Si prevede che il mercato dell'hardware AI edge registrerà una spedizione di 610 milioni di unità nel 2019 e probabilmente raggiungerà 1559.3 milioni di unità entro il 2024, con un CAGR del 20.64% durante il periodo di previsione. I principali driver per la crescita del mercato sono la crescente domanda di bassa latenza e elaborazione in tempo reale su dispositivi edge e l'emergere di coprocessori AI per edge computing. Inoltre, le opportunità sottostanti per il mercato dell'hardware AI edge includono la crescente domanda di edge computing nell'IoT e processori AI dedicati per l'analisi delle immagini su dispositivo. I principali vincoli per il mercato sono la formazione sul dispositivo limitata e un numero limitato di esperti di intelligenza artificiale. Il consumo energetico e i limiti di dimensione pongono grandi sfide al mercato dell'hardware AI edge.
- Intel Società (USA),
- NVIDIA Corporation (USA),
- Samsung Electronics Co., Ltd. (Corea del Sud),
- Huawei Technologies Co., Ltd. (Cina),
- Google Inc. (Stati Uniti),
- MediaTek Inc. (Taiwan),
- Xilinx Inc. (Stati Uniti), Imagination Technologies Limited (Regno Unito),
- Microsoft Corporation (USA) e molti altri...
In termini di tipo di dispositivo, si prevede che il mercato delle fotocamere cresca al CAGR più elevato durante il periodo di previsione nel mercato dell'hardware AI Edge
Le fotocamere sono state parte integrante di vari dispositivi intelligenti Wi-Fi supporto, funzioni intelligenti, velocità superiore e prestazioni migliorate per anni. Tuttavia, stanno ora entrando nel mercato le fotocamere come dispositivi intelligenti autonomi con unità di elaborazione visiva (VPU) che aiutano a fornire soluzioni efficienti dal punto di vista energetico per la visione e l’intelligenza artificiale. Tali dispositivi sono progettati per eseguire reti neurali profonde ad alta velocità e bassa potenza senza compromettere la precisione, il che consente ai dispositivi di vedere, comprendere e rispondere al loro ambiente in tempo reale. Il mercato delle VPU è testimone di continui progressi. Ad esempio, la VPU Myriad 2 della generazione precedente sviluppata da Movidius offriva un supporto di rete neurale profondo a una potenza relativamente bassa. La nuova Myriad X VPU (introdotta da Intel (USA) nell'agosto 2017), tuttavia, può raggiungere prestazioni circa 10 volte migliori; con più reti neurali in esecuzione simultaneamente, per offrire funzionalità autonome estese in un'ampia gamma di applicazioni come droni, robotica, realtà virtuale e fotocamere intelligenti. A causa di sviluppi come questi, il mercato sta assistendo a un afflusso di fotocamere alimentate da chip AI che consentono a questi dispositivi di giudicare il momento più adatto per catturare foto o video.
I chip AI dedicati o processori AI sono stati uno dei principali sviluppi negli smartphone la tecnologia l'anno scorso. La crescente domanda di riconoscimento e analisi vocale e vocale in tempo reale, nonché i progressi tecnici nel riconoscimento delle immagini degli smartphone, stanno guidando il mercato dei processori AI negli smartphone. La maggior parte dei processori IA dispone di un'unità di elaborazione neurale (NPU) integrata aggiuntiva in grado di gestire quantità significative di elaborazione parallela, utilizza una bassa potenza ed è in grado di svolgere attività cognitive. Fino ad oggi, la maggior parte dell’elaborazione relativa all’intelligenza artificiale come previsione, rilevamento, corrispondenza di modelli e attività di classificazione su app e assistenti mobili avviene principalmente nel cloud. Tuttavia, con i processori AI integrati in un telefono, queste attività AI potrebbero essere eseguite direttamente sul dispositivo, anche senza alcuna connettività; ciò non solo migliorerebbe le prestazioni del dispositivo ma ridurrebbe anche lo sforzo sulla batteria. Le funzionalità AI negli smartphone attualmente si concentrano principalmente su imaging e fotografia, efficienza energetica e sicurezza