임베디드 AI 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 세분화, 제공(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 데이터 유형(센서 데이터, 이미지 및 비디오 데이터, 숫자 데이터, 범주형 데이터 및 기타), 산업 수직(BFSI, IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 제조, 에너지 및 유틸리티, 운송 및 물류, 의료 및 생명 과학, 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차 및 기타), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 임베디드 AI 시장은 2023년에 93억 7천만 달러 규모였으며, 예측 기간 동안 CAGR 15.78%로 2029년까지 227억 7천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 임베디드 인공 지능(AI) 시장은 임베디드 시스템 내에 AI 기술을 통합한 것을 말하며, 이는 대규모 기계 또는 전기 시스템 내에서 전용 기능을 수행하도록 설계된 특수 컴퓨팅 시스템입니다. 이러한 시스템은 실시간 작동, 효율성, 제한된 리소스로 작동할 수 있는 기능이 특징이므로 자동차, 의료, 가전 제품, 산업 자동화, 통신을 포함한 다양한 산업의 다양한 응용 분야에 필수적입니다. 임베디드 AI는 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 기능, 신경망을 하드웨어에 직접 통합하여 기존 임베디드 시스템을 향상시킵니다. 이러한 통합을 통해 기기는 데이터를 로컬에서 처리하여 클라우드 기반 처리에 의존하지 않고도 환경에서 학습하고, 의사 결정을 내리고, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 결과적으로 임베디드 AI 시스템은 자율 주행차, 스마트 가전제품, 산업용 로봇과 같은 애플리케이션에 필수적인 더 빠른 응답 시간, 향상된 안정성, 감소된 대기 시간을 제공할 수 있습니다. 임베디드 AI 시장의 주요 원동력 중 하나는 스마트하고 연결된 기기에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 사물 인터넷(IoT)의 확산으로 인해 실시간으로 데이터를 분석하고 조치하기 위해 지능형 처리 기능이 필요한 상호 연결된 기기의 광대한 네트워크가 생성되었습니다.

임베디드 AI는 이러한 인텔리전스를 용이하게 하여 기기가 자율적으로 작동하고 수집한 정보를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어 자동차 부문에서 임베디드 AI는 적응형 크루즈 컨트롤, 충돌 방지 시스템, 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 기능을 지원하여 안전성과 효율성을 크게 향상시킵니다. 그래픽 처리 장치(GPU) 및 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)와 같은 AI 알고리즘과 하드웨어의 급속한 발전으로 인해 임베디드 AI 시장이 더욱 촉진되었습니다. 이러한 기술은 리소스가 제한된 장치에서 복잡한 알고리즘을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 제공하여 다양한 애플리케이션에서 AI를 구현하는 것이 가능하게 합니다. 결과적으로 제조업체는 제품을 차별화하고 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 임베디드 AI 솔루션에 점점 더 많이 투자하고 있습니다. 임베디드 AI 시장은 산업 전반에 걸쳐 자동화와 효율성에 대한 집중이 커지면서 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 기업은 임베디드 AI 기술을 활용하여 프로세스를 최적화하고 운영 비용을 절감하며 제품 성능을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 제조에서 임베디드 AI는 장비 고장을 예측하고 생산 품질을 모니터링하며 공급망 운영을 간소화하여 생산성을 향상시키고 가동 중지 시간을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 임베디드 AI 시장의 또 다른 중요한 측면은 데이터 보안과 개인 정보 보호에 대한 강조입니다. 장치가 더욱 상호 연결되고 민감한 정보를 처리할 수 있게 되면서 데이터 보안을 보장하는 것이 가장 중요해졌습니다. 임베디드 AI는 실시간 위협 탐지 및 대응 기능을 지원하여 보안 조치를 강화하여 조직이 사이버 위협으로부터 시스템을 보호하도록 도울 수 있습니다. 임베디드 AI 시장은 산업이 스마트하고 연결된 장치를 계속 수용함에 따라 혁신과 성장을 위한 중요한 기회를 나타냅니다. 임베디드 시스템 내에 AI 기술을 통합하면 기능이 강화되고 효율성이 향상되며 다양한 애플리케이션에서 실시간 의사 결정이 가능해집니다. AI 알고리즘과 하드웨어의 지속적인 발전과 자동화 및 지능형 솔루션에 대한 수요 증가로 임베디드 AI 시장은 향후 몇 년 동안 지속적인 확장을 위한 좋은 위치에 있습니다.

