В условиях растущего спроса на глубокое обучение в реальном времени становится необходимым специализированное аппаратное обеспечение искусственного интеллекта (ИИ), которое обеспечивает быстрое глубокое обучение на устройстве. Текущее стандартное (облачное) решение искусственного интеллекта (ИИ) недостаточно для покрытия полосы пропускания, обеспечения низкой задержки и обеспечения конфиденциальности данных. Поэтому задачи искусственного интеллекта (ИИ) необходимо перенести на Edge. Пограничный искусственный интеллект (ИИ) может работать на различных аппаратных платформах, от мощных процессоров нейронной обработки до стандартных микроконтроллеров. К периферийным устройствам искусственного интеллекта (ИИ) относятся устройства и машины Интернета вещей, что увеличивает их спрос на мировом рынке.
По данным Data Bridge Market Research, Рынок оборудования Edge для искусственного интеллекта (ИИ) приходилось744,03 млн долларов США в 2021 году и, как ожидается, достигнетдоллар США 4030,32 миллиона к 2029 году. Ожидается, что рынок будет растиСреднегодовой темп роста 20,65%в прогнозный период 2022-2029 гг.
«Ожидается, что растущее использование встроенного в устройство процессора искусственного интеллекта для анализа изображений будет способствовать росту рынка»
Мобильные процессоры искусственного интеллекта (ИИ) используют приложения вычислительной визуализации в дронах, беспилотных автомобилях и носимой электронике, роботах. Блоки обработки изображений (VPU) на основе искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь дронам снизить риск аварий и принимать более правильные решения, что будет способствовать увеличению спроса на персональные и промышленные дроны. Приложения для визуальной осведомленности и вычислительной визуализации расширяют возможности мобильных устройств за счет замены сложной оптики на более простые сборки объективов, объединения изображений, полученных с помощью разнородных датчиков, таких как датчики глубины RGB и инфракрасного (ИК), и извлечения контекстуальных метаданных из видеопотоков и неподвижных изображений. Эти факторы позволяют использовать блоки обработки изображений (VPU) в мобильных телефонах, носимых устройствах, планшетах и персональных роботах. Таким образом, ожидается, что растущее использование встроенных в устройства процессоров искусственного интеллекта для анализа изображений будет способствовать росту рынка.
Что сдерживает рост периферийное оборудование искусственного интеллекта (ИИ) рынок?
«Ограничения, связанные с периферийными устройствами искусственного интеллекта (ИИ)»
Предварительно обученные модели машинного обучения используются для вывода передовых результатов искусственного интеллекта (ИИ). Эти модели автоматически корректируют пользовательские данные и требования. Для обучения модели требуется значительная вычислительная мощность, но передовые устройства искусственного интеллекта (ИИ) имеют ограниченный доступ к обучающим данным, что, вероятно, будет препятствовать росту рынка. Более того, передовой искусственный интеллект (ИИ) может выполнять лишь небольшие задачи трансферного обучения, но не может выполнять задачи глубокого обучения, что также препятствует росту рынка.
Сегментация: рынок оборудования для искусственного интеллекта (ИИ)
Рынок периферийного оборудования искусственного интеллекта (ИИ) сегментирован по устройствам, процессорам, энергопотреблению, процессам и отраслям конечных пользователей.
- В зависимости от устройства рынок периферийного оборудования искусственного интеллекта (ИИ) сегментирован на смартфоны, камеры, роботов, носимые устройства, интеллектуальные колонки, автомобили и интеллектуальные зеркала.
- В зависимости от процессоров рынок периферийного оборудования искусственного интеллекта (ИИ) сегментирован на центральные процессоры (ЦП), графические процессоры (ГП), интегральные схемы для конкретных приложений (ASIC) и другие.
- В зависимости от энергопотребления рынок периферийного оборудования искусственного интеллекта (ИИ) сегментирован на устройства мощностью менее 1 Вт, 1–3 Вт, 3–5 Вт, 5–10 Вт и более 10 Вт.
- В зависимости от процесса рынок периферийного оборудования искусственного интеллекта (ИИ) сегментируется на обучение и логические выводы.
