全球边缘 AI 硬件市场按设备（相机、机器人、智能手机）、处理器（GPU、CPU）、功耗（小于 1 W、1-3 W、3-5 W）、最终用户（消费电子、汽车、政府）、地理范围和预测划分

边缘 AI 硬件市场规模及预测

2024 年边缘 AI 硬件市场规模价值 16.2935 亿美元，预计到 2031 年将达到 72.2365 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 20.46%。

• 边缘 AI 硬件是一种专用计算设备，可在网络边缘处理和分析数据，更接近数据生成位置。与依赖集中式云服务器的传统计算机方法不同，边缘 AI 技术在本地执行 AI 功能。
• 边缘 AI 无需与云持续联系，从而大大缩短了响应时间。这对于需要实时决策的应用（例如自动驾驶汽车或工业自动化系统）尤其重要。
• 边缘 AI 硬件可最大限度地减少对云资源的依赖，从而降低网络带宽消耗和费用。此外，本地处理可释放云资源以用于更复杂的活动，从而提高整体系统性能。
• 敏感数据可以在设备上处理，从而降低数据传输到外部服务器导致安全漏洞的风险。这对于处理敏感信息的应用至关重要，因为它可以减少潜在的安全漏洞，同时还能确保数据的隐私和完整性。

全球边缘 AI 硬件市场动态

塑造全球边缘 AI 硬件市场的关键市场动态包括：

关键市场驱动因素

• 对实时洞察和更快决策的需求：各个行业都对实时洞察和更快决策的需求很高。边缘 AI 技术通过在本地处理数据来满足这一需求，避免了与云处理相关的延迟困难。此功能对于以下应用非常重要：
• 自动驾驶汽车需要实时物体识别和反应以确保安全导航。
• 工业自动化通过实时数据分析实现预测性维护并优化制造流程。
• 零售分析提供对客户行为的洞察，以帮助进行有针对性的营销和库存管理。
• 物联网 (IoT) 的发展：边缘 AI 硬件是一种强大的解决方案，可在本地处理这些数据，降低云基础设施的负载并实现更接近源头的更快分析。联网设备的增长导致在网络边缘生成大量数据。这一趋势推动了边缘 AI 硬件在各种物联网应用中的部署，包括智能家居设备、工业传感器和医疗保健可穿戴设备。
• 不断发展的 AI 技术和算法：AI 算法的进步，尤其是那些专为在边缘设备上高效处理而设计的算法，正在推动对能够高效运行复杂算法的边缘 AI 硬件的需求。这些发展使得设备上的 AI 应用得以实现，这些应用使用强大的处理能力来提供实时洞察和决策。
• 对数据安全和隐私的担忧：随着数据安全和隐私问题的日益严重，使用边缘 AI 硬件在本地处理数据可以减少数据传输和安全漏洞的危险。这对于处理敏感信息的应用程序尤其有吸引力，因为它可以改善数据隐私并减少与将数据传输到远程服务器相关的潜在安全问题。

主要挑战：

• 处理能力有限：边缘设备的处理能力低于强大的云服务器，它们经常难以处理复杂的 AI 任务。这种限制可能会限制可以在边缘设备上有效运行的 AI 算法的范围和复杂性，从而要求优化作业并确定优先级。
• 数据存储限制：边缘设备的存储容量通常有限，因此需要谨慎的数据存储和管理解决方案。这一限制可能需要对关键数据进行优先排序，并使用高效的数据压缩技术来最大限度地提高存储效率，并适应存储与 AI 处理相关的信息。
• 安全问题：将 AI 功能转移到边缘可能会带来安全问题，因为边缘 AI 设备的攻击面可能比集中式云系统更广。由于资源有限且安全协议可能更差，边缘 AI 设备可能更容易受到网络攻击。这种日益增加的脆弱性凸显了部署严格的安全措施来保护边缘设备并降低安全漏洞风险的重要性。
• 软件开发复杂性：开发和部署针对边缘 AI 技术优化的 AI 模型需要特定的技能和考虑因素，这对许多企业来说都很困难。这种复杂性包括投资培训或聘请具有边缘计算经验和为资源受限的设备有效构建 AI 模型的人员。在企业管理这一问题时，他们必须优先获得必要的技能和资源，以有效利用边缘 AI 技术的功能并获得其潜在回报。

