隨著對即時深度學習的需求不斷增長，能夠在設備上進行快速深度學習的專用邊緣人工智慧 (AI) 硬體變得至關重要。目前標準（基於雲端的）人工智慧（AI）解決方案不足以覆蓋頻寬、提供低延遲和確保資料隱私。因此，人工智慧（AI）任務必須遷移到邊緣。邊緣人工智慧 (AI) 可以在各種硬體平台上運行，從強大的神經處理處理器到標準 MCU。邊緣人工智慧 (AI) 硬體設備包括物聯網設備和機器，全球市場對其的需求不斷增加。
根據 Data Bridge Market Research 的數據，邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場在 2021 年的規模為 7.4403 億美元，預計到 2029 年將達到 40.3032 億美元 。預計在 2022 年至 2029 年的預測期內，該市場的複合年增長率將達到 20.65% 。
“設備上用於影像分析的 AI 處理器的使用日益增多預計將推動市場成長”
人工智慧 (AI) 行動處理器為無人機、自動駕駛汽車、穿戴式電子產品和機器人中的運算成像應用提供動力。基於人工智慧（AI）的視覺處理單元（VPU）可以幫助無人機降低事故風險並做出更好的決策，這將有助於增加個人和工業無人機的需求。視覺感知和計算成像應用透過用更簡單的鏡頭組件改變複雜的光學元件、結合深度感測器 RGB 和紅外線 (IR) 等異構感測器捕獲的影像以及從視訊串流和靜止影像中提取上下文元資料來增強行動裝置。這些因素使得視覺處理單元 (VPU) 可以在行動手機、穿戴式裝置、平板電腦和個人機器人中使用。因此，用於影像分析的設備 AI 處理器的使用日益增多預計將推動市場成長。
哪些因素限制了邊緣人工智慧（AI）硬體市場的成長？
“邊緣人工智慧（AI）設備的限制”
預先訓練的機器學習模型用於邊緣人工智慧（AI）推理。這些模型會自動調整使用者資料和需求。訓練模型需要大量的電腦能力，但邊緣人工智慧 (AI) 設備對訓練資料的存取有限，這可能會阻礙市場成長。此外，邊緣人工智慧（AI）只能執行小型遷移學習任務，而無法執行深度學習任務，這也阻礙了市場的成長。
細分：邊緣人工智慧（AI）硬體市場
邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場根據設備、處理器、功耗、流程和最終用戶產業進行細分。
- 根據設備，邊緣人工智慧（AI）硬體市場細分為智慧型手機、相機、機器人、穿戴式裝置、智慧揚聲器、汽車、智慧鏡子。
- 根據處理器，邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場細分為中央處理單元 (CPU)、圖形處理單元 (GPU)、專用積體電路 (ASIC) 等。
- 根據功耗，邊緣人工智慧（AI）硬體市場細分為低於1w、1-3w、3-5w、5-10w、高於10w。
- 根據流程，邊緣人工智慧（AI）硬體市場細分為訓練、推理。
- 根據最終用戶產業，邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場細分為消費性電子、智慧家庭、汽車和交通、政府、醫療保健、工業、航空航太和國防、建築等。
區域洞察：北美可望主導邊緣人工智慧（AI）硬體市場
由於北美地區人工智慧 (AI) 伺服器的採用率很高，預計該地區將主導市場並實現大幅成長。此外，大量知名人工智慧 (AI) 技術供應商的存在將進一步推動該地區邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場的成長。
此外，由於亞太地區正在建造「新基礎設施」項目，例如 5G 網路和資料中心，該地區很可能在 2022 年至 2029 年的預測期內實現最高成長率。此外，提高對人工智慧（AI）的認識將對市場成長產生積極影響。
最新發展：邊緣人工智慧（AI）硬體市場
- 2021年，英特爾公司發表了第三代英特爾至強可擴充處理器。該處理器的主要目標是提供一個平衡的架構，具有先進的安全功能、內建人工智慧和加密加速。
- 2020 年，韓國跨國汽車製造商現代汽車與 NVIDIA 合作，為其即將推出的起亞、現代和 Genesis 車型使用 NVIDIA DRIVE 資訊娛樂和人工智慧 (AI) 平台。 NVIDIA 是一家總部位於聖克拉拉的美國跨國科技公司，
要了解有關該研究的更多信息，請訪問： https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-edge-ai-hardware-market
邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場的主要參與者包括：
- 思科系統公司（美國）
- IBM（美國）
- 英特爾公司（美國）
- 三星（韓國）
- Google（美國）
- 微軟（美國）
- 美光科技有限公司（美國）
- NVIDIA公司（美國）
- 甲骨文（美國）
- Arm Limited（英國）
- 超微半導體公司（美國）
- 戴爾公司（美國）
- 惠普企業開發有限公司（美國）
- Habana Labs Ltd.（美國）
- Synopsys公司（美國）
- Nutanix（美國）
- 亞馬遜網路服務公司（美國）
以上是報告中涉及的關鍵參與者，要了解更多和詳盡的邊緣人工智慧 (AI) 硬體市場公司列表，請聯繫， https://www.databridgemarketresearch.com/contact
研究方法：全球邊緣人工智慧（AI）硬體市場
資料收集和基準年分析是使用具有大樣本量的資料收集模組完成的。使用市場統計和相干模型來分析和估計市場數據。此外，市場佔有率分析和關鍵趨勢分析是市場報告中的主要成功因素。 DBMR 研究團隊使用的關鍵研究方法是資料三角測量，其中涉及資料探勘、資料變數對市場的影響分析以及初步（產業專家）驗證。除此之外，資料模型還包括供應商定位網格、市場時間軸分析、市場概覽和指南、公司定位網格、公司市場份額分析、測量標準、全球與區域以及供應商份額分析。如有進一步疑問，請要求分析師致電。