주요 시장 동인

엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가

엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가는 글로벌 임베디드 AI 시장을 촉진하는 주요 동인 중 하나입니다. 조직이 운영 효율성을 개선하고 데이터 처리의 지연 시간을 최소화하려고 하면서 지역화된 데이터 분석의 필요성이 중요해지고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 데이터 센터에 의존하는 대신 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 관행을 말합니다. 이러한 변화는 자율 주행차, 산업 자동화, 스마트 시티와 같이 실시간 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 특히 중요합니다. 임베디드 AI는 장치에서 직접 지능형 데이터 처리를 가능하게 함으로써 엣지 컴퓨팅에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 기능을 사용하면 클라우드와 주고받는 데이터가 줄어들기 때문에 응답 시간이 빨라지고 대역폭 사용량이 줄어듭니다. 예를 들어, 자율주행차에서 내장형 AI는 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 중요한 주행 결정을 내리고 외부 데이터 소스에 의존하지 않고도 안전성과 효율성을 보장할 수 있습니다. 마찬가지로 산업 환경에서 AI 지원 센서는 장비 상태를 모니터링하고 고장을 예측하여 예방적 유지 관리를 용이하게 하고 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. IoT 기기의 확산으로 엣지 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 수십억 개의 기기가 인터넷에 연결되어 있기 때문에 생성되는 데이터 양이 엄청납니다.

엣지에서 이 데이터를 처리하면 네트워크 혼잡을 완화하고 중앙 시스템에서 데이터 전송 및 저장과 관련된 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 기업이 IoT 기술을 점점 더 많이 도입함에 따라 엣지 기기에 내장형 AI를 통합하는 것이 효과적인 데이터 관리와 운영 민첩성에 필수적이 되고 있습니다. 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 대한 관심이 커지면서 엣지 컴퓨팅의 매력이 높아집니다. 조직은 데이터를 로컬로 처리함으로써 데이터 침해와 관련된 위험을 완화하고 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 이 측면은 민감한 정보를 보호해야 하는 의료 및 금융과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 기업들이 데이터 제어를 유지하고 사이버 위협에 대한 노출을 최소화하는 것의 이점을 인식함에 따라 엣지 컴퓨팅 환경에서 임베디드 AI 솔루션에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가는 임베디드 AI 시장의 중요한 원동력입니다. 실시간 데이터 처리에 대한 필요성과 IoT 기기의 증가, 데이터 프라이버시에 대한 집중이 결합되어 임베디드 AI가 엣지 컴퓨팅 아키텍처의 중요한 구성 요소로 자리 잡았습니다. 조직이 운영 효율성과 향상된 의사 결정 역량을 계속 추구함에 따라 임베디드 AI 기술 도입이 가속화되어 견고한 시장 성장에 기여할 가능성이 높습니다.

다양한 산업에서 증가하는 애플리케이션

글로벌 임베디드 AI 시장은 광범위한 산업에서 애플리케이션이 확장됨에 따라 견고한 성장을 경험하고 있습니다. 자동차 및 의료에서 제조 및 가전 제품에 이르기까지 임베디드 시스템에 AI 기능을 통합함으로써 기업이 운영하고 서비스를 제공하는 방식이 변화하고 있습니다. 이러한 다양성 덕분에 조직은 효율성을 높이고, 제품 기능을 개선하며, 특정 산업 요구 사항에 맞는 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 자동차 부문에서 임베디드 AI 도입은 차량 기술에 혁명을 일으키고 있습니다. 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)은 AI 알고리즘을 활용하여 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 유지 지원, 충돌 회피와 같은 안전 기능을 강화합니다. 이러한 시스템은 내장형 AI를 사용하여 카메라, LiDAR, 레이더를 포함한 여러 센서의 데이터를 실시간으로 처리합니다. 소비자가 보다 안전하고 자율적인 주행 경험을 요구함에 따라 자동차 산업은 내장형 AI 기술에 대한 투자를 늘려 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 의료 분야에서 내장형 AI는 진단 및 환자 치료에 상당한 발전을 가져오고 있습니다. AI 기반 의료 기기는 환자 데이터를 분석하고 이상을 감지하며 의료 전문가가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 영상 장치에 내장된 AI는 이미지 품질을 향상시키고 잠재적인 건강 문제를 자동으로 식별할 수 있습니다. 이 기능은 진단 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 워크플로를 간소화하여 의료 서비스 제공자가 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 합니다. 의료 산업이 디지털 혁신을 계속 수용함에 따라 내장형 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