主要趋势：

• 专用边缘 AI 处理器的出现：传统中央处理器 (CPU) 通常无法有效处理 AI 工作负载。为了解决这一限制，市场上为边缘 AI 应用设计的专用处理器数量显著增加。这些包括 AI 加速器、神经处理单元 (NPU) 和神经形态处理器，旨在在边缘设备上高效运行 AI 算法。这些专用处理器在性能和功耗方面优于通用 CPU，从而能够更高效、更有效地处理边缘 AI 工作负载。
• 降低费用和集成：边缘 AI 硬件正呈现出明显的小型化和节能趋势。这一发展使得人工智能功能能够无缝集成到各种设备中，包括智能手机和可穿戴设备、工业机器人和智能传感器。随着边缘人工智能技术变得越来越小、越来越节能，它为更广泛的新边缘应用打开了大门，使各个行业能够以以前想象的方式利用人工智能驱动的洞察力和功能。
• 云边缘协作：虽然边缘人工智能处理有几个优势，但云计算对于管理复杂的工作和大规模数据存储仍然至关重要。人工智能处理的未来是一种协作模式，其中边缘设备管理实时处理和初始分析，而云处理需要大量资源和集中数据管理的活动。这种协作模式最大限度地发挥了边缘计算和云计算的优势，确保在广泛的应用程序和用例中实现高效且可扩展的 AI 处理。

全球边缘 AI 硬件市场区域分析

以下是全球边缘 AI 硬件市场更详细的区域分析：

北美

• 北美在边缘 AI 硬件市场中占有最高的市场份额，并且由于该地区越来越多地采用尖端先进技术，预计在整个预测期内将继续保持主导地位。
• 物联网 (IoT) 设备部署的大幅增加，推动了对边缘 AI 硬件的需求。
• 对更快处理设备的需求增加推动了边缘 AI 解决方案的采用，尤其是在需要实时数据分析和决策的企业中。
• 此外，政府在人工智能和技术创新等领域的资助计划增加有助于推动北美边缘 AI 硬件市场的增长。
• 地区拥有强大的技术基础和充满活力的 IT 企业和研究机构生态系统，促进了边缘 AI 技术的创新和增长。
• 这些因素结合起来，巩固了北美在边缘 AI 硬件市场的主导地位，使其成为行业增长和创新的主要驱动力。

亚太地区

• 由于人工智能的普及和电子产品需求的激增，预计亚太地区将成为整个预测期内增长最快的地区。
• 亚太地区是全球制造业强国，尤其是在电子领域，重要的制造商位于中国、日本和韩国。这一坚实的制造业基础推动了对边缘 AI 硬件的高需求，使得智能能够集成到各种电子设备中。
• 此外，整个地区的政府都在大力投资人工智能研发，这表明人工智能技术正在迅速普及。这种积极主动地采用 AI 的方法为实现实时设备计算的边缘 AI 硬件解决方案营造了健康的氛围。
• 智慧城市计划：亚太地区的许多国家都在积极推行智慧城市计划，建设使用边缘 AI 硬件进行实时数据分析和决策的智能基础设施。
• 这些计划涵盖的主题范围广泛，包括交通管理、安全监控和资源优化。亚太地区的城市正在采用边缘 AI 技术来提高效率、可持续性和公民的整体生活质量。

全球边缘 AI 硬件市场：细分分析

全球边缘 AI 硬件市场根据设备、处理器、消费、最终用户和地理位置进行细分。

边缘 AI 硬件市场，按设备

• 相机
• 机器人
• 智能手机

根据设备类别，市场分为相机、机器人和智能手机。对监控摄像头的需求不断增长，其驱动力是其提供的安全和安保功能。尤其是政府机构，出于安全目的，会使用各种边缘 AI 硬件设备，例如监控摄像头和无人机。

