من المتوقع أن يسجل سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة شحنة من 610 مليون وحدة في عام 2019 ومن المرجح أن تصل إلى 1559.3 مليون وحدة بحلول عام 2024 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 20.64٪ خلال فترة التوقعات. تتمثل الدوافع الرئيسية لنمو السوق في الطلب المتزايد على زمن الوصول المنخفض والمعالجة في الوقت الفعلي على الأجهزة المتطورة وظهور المعالجات المشتركة للذكاء الاصطناعي للحوسبة المتطورة. علاوة على ذلك ، تشمل الفرص الأساسية لسوق أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة الطلب المتزايد على الحوسبة المتطورة في إنترنت الأشياء ومعالجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لتحليلات الصور على الجهاز. القيود الرئيسية للسوق هي التدريب المحدود على الجهاز وعدد محدود من خبراء الذكاء الاصطناعي. يشكل استهلاك الطاقة وقيود الحجم تحديات كبيرة لسوق أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة.
- إنتل الشركة (الولايات المتحدة)،
- شركة NVIDIA (الولايات المتحدة) ،
- شركة سامسونج للإلكترونيات المحدودة (كوريا الجنوبية) ،
- شركة Huawei Technologies Co.، Ltd. (الصين) ،
- شركة Google Inc. (الولايات المتحدة) ،
- شركة MediaTek (تايوان) ،
- Xilinx Inc. (الولايات المتحدة) ، Imagination Technologies Limited (المملكة المتحدة) ،
- شركة Microsoft Corporation (الولايات المتحدة) وغيرها الكثير ...
من حيث نوع الجهاز ، من المتوقع أن ينمو سوق الكاميرات بأعلى معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ في سوق أجهزة Edge AI
أصبحت الكاميرات جزءًا لا يتجزأ من الأجهزة الذكية المختلفة واي فاي الدعم والوظائف الذكية والسرعة الفائقة والأداء المحسن لسنوات. ومع ذلك، فإن الكاميرات كأجهزة ذكية مستقلة مزودة بوحدات معالجة الرؤية (VPU) التي تساعد على تقديم حلول موفرة للطاقة للرؤية والذكاء الاصطناعي تدخل الآن إلى السوق. تم تصميم هذه الأجهزة لتشغيل شبكات عصبية عميقة بسرعة عالية وطاقة منخفضة دون المساس بالدقة، مما يمكّن الأجهزة من رؤية بيئتها وفهمها والاستجابة لها في الوقت الفعلي. يشهد سوق VPU تطورات مستمرة. على سبيل المثال، قدم الجيل السابق من Myriad 2 VPU الذي طورته Movidius دعمًا عميقًا للشبكة العصبية بطاقة منخفضة نسبيًا. ومع ذلك، يمكن لـ Myriad X VPU الجديد (الذي قدمته شركة Intel (الولايات المتحدة) في أغسطس 2017) تحقيق أداء أفضل بنحو 10 مرات؛ مع شبكات عصبية متعددة تعمل في وقت واحد، لتوفير قدرات مستقلة موسعة عبر مجموعة واسعة من التطبيقات مثل الطائرات بدون طيار، والروبوتات، والواقع الافتراضي، والكاميرات الذكية. نظرًا لمثل هذه التطورات، يشهد السوق تدفقًا للكاميرات المدعومة بشرائح الذكاء الاصطناعي التي تسمح لهذه الأجهزة بالحكم على اللحظة الأكثر ملاءمة لالتقاط الصور الثابتة أو مقاطع الفيديو.
كانت شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة أو معالجات الذكاء الاصطناعي واحدة من التطورات الرئيسية في الهواتف الذكية التكنلوجيا العام الماضي. يؤدي الطلب المتزايد على التعرف على الكلام والصوت وتحليله في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى التقدم التقني في التعرف على صور الهواتف الذكية، إلى دفع سوق معالجات الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية. تحتوي غالبية معالجات الذكاء الاصطناعي على وحدة معالجة عصبية إضافية مدمجة (NPU) يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من المعالجة المتوازية، وتستخدم طاقة منخفضة، وتكون قادرة على أداء المهام المعرفية. حتى الآن، تتم معظم عمليات المعالجة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مثل مهام التنبؤ والكشف ومطابقة الأنماط والتصنيف على تطبيقات الهاتف المحمول والمساعدين بشكل أساسي في السحابة. ومع ذلك، باستخدام معالجات الذكاء الاصطناعي المدمجة في الهاتف، يمكن تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي هذه مباشرة على الجهاز، حتى بدون أي اتصال؛ لن يؤدي هذا إلى تحسين أداء الجهاز فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى تقليل الضغط على البطارية. تركز ميزات الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية في الوقت الحالي بشكل أساسي على التصوير والتصوير الفوتوغرافي وكفاءة الطاقة والأمان