제조업은 내장형 AI 애플리케이션이 급증하는 또 다른 부문입니다. 스마트 팩토리는 AI를 활용하여 생산 프로세스를 최적화하고, 품질 관리를 개선하며, 예측 유지 관리를 가능하게 합니다. 임베디드 AI 시스템은 기계 및 센서의 실시간 데이터를 분석하여 잠재적인 고장이나 비효율성을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 가동 중지 시간을 줄이고 운영 비용을 낮추며 전반적인 생산성을 향상시킵니다. 제조업체가 더 큰 경쟁력과 지속 가능성을 위해 노력함에 따라 임베디드 AI 기술의 통합은 전략적 필수 사항이 됩니다. 가전 제품도 임베디드 AI 시장에 크게 기여합니다. 스마트폰, 웨어러블, 홈 자동화 시스템을 포함한 스마트 기기는 점점 더 개인화된 경험을 제공하기 위해 AI 기능을 통합하고 있습니다. 음성 인식, 이미지 처리, 제스처 제어는 임베디드 AI가 사용자 상호 작용과 기기 기능을 향상시키는 방법의 몇 가지 예일 뿐입니다. 소비자의 기대치가 진화함에 따라 제조업체는 고급 AI 기능을 통합해야 하며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진합니다. 다양한 산업에서 임베디드 AI의 증가하는 응용 프로그램은 시장 확장의 주요 원동력입니다. 자동차, 의료, 제조 및 가전 제품 부문은 효율성, 안전성 및 사용자 경험을 향상시키기 위해 AI 기능을 활용하고 있습니다. 조직이 특정 요구 사항에 맞게 조정된 혁신적인 솔루션을 계속 탐색함에 따라 임베디드 AI 시장은 향후 몇 년 동안 지속적인 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.

반도체 기술의 발전

반도체 기술의 발전은 글로벌 임베디드 AI 시장의 중요한 원동력으로, 보다 강력하고 효율적인 AI 솔루션 개발을 가능하게 합니다. 마이크로컨트롤러, FPGA(Field-Programmable Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)와 같은 반도체 구성 요소의 발전은 임베디드 AI 시스템의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이러한 기술 혁신은 복잡한 AI 알고리즘을 더 작고 에너지 효율적인 장치에 통합하여 다양한 분야에서 AI 애플리케이션의 가능성을 확장합니다. 주목할 만한 발전 중 하나는 반도체 칩의 소형화로, 이를 통해 보다 컴팩트하고 강력한 임베디드 시스템을 구현할 수 있습니다. 더 작은 칩은 웨어러블 기술에서 산업용 기계에 이르기까지 더 광범위한 장치에 통합될 수 있어 이전에는 달성할 수 없었던 지능형 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 추세는 임베디드 AI 솔루션의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 비용을 절감하여 AI 기술을 더 광범위한 애플리케이션과 산업에 적용할 수 있게 합니다. 에너지 효율성은 반도체 기술의 발전을 주도하는 또 다른 중요한 요소입니다. 임베디드 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 저전력 소비에 대한 필요성이 점점 더 중요해지고 있으며, 특히 배터리로 작동하는 장치의 경우 더욱 그렇습니다. 고급 전력 관리 기술 및 에너지 효율적인 아키텍처 사용과 같은 반도체 소재 및 설계의 혁신은 성능을 유지하면서 전력 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 개발은 에너지 효율성이 핵심 고려 사항인 자동차 및 가전 제품과 같은 분야에서 특히 중요합니다.

