エッジAIハードウェア市場は610年に2019億1559.3万台の出荷を記録すると予想され、予測期間中に2024％のCAGRで、20.64年までにXNUMX億XNUMX万台に達する可能性があります。 市場の成長の主な推進力は、エッジデバイスでの低遅延およびリアルタイム処理に対する需要の高まりと、エッジコンピューティング用のAIコプロセッサーの出現です。 さらに、エッジAIハードウェア市場の根底にある機会には、IoTでのエッジコンピューティングとオンデバイス画像分析用の専用AIプロセッサに対する需要の高まりが含まれます。 市場の主な制約は、限られたデバイス上のトレーニングと限られた数のAI専門家です。 消費電力とサイズの制約は、エッジAIハードウェア市場に大きな課題をもたらします。
- インテル 法人（米国）、
- NVIDIA Corporation（US）、
- サムスン電子（韓国）、
- Huawei Technologies Co.、Ltd。（中国）、
- Google Inc.（米国）、
- MediaTek Inc.（台湾）、
- ザイリンクス（米国）、イマジネーションテクノロジーズリミテッド（英国）、
- Microsoft Corporation（US）およびその他多数…
デバイスタイプの観点から、カメラの市場は、エッジAIハードウェア市場の予測期間中に最高のCAGRで成長すると予想されます
カメラはさまざまなスマートデバイスに不可欠な部分となっています。 Wi-Fi 長年にわたるサポート、スマートな機能、優れたスピード、強化されたパフォーマンス。しかし、現在では、視覚と人工知能のための電力効率の高いソリューションの提供に役立つ視覚処理ユニット (VPU) を備えたスタンドアロンのスマート デバイスとしてのカメラが市場に参入しつつあります。このようなデバイスは、精度を損なうことなく、高速かつ低電力でディープ ニューラル ネットワークを実行するように設計されており、デバイスが環境をリアルタイムで確認、理解、応答できるようになります。 VPU 市場は常に進歩を遂げています。たとえば、Movidius によって開発された前世代の Myriad 2 VPU は、比較的低電力でディープ ニューラル ネットワークのサポートを提供しました。ただし、新しい Myriad X VPU (2017 年 10 月にインテル (米国) によって導入) は、約 XNUMX 倍優れたパフォーマンスを達成できます。同時に実行される複数のニューラル ネットワークを使用して、ドローン、ロボット工学、VR、スマート カメラなどの幅広いアプリケーションにわたって拡張された自律機能を提供します。このような発展により、市場には AI チップを搭載したカメラが大量に登場し、これらのデバイスが静止画や動画の撮影に最適な瞬間を判断できるようになりました。
専用の AI チップまたは AI プロセッサはスマートフォンの主要な開発の XNUMX つでした テクノロジー 去年。 リアルタイムの音声認識と音声認識と分析に対する需要の高まりと、スマートフォン画像認識の技術進歩が、スマートフォンの AI プロセッサ市場を牽引しています。 大多数の AI プロセッサには、大量の並列処理を処理でき、消費電力が低く、認知タスクが可能な追加のニューラル プロセッシング ユニット (NPU) が組み込まれています。 これまで、モバイル アプリやアシスタントでの予測、検出、パターン マッチング、分類タスクなどの AI 関連の処理のほとんどは、主にクラウドで行われてきました。 ただし、電話機に AI プロセッサが組み込まれている場合は、接続がなくても、これらの AI タスクをデバイス上で直接実行できます。 これにより、デバイスのパフォーマンスが向上するだけでなく、バッテリーへの負担も軽減されます。 現在スマートフォンに搭載されているAI機能は、主に画像や写真、電力効率、セキュリティに重点が置かれています。