郭夢
邊緣計算+AI所謂邊緣AI，就是在邊緣計算環境中實現人工智能的一種方法，它允許在生成數據的設備附近進行計算，而不是在集中的云計算設施或遠程數據中心進行計算。這種本地化處理方式使得設備能夠在幾毫秒內做出決策，而無需互聯網連接或云服務。這意味著，當設備產生數據時，本地算法可以立即使用這些數據進行計算和決策。
2024年中國邊緣計算+AI行業現狀、前景及未來發展趨勢分析
相比于傳統的云端AI，邊緣AI具有將計算和推斷能力推向離數據源更接近的位置的優勢，可以提供了更快速、更安全、更隱私保護的數據處理和決策能力，使得人工智能能夠更好地應用于各種邊緣設備和應用場景中。
邊緣AI的使用范圍遠超過廚房臺面。由于其能夠以更快的速度、更低的成本和更低的功耗提供實時分析，因此它已成為云計算AI的有力替代方案。許多行業，如制造業、醫療保健和能源等都在利用邊緣AI的優勢。
在物聯網領域，邊緣計算與AI的結合能夠實現設備間的智能協同和實時響應，提升物聯網系統的效率和可靠性。在自動駕駛汽車領域，邊緣計算能夠實時處理車輛傳感器產生的數據，而AI算法則能夠對這些數據進行深度分析，實現車輛的自主導航和智能決策。此外，在智能制造、智慧城市、醫療保健等領域，邊緣計算與AI的結合也能夠帶來顯著的效益和創新。
從產業鏈角度，邊緣AI核心在于引入邊緣側的AI能力，進一步增強邊緣側的算力能力、連接能力。重點包括AI芯片、算力模組、邊緣網關/服務器/控制器等硬件、AI算法/邊緣計算平臺等軟件環節。
據中研普華產業院研究報告《2024年版5G通信技術背景下邊緣計算+AI發展趨勢及應用專項研究報告》分析
邊緣計算可在網絡邊緣側完成數據分析與處理，降低傳輸時間并加強安全性。數據源已從超大規模云數據中心轉向終端設備和物聯網設備。根據預測，到2025年全球將有近800億個物聯網設備和傳感器，產生約175ZB的數據流量。AI大模型的發展進一步刺激了邊緣計算的需求。
當前存量的云計算、物聯網技術通過與邊緣計算結合，將顯著提升對于以上高要求場景需求的支撐能力，例如通過旭帆科技的AI視頻邊緣計算網關，將人臉機檢測、人臉識別、車輛檢測、越界報警等行為分析能力前移至現場，可有效降低視頻監控系統的網絡帶寬需求及通信成本。
在5G通信技術背景下，邊緣計算與AI的結合將呈現更為廣闊的發展前景和趨勢。
首先，5G技術以其高速率、低時延和大連接的特點，為邊緣計算和AI提供了強大的網絡支持。5G網絡的普及將極大地推動邊緣計算節點的部署和擴展，使得更多的數據可以在網絡邊緣進行實時處理和分析。這將為AI應用提供更為豐富和準確的數據源，進一步提升AI算法的精度和效率。
其次，邊緣計算與AI的結合將在更多領域實現深度融合和創新應用。例如，在智能制造領域，通過邊緣計算與AI的結合，可以實現對生產設備的實時監控和預測性維護，提高生產效率和質量。在智能交通領域，邊緣計算與AI可以共同實現車輛間的通信和協同，提升道路安全和交通效率。此外，在智能家居、智慧城市、遠程醫療等領域，邊緣計算與AI的結合也將帶來更加智能化和便捷的服務體驗。
同時，隨著技術的不斷進步，邊緣計算與AI的性能和效率也將得到進一步提升。例如，通過優化算法和硬件設計，可以降低邊緣計算節點的能耗和成本，提高其可靠性和穩定性。此外，隨著AI技術的不斷發展，邊緣計算平臺將能夠支持更加復雜和精準的AI算法，實現更加智能化的決策和控制。
然而，邊緣計算與AI的結合也面臨一些挑戰和問題。例如，如何保障數據的安全性和隱私性，如何處理海量數據的存儲和分析，如何優化邊緣計算節點的部署和管理等。為了解決這些問題，需要持續進行技術創新和研發，加強行業合作和標準制定，推動邊緣計算與AI技術的健康發展。
目前的邊緣AI芯片主要出現在消費類電子設備，其中高性能手機占據了大部分的消費級別的應用邊緣AI芯片市場，邊緣AI被內置到手機主處理器AP中，但集成進AP的AI功能只掌握在少數幾家巨頭手中(比如蘋果/三星/華為手機廠商以及高通、聯發科和紫光展銳等手機AP供應商)，對大部分AI芯片初創公司只能望塵莫及。
據STL Partners數據顯示，邊緣計算潛在市場將在10年內以48%的復合年增長率從2020年的90億美元增長到2030年的4450億美元，其中邊緣基礎設施的增長速度是最快的，而眾所周知，邊緣AI芯片處于核心位置，具有充分的戰略卡位意義。
根據預測，邊緣人工智能硬件市場將從2021年的9.2億臺增長到2026年的超過20億臺。同時，有數據顯示，到2025年，僅邊緣人工智能芯片市場預計將增長約730億美元。
更多關于邊緣計算+AI行業的市場數據及未來投資前景規劃，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024年版5G通信技術背景下邊緣計算+AI發展趨勢及應用專項研究報告》。
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