인간의 뇌 구조와 기능에서 영감을 받은 패러다임인 신경형 컴퓨팅의 부상은 임베디드 AI를 위한 반도체 기술의 획기적인 발전을 나타냅니다. 신경형 칩은 신경망과 유사한 방식으로 정보를 처리하도록 설계되어 보다 효율적이고 강력한 AI 계산을 가능하게 합니다. 이 기술은 로봇, 자율 시스템, 스마트 센서와 같이 실시간 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 유리합니다. 신경형 컴퓨팅이 계속 성숙해짐에 따라 임베디드 AI 솔루션에 대한 새로운 기회가 열릴 것으로 예상됩니다. 반도체 기술의 발전은 또한 업계 내 협업과 혁신을 촉진하고 있습니다. 반도체 제조업체와 AI 소프트웨어 개발자 간의 파트너십은 특정 애플리케이션에 맞게 최적화된 하드웨어-소프트웨어 솔루션을 만드는 데 이르고 있습니다. 이러한 협력적 접근 방식은 임베디드 AI 기술의 개발을 가속화할 뿐만 아니라 이러한 시스템의 전반적인 성능과 기능을 향상시킵니다. 반도체 기술의 발전은 임베디드 AI 시장의 중요한 원동력입니다. 칩의 소형화, 에너지 효율성의 개선, 신경형 컴퓨팅의 부상, 협력적 혁신은 모두 더 강력하고 접근 가능한 임베디드 AI 솔루션의 개발에 기여하고 있습니다. 반도체 기술이 계속 발전함에 따라 임베디드 AI 애플리케이션의 잠재력이 확대되어 향후 몇 년 동안 시장 성장이 더욱 촉진될 것입니다.

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주요 시장 과제

통합 복잡성

글로벌 임베디드 AI 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 AI 기술을 기존 시스템 및 프로세스에 통합하는 복잡성입니다. 산업에서 운영 역량을 강화하기 위해 AI를 점점 더 많이 도입함에 따라 레거시 시스템에 존재하는 다양한 아키텍처와 표준으로 인해 AI 솔루션을 임베디드 시스템에 통합하는 것이 어려울 수 있습니다. 많은 조직이 최신 AI 발전과 호환되지 않을 수 있는 오래된 인프라에서 운영하여 상당한 수정 또는 완전한 정비가 필요합니다. 이러한 복잡성은 AI와 임베디드 시스템 모두에서 전문 기술과 전문성이 필요함에 따라 더욱 악화되어 구현을 방해할 수 있는 인재 격차가 발생합니다. 또한 조직은 다양한 지역에서 다양한 규제 표준과 규정 준수 요구 사항을 탐색해야 하므로 통합 프로세스가 복잡해집니다. 이러한 통합 노력과 관련된 높은 비용으로 인해 조직이 임베디드 AI 솔루션을 추구하지 못하고 시장 성장이 제한될 수 있습니다. 게다가 새로운 AI 기술과 기존 시스템 간의 상호 운용성 문제 가능성은 임베디드 AI 애플리케이션의 안정성과 성능에 대한 우려를 불러일으킵니다. 결과적으로 기업은 AI 역량에 투자하기를 주저할 수 있으며, 이는 임베디드 AI 시장에서의 채택 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 통합 과제를 해결하려면 포괄적인 교육, 표준화된 프레임워크, 보다 원활한 전환을 용이하게 하는 유연한 솔루션을 포함하여 기술 제공업체의 강력한 지원이 필요합니다. 궁극적으로 통합 복잡성을 극복하는 것은 임베디드 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 광범위한 시장 수용을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

데이터 프라이버시 및 보안 문제

글로벌 임베디드 AI 시장의 또 다른 중요한 과제는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 커지고 있다는 것입니다. 임베디드 AI 시스템은 종종 효과적으로 작동하기 위해 방대한 양의 민감한 데이터에 의존하기 때문에 이 데이터를 보호하는 것이 가장 중요합니다. 사이버 공격의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 임베디드 AI 솔루션을 구현하는 조직에 상당한 위험이 초래됩니다. 의료, 자동차 및 산업 자동화와 같은 중요한 부문에 자주 배치되는 이러한 시스템은 무단 액세스, 데이터 도난 또는 시스템 조작으로 이어질 수 있는 침해에 특히 취약합니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 규제 프레임워크는 데이터 수집, 저장 및 처리에 대한 엄격한 요구 사항을 부과하여 조직이 강력한 데이터 거버넌스 관행을 채택하도록 강요합니다. 이러한 규정을 준수하지 못하면 엄청난 벌금과 평판 손상으로 이어질 수 있으며, 기업은 임베디드 AI 기술을 도입하지 못하게 됩니다. 또한, 많은 임베디드 시스템이 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 상호 연결된 환경에서 작동하기 때문에 장치 간 데이터 전송을 보호하는 과제는 AI 솔루션의 배포를 복잡하게 만듭니다. 조직은 데이터 무결성과 기밀성을 보호하기 위해 고급 암호화 기술과 보안 프로토콜을 구현해야 하며, 이는 개발의 복잡성과 비용을 증가시킬 수 있습니다. 소비자가 데이터 권리와 개인 정보 보호 문제에 대해 더 많이 알게 됨에 따라 데이터 보안에 대한 의지를 입증할 수 없는 기업은 대중의 반발에 직면할 수 있으며, 이는 임베디드 AI 솔루션 도입에 더욱 영향을 미칩니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 기업은 안전하고 개인 정보 보호 중심의 임베디드 AI 시스템 개발을 우선시하여 소비자의 신뢰를 육성하고 시장에서 지속 가능한 성장을 가능하게 해야 합니다.

