Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte nach Anwendungen, Branchen, Hardware, geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte

Der globale Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte wird im Jahr 2023 auf 19,11 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 48,9 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum 2024–2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26,7 % wachsen.

Globale Markttreiber für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte

Die Markttreiber für den Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte können von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Dazu können gehören

• Verarbeitung in Echtzeit und mit geringer LatenzFür Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung können Edge-Geräte mit KI-Funktionen Daten lokal verarbeiten, wodurch die Latenz verringert und Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht werden.
• Datensicherheit und DatenschutzDurch die Minimierung der Notwendigkeit, vertrauliche Daten auf zentrale Cloud-Server zu übertragen, kann die Verarbeitung von KI an der Peripherie dazu beitragen, Datenschutz und -sicherheit aufrechtzuerhalten.
• BreitbandeffizienzEdge-KI nutzt die vorhandene Bandbreite besser aus, da weniger große Datenmengen in die Cloud übertragen werden müssen.
• Computergestützte VerteilungDank Edge-KI können Edge-Geräte zusammenarbeiten und KI-bezogene Aktivitäten teilen, was für Anwendungen wie kollaborative Roboter von Vorteil ist.
• IoT und die Verbreitung von SensorenDie Ausbreitung des IoT und die weit verbreitete Verwendung von Sensoren liefern enorme Datenmengen, die mithilfe von KI verarbeitet und analysiert werden können. Edge.
• Industrie 4.0 und industrielle AutomatisierungDie industrielle Automatisierung wird durch KI-gestützte Edge-Geräte ermöglicht, die auch Prozessoptimierung, Qualitätssicherung und vorausschauende Wartung in intelligenten Fabriken ermöglichen.
• Autonome FahrzeugeAutonome Fahrzeuge benötigen KI am Edge, da sie Echtzeitwahrnehmung und Entscheidungsfähigkeiten für effektives und sicheres autonomes Fahren bietet.
• Die Smart CityUm die Lebensqualität in der Stadt zu verbessern, wird Edge-KI in Smart-City-Anwendungen wie intelligenter Verkehrssteuerung, öffentlicher Sicherheit und Müllentsorgung eingesetzt.
• Anwendungen im GesundheitswesenZur Früherkennung von Krankheiten und zum Gesundheitsmanagement unterstützt KI auf Edge-Geräten tragbare Gesundheitsgeräte, medizinische Bildanalyse und Fernüberwachung von Patienten.
• Präzisionslandwirtschaft und LandwirtschaftEdge-KI wird in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt, um Vieh zu überwachen, Nutzpflanzen effektiver zu verwalten und die landwirtschaftliche Produktivität zu steigern Ganzes.

Globale Marktbeschränkungen für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte

Mehrere Faktoren können als Beschränkungen oder Herausforderungen für den Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte wirken. Dazu können gehören

• Geringe RechenleistungIm Vergleich zu Cloud-basierten Lösungen verfügen Edge-Geräte häufig über weniger Rechenkapazität, was die Komplexität von KI-Algorithmen, die lokal implementiert werden können, einschränken kann.
• EnergieeinschränkungenEnergiebeschränkungen verhindern häufig, dass Edge-Geräte, insbesondere batteriebetriebene, ressourcenintensive KI-Algorithmen kontinuierlich ausführen.
• SkalierungsproblemeEs kann schwierig sein, hochmoderne KI-Lösungen auf einer großen Anzahl von Geräten zu skalieren, und die Übersicht über Upgrades und Wartung wird mit steigender Anzahl von Geräten schwieriger.
• Kosten für HardwareInsbesondere bei kostengünstigen oder ressourcenbeschränkten Anwendungen können die Kosten für die Einbettung KI-fähiger Technologie in Edge-Geräte ein erhebliches Hindernis darstellen.
• IntegrationshindernisseEs kann technisch anspruchsvoll und zeitaufwändig sein, KI in aktuelle Edge-Geräte zu integrieren und Systeme.
• Datensicherheit und DatenschutzDatenschutz und -sicherheit werden zur obersten Priorität, da die Verarbeitung von Daten am Rand neue Sicherheitsbedrohungen mit sich bringen kann.
• Hindernisse bei Regulierung und ComplianceCompliance-Probleme bei Edge-KI-Implementierungen können auftreten, da unterschiedliche Wirtschaftssektoren und geografische Gebiete möglicherweise unterschiedliche Regulierungsstandards für die Datenverarbeitung haben.
• Datenvariabilität und -qualitätEdge-Geräte können eine inkonsistente Datenqualität aufweisen und KI-Modelle müssen möglicherweise an verschiedene Datenquellen angepasst werden, was zu Leistungsproblemen führen kann.
• Aktualisierung und WartungEs kann logistisch schwierig sein, KI-Modelle und -Software auf Edge-Geräten zu warten und zu aktualisieren, insbesondere wenn diese Geräte in abgelegenen oder schwer erreichbaren Gebieten platziert sind.
• InteroperabilitätEs kann schwierig sein, sicherzustellen, dass mehrere Edge-Geräte verschiedener Hersteller effizient zusammenarbeiten und kommunizieren können.