- В зависимости от отрасли конечных пользователей рынок периферийного оборудования для искусственного интеллекта (ИИ) сегментирован на бытовую электронику, умный дом, автомобили и транспорт, правительство, здравоохранение, промышленность, аэрокосмическую и оборонную промышленность, строительство и другие.
Региональный взгляд: Ожидается, что Северная Америка будет доминировать периферийное оборудование искусственного интеллекта (ИИ) рынок
Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке и значительно расти из-за высокого уровня внедрения серверов на базе искусственного интеллекта (ИИ) в этом регионе. Более того, большое присутствие известных поставщиков технологий искусственного интеллекта (ИИ) будет способствовать дальнейшему росту рынка периферийного оборудования для искусственного интеллекта (ИИ) в этом регионе.
Кроме того, в Азиатско-Тихоокеанском регионе, вероятно, будут зарегистрированы самые высокие темпы роста в течение прогнозируемого периода с 2022 по 2029 год из-за создания «новых инфраструктурных» проектов, например сетей 5G и центров обработки данных в этом регионе. Кроме того, повышение осведомленности об искусственном интеллекте (ИИ) окажет положительное влияние на рост рынка.
Последние события: рынок оборудования для искусственного интеллекта (ИИ)
- В 2021 году корпорация Intel представила масштабируемый процессор Intel Xeon третьего поколения. Основная цель этого процессора — предоставить сбалансированную архитектуру с расширенными возможностями безопасности, встроенным искусственным интеллектом и криптоускорением.
- В 2020 году южнокорейский многонациональный производитель автомобилей Hyundai Motor в сотрудничестве с NVIDIA использовал платформы информационно-развлекательной системы и искусственного интеллекта (ИИ) NVIDIA DRIVE для своих будущих моделей Kia, Hyundai и Genesis. NVIDIA — американская транснациональная технологическая компания, базирующаяся в Санта-Кларе,
Чтобы узнать больше об учебном визите,https://www.databridgemarketresearch.com/ru/reports/global-edge-ai-hardware-market
Выдающиеся ключевые игроки, работающие в Аппаратное обеспечение Edge для искусственного интеллекта (ИИ) Рынок включает в себя:
- Cisco Systems, Inc. (США)
- IBM (США)
- Корпорация Intel (США)
- САМСУНГ (Южная Корея)
- Гугл (США)
- Майкрософт (США)
- Micron Technology, Inc. (США)
- Корпорация NVIDIA (США)
- Оракул (США)
- Арм Лимитед (Великобритания)
- Advanced Micro Devices, Inc (США)
- Делл Инк. (США)
- Hewlett Packard Enterprises Development LP (США)
- Habana Labs Ltd. (США)
- Синопсис, Инк (США)
- Нутаникс (США)
- Amazon Web Services, Inc (США)
Выше приведены ключевые игроки, охваченные в отчете, чтобы узнать больше и исчерпывающий список. периферийное оборудование искусственного интеллекта (ИИ) контакты рыночных компаний, https://www.databridgemarketresearch.com/ru/contact
Методология исследования: глобальный рынок оборудования для искусственного интеллекта (ИИ)
Сбор данных и анализ базового года выполняются с использованием модулей сбора данных с большими размерами выборки. Рыночные данные анализируются и оцениваются с использованием рыночных статистических и последовательных моделей. Кроме того, анализ доли рынка и анализ ключевых тенденций являются основными факторами успеха в отчете о рынке. Ключевой исследовательской методологией, используемой исследовательской группой DBMR, является триангуляция данных, которая включает в себя интеллектуальный анализ данных, анализ влияния переменных данных на рынок и первичную (отраслевыми экспертами) проверку. Помимо этого, модели данных включают сетку позиционирования поставщиков, анализ временной шкалы рынка, обзор и руководство рынка, сетку позиционирования компании, анализ доли компании на рынке, стандарты измерения, глобальный и региональный анализ и анализ доли поставщиков. Пожалуйста, запросите звонок аналитика в случае дальнейшего запроса.
