邊緣AI（Edge AI）是指在本地邊緣設備（如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設備、智能手機、無人機、攝像頭、邊緣服務器等）上運行人工智能算法和機器學習（ML）模型，以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理和分析，而無需持續(xù)依賴云端數(shù)據(jù)中心。它融合了邊緣計算（本地數(shù)據(jù)處理）和人工智能（通過ML模擬人類推理），使設備能夠獨立決策，例如安全攝像頭即時檢測入侵或自動駕駛汽車實時導航。

市場規(guī)模與增長預測

2025年，邊緣AI市場正處于爆發(fā)式增長階段。2024年全球邊緣AI市場規(guī)模已達207.8億美元，預計2025年至2030年的復合年增長率（CAGR）為21.7%，到2030年將達664.7億美元。還有預測指出，2024年市場為183億美元，2025-2033年CAGR為17.53%，到2033年達840億美元。

硬件細分市場尤為突出，預計從2025年的261.4億美元增長至2030年的589億美元，CAGR為17.6%。軟件市場也表現(xiàn)出色，從2024年的17.6億美元增至2025年的23億美元。總體而言，到2035年，邊緣AI市場可能達到3568.4億美元，CAGR約為27.8%。北美和亞太地區(qū)主導市場，前者受益于技術創(chuàng)新，后者得益于制造業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展。

關鍵驅動因素

邊緣AI的迅猛增長源于多個關鍵因素。首先，實時數(shù)據(jù)處理需求激增，尤其在物聯(lián)網(wǎng)設備爆炸式增長的背景下——預計到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接將超過800億臺。這些設備產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，需要本地化AI來減少延遲和帶寬消耗。其次，5G網(wǎng)絡的普及為邊緣AI提供了低延遲和高帶寬的基礎，推動其在工業(yè)4.0和智能城市中的應用。此外，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)的嚴格執(zhí)行促使企業(yè)轉向本地處理，以避免云端數(shù)據(jù)泄露風險。

工業(yè)機器人和AI技術的進步也加速了邊緣AI的采用，例如在自動駕駛車輛中的需求急劇上升。最后，生成式AI的興起進一步刺激市場，企業(yè)尋求更高效的邊緣部署來優(yōu)化性能和成本。

應用場景

邊緣AI已在多個領域落地，展示其實用價值。在自動駕駛領域，它處理傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時決策，特斯拉和Waymo等公司已將其集成到車輛系統(tǒng)中。醫(yī)療保健應用包括可穿戴設備用于實時健康監(jiān)測和遠程患者診斷，提高效率并減少醫(yī)院負擔。工業(yè)4.0中，邊緣AI支持預測性維護，通過傳感器數(shù)據(jù)預測設備故障，西門子等企業(yè)利用其優(yōu)化供應鏈。消費電子如三星智能家電嵌入邊緣AI，提供個性化能源管理和用戶體驗。智能城市應用涵蓋交通管理和安全監(jiān)控，例如實時視頻分析優(yōu)化流量。人形機器人和協(xié)作機器人在2025年備受關注，邊緣AI提升人機交互。其他場景包括智能家居的安全系統(tǒng)和無人機圖像處理。

審核編輯 黃宇