按类型（智能手机，可穿戴设备，智能家居设备，自动驾驶汽车）（图像识别，语音助手，自然语言处理，预测分析）和到2033年的区域预测

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设备AI市场概述

2025年，全球设备AI市场的价值约为38.2亿美元，预计2026年将增长到45.6亿美元，到2034年达到189.9亿美元，预计在2026 - 2034年预测期间的复合年增长率约为19.5％。

设备的AI市场正在迅速改变智能设备的运行方式，可以实现实时数据处理而无需云连接。由于对困扰基于云的系统的隐私和延迟问题的担忧日益严重，因此该市场主要利用智能手机，可穿戴设备和自主系统获得动力。当本地执行数据处理时，设备可以迅速响应带宽保护并增强用户安全性。包括语音助手，图像识别和预测分析在内的AI驱动应用程序的激增正在迫使芯片制造商和大型技术人员构建节能，高性能的AI处理器。设备的AI正准备在下一代数字生态系统中成为对消费电子产品和汽车系统在个人和企业应用程序中的经验的智能，始终对功能的需求的不断增长的需求。

设备AI市场关键发现

• 市场规模和增长:2025年价值38.2亿美元的全球处式AI市场预计到2034年将增长至189.9亿美元，以19.5％的强劲复合年增长率。
• 主要市场驱动力:在2023年，超过65％的智能手机在全球范围内发货的智能AI功能都具有功能，主要支持语音识别和相机优化等功能。
• 主要市场约束:与传统处理器相比，在设备的AI芯片中，在能源敏感的物联网应用中构成了采用挑战。
• 新兴趋势:超过40％的可穿戴设备于2024年发布的可穿戴设备集成了设备AI，以进行健康监测，这反映了对即时和局部数据分析的需求不断上升。
• 区域领导:亚太地区主导着全球的设备AI芯片生产，占产量的48％，台湾和韩国由于其半导体强度而领先。
• 市场细分:苹果，高通公司，中国科和三星共同占据了全球市场份额的70％以上，专注于创新和设备集成。
• 最近的发展:2024年，高通公司推出了Snapdragon 8 Gen 3芯片，比以前的版本相比，在设备的AI推理功能中提高了98％的提升。

俄罗斯 - 乌克兰战争的影响

由于俄罗斯和乌克兰在俄罗斯 - 乌克兰战争期间作为主要生产国的重要作用，机上AI市场产生了负面影响

俄罗斯 - 乌克兰战争严重影响了设备的AI市场，主要是为半导体提供链条和稀土材料的采购。从俄罗斯和乌克兰进口的原材料，例如钯和芯片制造所必需的霓虹灯。供应线的这种破坏导致生产成本和芯片制造延迟的进一步升级。因此，它在为智能手机，可穿戴设备和汽车系统推出设备上的AI芯片时突然延迟。但是，芯片公司现在已经使供应链多样化，同时，地缘政治不稳定使本地化更加紧迫。因此，制造商现在正在对国内制造设施进行快速追踪的投资，因此他们可以将Edge AI的优势与外界造成的风险保持一致。

最新趋势

Edge AI和设备上的生成模型的收敛以推动市场增长

首先，边缘计算与最先进的生成AI系统之间的融合是一种趋势，它正在塑造设备的AI市场。因此，最高的科技公司正在优化基于变压器的架构，直接在手机，可穿戴设备和自主系统等设备上运行。这种设置将有助于实时创建内容，提供个性化的建议，并沉迷于设备上的动态用户体验，而不会向云进行任何转移。为此，AI优化芯片组的出现使终点可以执行复杂的任务，例如语言生成，上下文语音响应和图像合成。反过来，这提供了更高的隐私水平，提高了响应能力并降低了潜伏期，从而导致沉浸式和智能的设备生态系统的发展。

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设备AI市场细分

按类型

根据类型，全球市场可以分为智能手机，可穿戴设备，智能家居设备，自动驾驶汽车:

• 智能手机:智能手机是AI芯片越来越多地集成以增强性能和用户体验，因此智能手机是现有AI市场中的巨大细分市场。面部解锁，语音助手，实时摄像头调整和预测文本是由设备AI启用的某些功能，它允许智能手机更聪明，更安全。在这种情况下，数据的处理速度更快，电池优化比以往任何时候都更好，因此隐私更加经典，因为所有数据都在设备上进行，而没有任何信息发送到云中。为了支持更高水平的复杂性，最大的制造商正在设计定制的AI发动机，从而使智能手机成为个人AI工具进化和以人为本工具的中心平台。

• 可穿戴设备:从智能手表等可穿戴设备到健身乐队，这项技术越来越多地在设备上为健康跟踪，健身跟踪和个性化建议提供AI。这些小型设备从流程不取决于牢固且连续的互联网连接时，这些小型设备从中获利。这些允许时间敏感的警报和反馈。新型AI支持的技术，提高了我们通过本地处理进行心脏率变异性监测，异常检测甚至某些级别的睡眠跟踪的能力。随着消费者的重点和动力越来越多地转向积极的健康管理，从而积极影响其数字生活方式，并有助于探索健康和健身的许多罕见且有趣的方面，可穿戴技术将更加聪明，更自主，并且在无电池或隐私问题的情况下非常快速地提供更好的用户洞察力。

• 智能家居设备:给定的扬声器，恒温器和其他智能家居设备:AI-Localization真正增强了生活环境的响应迅速和直观性。这会降低潜伏期，并提高语音识别，面部检测和行为预测的隐私。同样，当网络连接弱或划分时，本地AI的存在使这些设备保持起作用。消费者喜欢提供对数据中处理的安全考虑的本地处理延迟服务。随着这些生态系统的成长和互连，这种设备的AI现在变得越来越重要，使设备能够智能地思考并基于环境刺激和用户交互模式提供背景感知自动化。

• 自动驾驶汽车:自动驾驶汽车的定义特征是能够实时处理大量数据的设备AI。一些重要的功能是障碍识别，维持车道和决策。边缘计算在此过程中至关重要，因为即使是毫秒的延迟可能会因安全性和性能而成本昂贵。这些车辆集成了多种传感器类型 - LILAR，相机和雷达。在本地运行AI模型可以立即解释驾驶环境。因此，由于核心操作不依赖外部服务器，因此在设备上，AI在道路应用中带来了可靠性和鲁棒性。这就是自动驾驶系统利用在不同类别的车辆上不断发展和扩展的原因。

通过应用

根据应用，全球市场可以分为图像识别，语音助手，自然语言处理，预测分析:

• 图像识别:设备AI是图像识别的最明显应用之一，诸如Face Unlock，对象检测和跟踪，增强现实（AR）和视觉搜索之类的功能。通过在设备上本地执行图像数据，该设备可以更快地响应，保护用户视觉数据免受设备边界的泄漏，并在没有网络连接的区域中独立执行。当需要在实际音频/视觉（AV）时间分析图像数据时，对此应用程序的需求是强制性的（即在智能手机，监视摄像头和自动驾驶汽车等设备上）。设备AI直接解释并与环境进行互动并识别模式，同时增强视觉质量。随着硬件的优化，图像识别将看到与消费者和工业用例的进一步集成，从而扩大了使用深度并扩展了广度。

• 语音助手:语音助手技术是设备AI的重要组成部分，允许用户通过自然语言命令与基于技术的平台进行交互。由于音频输入通常是在设备上存储的，因此它们允许设备响应更快，几乎可以保证隐私，并支持离线或低连接设置，包括智能家居设备，可穿戴设备和手机体验，用户期望无摩擦互动。合并设备的AI语音助手可以推断上下文，分析情绪和量身定制的响应，从而为更类似人类的界面。这不仅具有增强语音主导体验的易用性，准确性和安全性的潜力，而且还可以使语音助手在我们的生活中变得更加聪明和有意义，因为AI算法可以随着时间的流逝而适应。

• 自然语言处理:在设备上的NLP范围在几种应用程序上，例如实时翻译，情感分析，语法校正和智能文本输入。在确保敏感或私人用户数据的隐私的同时，在开发项目中，NLP的执行有助于提高速度，这在消费者中越来越关注。这在智能手机，生产工具和通信应用程序中尤其有价值。由于紧凑的AI模型方法，这些设备现在能够解析用户输入并了解上下文中的用户输入，甚至在没有Internet连接的情况下都可以在上下文中进行分析。在设备上本地提供智能语言服务的能力是在消费者和企业应用程序中创建写作，交流和辅助技术的全新体验。