주요 시장 동향

엣지 컴퓨팅에 AI 통합

글로벌 임베디드 AI 시장은 엣지 컴퓨팅 기술과 인공 지능을 통합하는 상당한 추세를 목격하고 있습니다. 실시간 데이터 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 내장형 AI를 활용하여 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 복잡한 계산을 수행하여 대기 시간과 대역폭 사용량을 줄이고 있습니다. 이러한 변화는 자율 주행차, 스마트 센서, 산업 자동화와 같이 신속한 의사 결정이 중요한 애플리케이션에서 특히 두드러집니다. 제조업체는 AI 기능을 엣지 디바이스에 직접 내장함으로써 운영을 최적화하고 효율성을 높이며 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 통합은 민감한 정보를 중앙 서버로 전송하는 대신 로컬에서 처리할 수 있으므로 데이터 보안과 개인 정보 보호를 개선하는 데 도움이 됩니다. IoT 디바이스의 성장은 연결된 디바이스의 확산으로 인해 데이터를 즉시 분석하고 조치할 수 있는 스마트 솔루션이 필요함에 따라 이러한 추세를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한 저전력 AI 칩과 특수 하드웨어의 발전으로 내장형 시스템 내에서 정교한 머신 러닝 알고리즘을 배포할 수 있어 더 광범위한 애플리케이션에 더 쉽게 접근하고 저렴하게 사용할 수 있습니다. AI와 엣지 컴퓨팅의 이러한 융합은 기존 비즈니스 모델을 변화시킬 뿐만 아니라 의료, 운송, 제조를 포함한 다양한 부문에서 혁신적인 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다. 조직이 실시간 통찰력과 운영 민첩성을 점점 더 우선시함에 따라 임베디드 AI 시장은 계속 발전하여 생산성을 향상시키고 경쟁 우위를 확보하는 더욱 정교한 에지 솔루션을 제공할 것입니다.

다양한 산업에서 AI 기반 자동화 확대

다양한 산업에서 AI 기반 자동화가 확대되는 것은 글로벌 임베디드 AI 시장에 영향을 미치는 또 다른 중요한 추세입니다. 기업은 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 프로세스의 정확성을 높이기 위해 임베디드 AI 솔루션을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 임베디드 AI로 구동되는 자동화는 스마트 제조 및 물류부터 농업 및 의료에 이르기까지 광범위한 응용 분야에 구현되고 있습니다. 예를 들어, 제조에서 AI 알고리즘은 생산 일정을 최적화하고 장비 고장을 예측하며 공급망 관리를 간소화하여 상당한 비용 절감과 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다. 마찬가지로 농업 부문에서 임베디드 AI 시스템은 작물 건강을 모니터링하고 관개를 최적화하며 수확량 예측을 향상시켜 지속 가능한 농업 관행을 지원할 수 있습니다. 의료 산업도 환자 모니터링, 진단 영상 분석 및 약물 발견과 같은 작업에 AI 기반 자동화를 활용하여 환자 결과와 운영 효율성을 개선하고 있습니다. 또한, 기업들이 AI가 인간의 능력을 증강시킬 수 있는 잠재력을 점점 더 인식함에 따라, 인간과 기계 간의 원활한 협업을 가능하게 하는 직관적인 인터페이스를 개발하는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 이러한 추세는 기존 시스템에 AI를 통합하는 것을 간소화하는 머신 러닝 프레임워크와 개발 도구의 발전으로 더욱 뒷받침됩니다. 기업이 끊임없이 변화하는 시장 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 AI 기반 자동화 도입이 가속화되어 다양한 부문에서 임베디드 AI 시장이 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 생산성을 높이고, 운영상의 위험을 줄이며, 더 고품질의 제품과 서비스를 제공할 수 있는 능력은 임베디드 AI를 미래 산업 전략의 중요한 구성 요소로 자리 매김합니다.

