由于边缘设备需要低延迟和实时数据传输处理，预计全球边缘 AI 硬件市场将在预测期内增长。边缘 AI 是在边缘计算环境中实现人工智能 (AI)。这意味着 AI 计算不是在集中式云计算设施或异地数据中心，而是在特定网络的边缘执行，通常是在创建数据的设备上执行。此外，边缘 AI 硬件是指基于人工智能 (AI) 的机器人和小工具，它们由一组工具和机械处理和驱动。公司正在逐步在其设备中使用支持边缘 AI 硬件来管理效率，并使客户能够快速部署具有高处理能力和低功耗的解决方案。人工智能和机器学习技术领域的众多创新有望增强边缘 AI 硬件的功能。反过来，这有望在预测期内推动市场增长。

对智能家居和智能城市的需求不断增加

在预测期内，对智能家居和智能城市的需求不断增加，推动了全球边缘 AI 硬件市场的增长。许多国家的工业家和建筑商都在采用先进技术，通过整合人工智能 (AI) 使他们的家园和城市基础设施更加智能。随着这些人工智能技术在多个领域的普及，世界各地的智慧城市正在逐步使用这些技术。随着智慧城市的普及，越来越多的人对智能房屋的概念产生了兴趣。随着越来越多的人选择住在城市，日常生活中对自动化服务的需求可能会更大。对智能家居的需求正在将其从奢侈品变成基本需求。代表人工智能 (AI) 的边缘硬件设备正在帮助智能设备获得额外的好处，例如使用机器学习算法适应用户行为、低延迟和实时响应。此外，随着城市化的发展，许多发展中国家已开始实施智慧城市计划，作为未来的定义。将人工智能融入智能家居产品和智慧城市可以使设备更加高效、便捷和个性化，从而带来更好的整体用户体验。例如，新加坡、芬兰、瑞士和挪威等国家在 2022 年跻身全球顶级智慧城市之列。此外，世界各地的政府都在利用尖端技术解决确保个人安全的基本问题。因此，对智能家居和智慧城市的不断增长的需求正在推动预测期内全球边缘人工智能硬件市场的增长。

边缘设备上低延迟和实时数据传输处理的要求

边缘设备上数据密集型深度学习的推理过程由称为人工智能加速器的专用硬件加速。专用的边缘人工智能硬件使快速的深度学习成为可能，由于对实时深度学习工作负载的需求不断增加，这种学习变得越来越重要。为了克服高延迟和安全漏洞的问题，边缘人工智能在近距离处理物联网生成的数据。云从物联网设备接收大量数据，然后由机器学习 (ML) 模型处理这些数据，然后再发送回物联网设备。此过程可能会导致响应时间延迟。然而，设备上的 AI 限制了数据交换，从而实现了更快的反应。在云上存储大量数据的能力也可能无法实现。使用边缘 AI 时，无需将这些数据发送到云端，因为设备本身具有处理能力。因此，边缘 AI 硬件对边缘设备上低延迟和实时数据传输处理的需求不断增加，预计将增加全球市场对边缘 AI 硬件的采用。

数字化和先进技术的日益普及推动了市场增长

边缘计算和人工智能 (AI) 等先进技术的日益普及以及数字化的不断发展正在推动全球边缘 AI 硬件市场的增长。由于该技术处于发展阶段，未来增长明确，越来越多的企业将边缘、支持 AI 的设备和解决方案集成并采用到其制造和运营服务中。边缘 AI 硬件正在帮助那些持续使用机器人和其他消费电子产品来实时处理数据并提供无缝用户体验的企业。此外，人工智能 (AI) 正在成为通过提高效率、优化性能和改善决策来帮助实现自动化和加速流程的关键推动因素。因此，先进技术的日益普及和数字化的发展正在推动全球边缘 AI 硬件市场的需求。

增加智能手机的使用以推动市场增长

智能手机使用量的增加推动了全球边缘 AI 硬件市场的需求。每个人的生活都由智能手机和移动设备控制。根据智能手机使用数据，全球三分之二的人现在通过智能手机连接，到 2023 年将有超过 73.3 亿人拥有移动设备。儿童从 10 岁开始获得移动设备。几乎所有 Z 世代的孩子都拥有智能手机。因此，使用互联网的人数有所增加。对基于云的服务和智能设备用户的需求也随之增加。由于使用基于云的服务，边缘 AI 硬件领域拥有更多选择，这也导致安装时间更短、数据传输更轻松、更安全、扩展需求快速增加以及基础设施、能源和设施成本更便宜。

最新进展

• 2023 年 1 月 23 日，微软公司扩大了与 OpenAI 的合作伙伴关系，并宣布以 Azure 积分的形式投资数十亿美元，共同为 Azure 平台开发新技术。此外，微软表示将进一步加大对专用超级计算系统部署的投资，以加速 OpenAI 的人工智能研究，同时引入新的数字体验类别。2022 年 12 月 8 日，为政府实体提供边缘人工智能解决方案的安提国际集团 (Aetina Corporation) 宣布推出由可编程 Blaize Pathfinder P1600 嵌入式系统模块 (SoM) 提供支持的新型基于 ASIC 的边缘人工智能系统。该系统提供双 ARM Cortex A53 处理器、16 个 GSP 内核，可提供 16 TOPS AI 性能，具有低内存带宽和低延迟优势，使其能够加速神经网络 (NN) 部署和深度学习 (DL) 过程。
• 2022 年 9 月 20 日，加速计算先驱 NVIDIA Corporation 宣布推出用于安全、有保障的自主系统的 IGX Edge AI 计算平台。该平台旨在通过为制造业、物流业和医疗保健等敏感行业提供主动安全和高级安全保护来改善人机协作。

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