6月，欧盟出台了全球首个全面的人工智能法规，即《人工智能法案》。虽然完整的法律在通过后 24 个月生效，但一些条款更早开始生效：对高风险人工智能系统的禁令于 2025 年 2 月 2 日开始；业务守则在通过九个月后生效；通用人工智能的透明度规则在 12 个月后适用。物联网、传感器和 5G 的进步使设备变得更加智能、更加经济实惠。此外，区域人工智能人才缺口推动对专业软件服务的需求，进一步推动增长。

亚太地区设备端人工智能市场趋势

由于在设备上本地处理数据等因素，亚太地区的设备端人工智能市场正在经历最快的增长，这提高了对隐私、速度和效率的需求，这对于该地区充满活力和多样化的市场至关重要。亚太地区还受益于强大的软件开发专业知识、不断增长的熟练技术人才库以及以人工智能创新为中心的活跃初创环境。此外，对智能手机的需求不断增长，以及对语音识别、智能成像和实时翻译等先进人工智能功能的需求，进一步推动了该地区设备端人工智能的采用。

主要设备端人工智能公司见解

设备端人工智能市场的主要参与者正在采取各种举措来加强其影响力并扩大其覆盖范围。他们的产品和服务。扩张活动和合作伙伴关系等策略是推动市场增长的关键。

最新进展

• 2025 年 3 月，Arm 和 Stability AI 合作，通过优化 Stability AI 针对 Arm CPU 的“稳定音频开放”模型来增强设备上文本到音频的生成。利用 Arm 的 KleidiAI 技术，他们的处理速度提高了 30 倍，将音频生成时间从 240 秒缩短到 8 秒以下n Armv9 CPU 上的 11 秒剪辑。这一进步使智能手机能够完全离线制作高质量的定制音频剪辑，无需互联网连接。通过在设备上高效运行该模型，这一突破使全球数十亿用户可以使用先进的音频 AI，从而改变移动 AI 功能并为创作者、企业和消费者等提供支持。

• 2024 年 6 月的 WWDC 上，Apple 推出了 Apple Intelligence，这是内置于 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中的个人 AI 系统。该系统将设备上的处理与基于服务器的生成模型相结合，帮助用户完成文本编辑、总结通知、生成图像以及与应用程序交互等任务，所有这些都非常重视隐私。 Apple Intelligence 由 Apple 芯片提供支持，能够理解和生成语言和视觉效果、跨应用执行操作，并利用个人背景来简化和增强日常活动。

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