세그먼트별 통찰력

통찰력 제공

소프트웨어 부문은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 소프트웨어 부문의 임베디드 AI 시장은 산업을 재편하고 운영 효율성을 향상시키는 몇 가지 핵심 요인에 의해 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 동인 중 하나는 제조, 자동차, 의료, 가전제품을 포함한 다양한 부문에서 지능형 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기업은 프로세스를 간소화하고, 운영 비용을 절감하고, 제품 기능을 개선하기 위해 임베디드 AI 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 제조 분야에서 임베디드 AI 시스템은 기계의 데이터를 분석하여 고장을 예측함으로써 예측적 유지 관리를 용이하게 하여 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 향상시킵니다. 자동차 분야에서 임베디드 AI는 안전을 보장하고 사용자 경험을 개선하는 데 실시간 데이터 처리가 필수적인 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행차 개발에 중요한 역할을 합니다. 또 다른 중요한 원동력은 엣지에서 처리 및 분석해야 하는 엄청난 양의 데이터를 생성하는 사물 인터넷(IoT) 장치의 확산입니다. 임베디드 AI를 사용하면 장치가 클라우드 기반 처리에 의존하지 않고도 로컬에서 지능적인 결정을 내릴 수 있으므로 대기 시간과 대역폭 사용량이 줄어듭니다. 이 기능은 스마트 시티 및 커넥티드 홈과 같이 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 특히 중요합니다.

데이터 프라이버시 및 보안에 대한 강조가 커지면서 조직에서는 민감한 정보를 로컬에서 처리하여 클라우드 서버로의 데이터 전송과 관련된 위험을 완화할 수 있는 임베디드 AI 솔루션을 구현하게 되었습니다. 또한 머신 러닝 알고리즘과 반도체 기술의 발전으로 임베디드 AI 시스템의 성능이 향상되어 더욱 효율적이고 비용 효율적이 되었습니다. 강력한 마이크로컨트롤러와 프로세서의 가용성이 증가함에 따라 개발자는 성능이나 에너지 효율성을 저하시키지 않고도 정교한 AI 기능을 장치에 통합할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 부상도 소프트웨어 부문에서 임베디드 AI 시장 성장에 기여하는 중요한 요인입니다. 임베디드 AI 솔루션은 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 더 빠른 통찰력을 제공하고 실시간 의사 결정을 용이하게 할 수 있으며, 이는 적시에 개입하면 환자 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있는 의료와 같은 분야의 애플리케이션에 필수적입니다. 또한 가전제품 및 마케팅과 같은 다양한 애플리케이션에서 개인화를 향한 지속적인 추세는 임베디드 AI에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 임베디드 AI가 장착된 소프트웨어 솔루션은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 맞춤형 경험을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 관심이 커지면서 조직에서 자원 활용을 최적화하고 낭비를 줄이려고 하면서 임베디드 AI 기술 도입도 촉진되고 있습니다.