Globale Marktsegmentierung für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte Analyse

Der globale Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte ist nach Anwendungen, Branchen, Hardware und Geografie segmentiert.

Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte, nach Anwendungen

• Bild- und VideoanalyseKI am Edge wird für die Echtzeit-Bild- und Videoverarbeitung verwendet, einschließlich Überwachung, Gesichtserkennung und Objekterkennung.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)Edge-Geräte können gesprochene oder geschriebene Sprache für Anwendungen wie Sprachassistenten und Chatbots verarbeiten und verstehen.
• Vorausschauende WartungKI-gesteuerte Lösungen für vorausschauende Wartung werden verwendet, um den Zustand von Industrieanlagen und -maschinen zu überwachen.
• Autonome FahrzeugeKI am Edge ist für selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung, da sie Echtzeitwahrnehmung und Entscheidungsfindung ermöglicht.
• IndustrierobotikEdge-KI treibt Industrieroboter für Aufgaben wie Automatisierung, Qualitätskontrolle und Zusammenarbeit an Robotik.
• Edge-Server und GatewaysDiese Geräte fungieren als Vermittler zwischen Edge-Geräten und der Cloud und optimieren die Datenverarbeitung und -übertragung.
• Smart-KamerasEdge-KI wird in Smart-Kameras für Anwendungen wie Heimsicherheit, Einzelhandelsanalysen und industrielle Überwachung eingesetzt.
• Tragbare GeräteKI auf tragbaren Geräten bietet Gesundheits- und Fitness-Tracking, Echtzeitbenachrichtigungen und personalisierte Einblicke.
• AR/VR-GeräteAugmented-Reality- (AR) und Virtual-Reality- (VR) Geräte verwenden Edge-KI für immersive Erlebnisse und Echtzeit-Interaktionen.
• Smart-GeräteEdge-KI erweitert die Fähigkeiten von Smart-Geräten wie Öfen, Kühlschränken und Waschmaschinen.

Künstliche Intelligenz für den Markt für Edge-Geräte, nach Branchen

• Fertigung und IndustrieEdge-KI wird für Qualitätskontrolle, prädiktive Wartung und Automatisierung in der Fertigung.
• GesundheitswesenKI am Rand unterstützt die Fernüberwachung von Patienten, medizinische Bildgebung und tragbare Gesundheitsgeräte.
• AutomobilindustrieAutonome Fahrzeuge und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) verlassen sich auf Edge-KI.
• EinzelhandelKI-gestützte Edge-Geräte ermöglichen personalisierte Einkaufserlebnisse und Bestandsverwaltung.
• Smart CitiesEdge-KI wird im Verkehrsmanagement, der öffentlichen Sicherheit und der Umweltüberwachung eingesetzt.
• LandwirtschaftEdge-KI unterstützt Präzisionslandwirtschaft und Erntemanagement.
• Energie und VersorgungEdge-KI optimiert den Energieverbrauch in Gebäuden und Industrieanlagen.
• UnterhaltungselektronikKI-gestützte Smartphones, intelligente Lautsprecher und andere Unterhaltungselektronik sind weit verbreitet.
• TelekommunikationEdge-KI verbessert die Netzwerkleistung und ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen in der Telekommunikation Netzwerke.
• Verteidigung und SicherheitEdge AI wird in Überwachungs-, Bedrohungserkennungs- und Sicherheitsanwendungen verwendet.

Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte, nach Hardware

• KI-BeschleunigerHardwarebeschleuniger wie GPUs, TPUs und FPGAs werden für KI-Inferenzen am Rand verwendet.
• Prozessoren und MikrocontrollerIn Edge-Geräten werden spezielle Prozessoren und Mikrocontroller verwendet.
• Kameras und SensorenEdge-Geräte können spezielle Kameras und Sensoren zur Datenerfassung enthalten.
• Speicher und DatenspeicherSpeicher- und Datenspeicherlösungen mit hoher Kapazität sind für die KI-Verarbeitung von entscheidender Bedeutung.

Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte, nach Geografie

• NordamerikaMarktbedingungen und Nachfrage in den Vereinigten Staaten, Kanada und Mexiko.
• EuropaAnalyse des Marktes für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte in europäischen Ländern.
• Asien-PazifikFokussierung auf Länder wie China, Indien, Japan, Südkorea und andere.
• Naher Osten und AfrikaUntersuchung der Marktdynamik im Nahen Osten und in Afrika.
• LateinamerikaAbdeckung von Markttrends und Entwicklungen in Ländern in ganz Lateinamerika.

Hauptakteure

Zu den Hauptakteuren auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz für Edge-Geräte gehören

• NVIDIA
• Intel
• Qualcomm
• Xilinx
• NXP Semiconductors
• Texas Instruments
• Analog Devices
• Arm
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• IBM
• Huawei
• Alibaba
• Baidu
• Synopsys
• Horizon Robotics
• Cambricon
• Mythic
• MediaTek

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

• Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht• Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment• Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren• Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen• Wettbewerbslandschaft, die enthält das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren• Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure• Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten• Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse• Bietet Einblicke in den Markt durch die Wertschöpfungskette• Marktdynamikszenario sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren• 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

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