• 预测分析:预测分析有助于分析与消除设备AI相关的各种与消费者行为相关的参数。然后，可以将这些数据采集传递给各种建议，例如建议接下来使用最有可能使用的应用程序，预测智能设备或车辆等的维护需求，所有这些都为客户的便利性和效率增加了很多。同时，预测分析通过基于基础数据分析而不是基于云的决策工具对实时系统做出决策来增强企业中的专业人员的能力。在设备上支持这些功能会导致提供更快和上下文感知的服务。预测分析可以驱动自动化和个性化，并在消费者和业务目的的勇敢智能技术出现方面创造了另一种轨道。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

对实时处理和数据隐私的需求以提高市场

对实时数据处理的需求不断增长，加上更好地保护用户数据隐私的需求是推动对设备的AI市场增长的主要力量。当AI基于云的基于云时，有时可能会引起潜伏期，从而需要不间断的连接 - 实例可能会损害性能，在某些情况下是数据安全性。一个设备的AI严格消除了此类问题，通过立即响应，并使敏感数据保留在本地的源头上！在面部识别，健康监测和语音命令中，这至关重要，因为任何形式的延迟或违反隐私都可能导致严重的事情。因此，制造商正在朝着自定义AI硬件以及能够在设备限制下有效运行的优化型号，消费者和行业开始在更快，安全的体验上付出价值。

边缘计算和AI优化硬件的增长以扩展市场

边缘计算基础架构中的这些发展以及目的构建AI硬件大大增加了设备AI的扩散。随着芯片Design-NPU和AI划分的加速器的进步，设备可以执行复杂的机器学习任务，而功耗最少。这基本上允许AI在手机或工业传感器的不同设备上本地运行。硬件和软件的这种婚姻正在为AI提供严重的机会，从而减少了对云网络的依赖，并促进了整个行业的更智能运营。现在，AI优化设备不断增长的生态系统正在为创新和市场发展推动新的可能性。

限制因素

功耗和设备限制限制了采用，以阻碍市场增长

与基于AI的处理器的消费和硬件约束相称的功率是对AI-ON设备概念扩散的主要障碍。低功率IoT传感器或装备尺寸的可穿戴设备通常无法满足内设备AI的计算要求，而不会严重破坏电池寿命或热量。高端智能手机之类的智能手机可以增加，但是低预算设备很难受压。但是，AI功能的集成不仅需要高级硬件，还需要在软件级别上提供支持。因此，这可能会增加设计的复杂性和成本。这种技术经济的障碍可能会受到广泛的部署，尤其是在入门级或轻质能量的设备中。

扩展AI在消费者健康和生活方式中的应用程序，为市场上的产品创造机会

机会

此外，还有这样的AI辅助消费者医疗保健和生活方式产品的需求；这肯定意味着现有的设备AI市场的增长机会。可穿戴设备和智能家居设备，可衡量高级监控健康指标，检测到健康问题的早期迹象，并提供实时建议以增强幸福感。

自定义是通过设备AI进行的，具有最小的延迟和更大的隐私性，从而在用户中提供了更多的期望。试图通过数据辅助的医疗保健模型积极主动，Edge设备需求肯定会增加智能，安全和响应迅速的方式，从而使现成的设备成为下一代数字健康体验的有利核心。

平衡AI性能与硬件约束可能是消费者的潜在挑战

挑战

在设备AI市场中，另一个挑战的关键是在有限的计算，热力预算和边缘设备塑造的电力预算中对高AI性能的需求。与云基础架构不同的是，以某种方式为无限处理能力，智能手机，可穿戴设备和嵌入式系统提供了各种措施，必须将所有限制的资源都磨碎才能执行AI任务。

向开发人员施加压力，以降低模型的规模和效率，而不会妥协准确性或响应能力。这种平衡行为很难罢工，并且经常需要定制的芯片设计和软件优化。更复杂的基于AI的应用程序将构成持续的技术挑战，这给在设备的紧密范围内施加压力。