边缘 AI 硬件市场，按处理器

• GPU
• CPU

根据处理器类别，市场分为 GPU 和 CPU。CPU 部分在边缘 AI 硬件市场中大幅增长。支持 AI 的小工具的使用越来越广泛，尤其是在计算和手机领域。尤其是边缘 AI 技术，被广泛集成到智能手机中，提高了智能手机的功能和性能。配备边缘 AI 处理器（如高通的骁龙 845 和 855）的智能手机可直接在设备上执行高级 AI 功能，从而减少对云处理的依赖。

边缘 AI 硬件市场，按功耗

• 小于 1 W
• 1-3 W
• 3-5 W
• 5-10W
• 10 W

根据功耗类别，市场分为小于 1W、1-3 W、3-5 W、5-10 W 和 10W。由于对可靠的面部识别技术以及硬件设备（尤其是智能手机）中其他高级功能的需求不断增加，10 W 细分市场正在显著增长。硬件设备的技术突破，加上产品创新的增加，促进了 10 瓦设备的广泛使用。

边缘 AI 硬件市场，按最终用户划分

• 消费电子
• 汽车
• 政府

根据最终用户，市场分为消费电子、汽车和政府。政府部门在边缘 AI 硬件市场中显示出显着增长。对用于各种政府应用的摄像机的需求不断增加。政府机构广泛使用监控摄像机来执法、行为分析、人脸识别和人数统计等重要用途。人工智能监控摄像头的集成允许扩展实时分析和高级模式识别等功能，从而实现更高效、更有效的监控和执法活动。

按地区划分的边缘人工智能硬件市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地理位置，全球边缘人工智能硬件市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美在边缘人工智能硬件市场中占有最高的市场份额，并且由于该地区越来越多地采用尖端先进技术，预计在整个预测期内将继续保持主导地位。物联网 (IoT) 设备部署的大幅增加，推动了对边缘人工智能硬件的需求。对更快处理设备的需求不断增长，推动了 Edge AI 解决方案的采用，尤其是在需要实时数据分析和决策的企业中。

关键参与者

“全球 Edge AI 硬件市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场，包括一些主要参与者，例如 IBM、微软、谷歌、NVIDIA、英特尔、三星、华为、联发科技公司、Imagination Technologies 和 Xilinx Inc.

我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师提供对所有主要参与者的财务报表的洞察，以及产品基准和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括全球上述参与者的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

Edge AI 硬件关键发展

• 2022 年 6 月，Qualcomm Technologies 推出了 Qualcomm Al Stack 产品组合，巩固了其在人工智能领域的领导地位（Aland | 联网智能边缘技术）。 Qualcomm Al Stack 是面向智能设备的全面解决方案，为 OEM 和开发者提供广泛的软件访问和互操作性。
• 2022 年 3 月，英特尔哈瓦那实验室 (Habana Labs) 推出了用于训练和推理的第二代 Al CPU。 2022 年 3 月，安费诺公司升级了其 SURLOK plus 系列，纳入了 8 毫米和 10.3 毫米直角连接器，电压范围为 1500 VDC，可满足储能和大功率连接与传输需求。

报告范围

市场研究的研究方法：

要了解有关研究方法和研究其他方面的更多信息，请与我们的联系。

购买此报告的原因

基于涉及经济和非经济因素的细分市场的定性和定量分析 为每个细分市场和子细分市场提供市场价值（十亿美元）数据 表明预计将出现最快增长并主导市场的地区和细分市场 按地域分析，突出显示该地区产品/服务的消费情况，并指出影响每个地区市场的因素 竞争格局，包括主要参与者的市场排名，以及过去五年内公司推出的新服务/产品、合作伙伴关系、业务扩展和收购 广泛的公司简介，包括公司概况、公司见解、产品基准测试和 SWOT 分析主要市场参与者 当前以及未来的行业市场前景，考虑到最近的发展，包括增长机会和驱动力以及新兴地区和发达地区的挑战和限制 通过波特五力分析对各个角度的市场进行深入分析 通过价值链市场动态情景提供对市场的洞察，以及未来几年市场的增长机会 6个月的售后分析师支持

报告定制

如有任何问题，请联系我们的销售团队，他们将确保满足您的要求。