지역별 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다. 북미의 임베디드 AI 시장은 다양한 산업을 혁신하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되어 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 무엇보다도 의료, 자동차, 가전제품, 산업 자동화와 같은 분야에서 스마트 기기와 자동화에 대한 수요가 증가하면서 임베디드 AI 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다. 조직에서 운영 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하려고 하면서 임베디드 시스템에 AI 기능을 통합하는 것이 필수적이 되었습니다. 예를 들어 의료 분야에서는 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 위해 임베디드 AI를 활용하는 웨어러블 기기와 원격 모니터링 솔루션의 등장으로 환자 치료와 운영 효율성이 혁신되고 있습니다. 마찬가지로 자동차 부문에서 자율 주행차로의 전환은 센서와 카메라에서 방대한 양의 데이터를 처리하여 실시간 의사 결정을 내릴 수 있는 고급 임베디드 AI 기술에 대한 필요성을 촉진하고 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 기기의 보급이 증가함에 따라 임베디드 AI 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. IoT와 AI의 융합으로 에지에서 보다 스마트한 데이터 처리 및 분석이 가능해져 지연 시간과 대역폭 사용량이 줄고 연결된 기기의 기능이 향상됩니다. 기술 혁신을 선도하는 북미는 수많은 신생 기업과 기존 기업이 임베디드 AI 솔루션의 연구 개발에 투자하여 경쟁 환경을 조성하고 있습니다. AI 도입과 연구를 촉진하기 위한 정부 이니셔티브는 시장에 추가 지원을 제공하고 있습니다. AI 연구를 발전시키기 위한 프로그램, 기술 신생 기업에 대한 자금 지원, 공공 및 민간 부문 간 협업은 임베디드 AI 개발을 위한 생태계를 강화하고 있습니다. 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 관심이 커지면서 클라우드 처리에 의존하지 않고 로컬에서 분석을 수행할 수 있는 임베디드 AI 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 데이터 민감성이 가장 중요한 금융 및 의료와 같은 산업에서 특히 관련이 있습니다. 실시간 처리 및 기기 내 의사 결정을 가능하게 함으로써 임베디드 AI는 데이터 전송 및 저장과 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 강조가 커지면서 임베디드 AI 시장의 성장이 더욱 촉진됩니다. 기업은 에너지 소비를 줄이고 환경적 영향을 최소화하는 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있으며, 이는 에너지 효율적인 임베디드 AI 시스템의 개발을 촉진합니다. 이러한 발전은 기업의 지속 가능성 목표에 기여할 뿐만 아니라 환경적으로 책임 있는 제품에 대한 증가하는 소비자 수요를 충족시킵니다.

COVID-19 팬데믹은 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 가속화하여 효율적이고 지능적인 시스템의 필요성을 강조했습니다. 기업이 새로운 운영 과제에 적응하려고 하면서 자동화를 용이하게 하고 생산성을 높이며 회복력을 개선하는 임베디드 AI 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다. 결론적으로 북미의 임베디드 AI 시장은 스마트 기기에 대한 수요 증가, 다양한 부문에서의 AI 통합, IoT 및 AI 기술의 융합, 혁신에 대한 정부 지원, 데이터 보안, 지속 가능성에 대한 집중, 팬데믹으로 인해 촉진된 지속적인 디지털 혁신으로 인해 상당한 성장이 예상됩니다. 이러한 동인이 계속해서 환경을 형성함에 따라 이 지역은 내장형 AI 시장에서 리더십을 유지하여 기업과 기술 공급업체 모두에게 광범위한 기회를 제공할 가능성이 높습니다.

최근 개발

• 2024년 6월, Safran Electronics & Defense는 자사 제품 포트폴리오 전반에 인공 지능을 통합하도록 설계된 AI 기반 시스템인 Advanced Cognitive Engine(ACE)을 출시합니다. ACE는 상황 인식을 향상하고, 고급 의사 결정 지원을 제공하며, 현장의 군인의 인지 작업 부하를 줄여 더 효율적인 운영과 더 빠른 의사 결정을 보장하는 것을 목표로 합니다. 이 전략적 혁신은 Safran이 방위 솔루션에 AI 기능을 내장하여 성능과 운영 효과를 최적화하려는 노력을 반영합니다.
• Alibaba Group의 중고품 온라인 거래 플랫폼인 Xianyu의 사장인 Xianyu는 거래 효율성을 개선하기 위해 2024년에 두 가지 AI 내장 제품을 출시할 예정입니다. 이 공지는  에서 발표되었습니다. 2024 중국 국제 서비스 무역 박람회. "스마트 제품 출시"와 "스마트 판매 관리"라는 두 제품은 이미지 및 텍스트 생성과 같은 기술을 사용하여 사용자가 판매할 품목을 빠르게 업로드하고 자동 메시지 회신 및 가격 조정을 제공할 것입니다.

주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• Alphabet Inc.
• IBM Corporation  
• Siemens AG
• Oracle Corporation
• Salesforce Inc.
• Intel Corporation
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Incorporated
• STMicroelectronics International NV