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设备AI市场区域洞察力

• 北美

由于其强大的技术生态系统，巨大的客户需求以及大型技术参与者推动的持续创新，因此AI市场市场的增长受到北美的高度影响。正是在该地区，苹果，Google和Nvidia等科技公司拥有总部，并且在AI研究和芯片开发方面投入了大量投资。尤其是美国，美国机通AI市场为智能手机，智能家居设备和车辆的AI功能提供了非常快的途径。对数据隐私问题的高度认识进一步有助于采用设备AI处理。监管支持和风险投资有助于加快在各种消费者和企业应用程序中边缘AI解决方案的部署。

• 欧洲

欧洲将成为对设备AI市场地理的重要贡献，欧洲受益于非常高的隐私法规以及对道德AI实践的日益强调。该地区的需求是确保保护数据和用户权利；因此，这一要求符合具有对设备的AI提供的隐私能力。智能移动性和行业4.0转型持续成为促进汽车，医疗保健和制造业采用的机会。在德国，法国和英国之类的情况下，Edge-Computing和基于AI的硬件是他们的研究计划的重点。借助欧盟的公共赠款计划和数字策略鼓励当地创新者，对于开发以用户为中心的AI技术的公司而言，该地区在战略上变得很重要。

• 亚洲

亚洲在供应链中在全球范围内占据主导地位，这占了设备的AI市场份额，尤其是在芯片制造业中，台湾和韩国在半导体的生产中领先。该地区的AI增强消费电子需求量很强。中国，日本和韩国进步市场的公司用AI驱动的智能手机，可穿戴设备和更智能的房屋代替了传统选择。政府资助的数字化转型计划继续将运动推广到教育，运输和医疗保健系统中。同样，亚洲有许多初创公司专注于构建节能，硬件和基于软件的解决方案。高端制造能力与巨大的消费级采用相结合，使亚洲成为了设备AI市场增长的焦点。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

在设备AI市场的景观是由Forefront Technology所创建的，该技术公司生成了芯片，软件优先的创新以及以用户为中心的应用程序。苹果，Google和NVIDIA等公司投资了定制的AI处理器，为神经网络量身定制以获得优势性能。 OpenAI和META正在推进可在移动和可穿戴平台上运行的轻型语言模型，而Tesla则通过车辆自动化使AI保持AI。埃森哲（Accenture）和德勤（Deloitte）等人被设定为企业在边缘实施AI。他们为功能设定了标准，同时确保这些标准符合抗击隐私和能源限制的标准。

顶级启用AI公司的列表

• Apple (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• NVIDIA (U.S.)
• Alphabet (U.S.)
• OpenAI (U.S.)
• Tesla (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• Deloitte (U.K.)
• IBM (U.S.)
• Meta (U.S.)

关键行业发展

2025年6月:苹果宣布生成的AI是与ChIP Design联合起来的下一步。 Apple硬件技术的高级副总裁提到，它将尝试通过精致的EDA工具创建速度加快下一代硅开发效率和生产力。战略的这种变化现在已经在哲学上变得重要，以证明苹果对创新芯片技术的承诺，从而在设备上的AI中具有竞争优势。苹果公司的目标是成为第一家将AI嵌入整个硬件设计周期的公司，而不是消费者设备。这种方法有可能缩短开发时间，提高性能并在定制芯片设计中提高新等级。这是一个较大的范式变化:AI设计设备，而不是仅仅在其上运行。

报告覆盖范围           

该研究涵盖了全面的SWOT分析，并提供了对市场中未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了广泛的市场类别以及可能影响其未来几年轨迹的潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体理解，并确定了潜在的增长领域。

研究报告研究了市场细分，利用定性和定量研究方法进行详尽的分析。它还评估了财务和战略观点对市场的影响。此外，该报告考虑了影响市场增长的供求力的主要供求力，提出了国家和地区评估。精心详细的竞争格局，包括重要的竞争对手的市场份额。该报告结合了针对预期时间范围的新型研究方法和玩家策略。总体而言，它以正式且易于理解的方式对市场动态提供了宝贵而全面的见解。