设备端人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（智能手机、可穿戴设备、智能家居设备、自动驾驶汽车）、按应用（图像识别、语音助手、自然语言处理、预测分析）、区域洞察和预测到 2033 年

设备端人工智能市场概览

2024年，设备端人工智能市场规模为382万美元，预计到2033年将达到1589万美元，2025年至2033年复合年增长率为19.5%。

设备端人工智能市场正在重新定义数十亿智能设备的日常运行方式。到 2024 年，全球超过 25 亿部智能手机集成了一定程度的设备内人工智能，无需持续访问云即可处理从预测文本到实时图像识别的任务。

智能手表和健身追踪器等可穿戴设备又增加了 5 亿个支持人工智能的设备，直接在设备上管理健康数据和个人建议。包括声控助手和智能安全系统在内的智能家居设备在全球的活跃安装量已超过 8 亿。自动驾驶汽车仍处于新兴阶段，约有 1000 万个测试和早期部署单元配备嵌入式 AI 芯片，用于实时物体检测和导航。

这个市场的关键价值是隐私、速度和减少的带宽——设备上的人工智能在旗舰智能手机和高端可穿戴设备中本地处理超过 75% 的任务。仅 2024 年，就有近 3 亿个新的 AI 就绪芯片组出货，用于集成到下一代智能设备中。能源效率也推动增长；与依赖云的模型相比，现代设备端 AI 芯片的功耗降低了 40%。随着消费者需要更快、更安全、更私密的数字助理和预测功能，设备上的人工智能仍将是全球智能设备生态系统的支柱。

主要发现

司机：到 2024 年，对数据隐私和实时处理的需求不断增长，将推动超过 25 亿部智能手机使用设备内人工智能。

国家/地区：北美地区拥有超过 9 亿台支持 AI 的设备，涵盖手机、可穿戴设备和智能家居设备。

部分：智能手机仍然是最主要的细分市场，占全球设备上 AI 部署总量的近 65%。

设备端人工智能市场趋势

随着设备制造商竞相提供实时、隐私优先的处理，设备上的人工智能技术正在以闪电般的速度发展。到 2024 年，超过 25 亿部智能手机使用设备端 AI 进行预测文本、面部识别和相机优化。智能家居设备得到了广泛采用，销量已超过 8 亿台，其中仅语音助手就安装在全球超过 5 亿个家庭中。可穿戴设备也变得更加智能。到 2024 年，将有超过 5 亿只智能手表和健身手环使用嵌入式 AI 进行实时健康跟踪和异常检测。另一个大趋势是节能 AI 芯片组。去年，用于移动和物联网集成的新型人工智能专用处理器出货量超过 3 亿个，行业领先者将功耗降低了 40%。本地化人工智能模型势头强劲；大约 60% 的旗舰智能手机现在直接在设备上运行语音和图像模型，以避免将数据发送到云服务器。这可以确保用户隐私和低延迟响应，这对于解锁手机或立即响应语音命令等任务至关重要。自动驾驶汽车仍处于试点阶段，但正在稳步增长——全球有超过 1000 万辆汽车正在测试用于物体识别和车道引导的嵌入式人工智能。预测分析也在传播。目前，约 2 亿台智能设备配备了用于使用预测和能源优化的设备端人工智能。各地区的采用情况各不相同：北美地区拥有超过 9 亿台人工智能设备，而亚太地区由于智能手机普及率较高，拥有约 10 亿台人工智能设备。消费者的期望正在重塑功能——2024 年发布的新智能手机中，近 70% 提供离线语音助手、实时翻译或设备上文本预测。品牌不断缩小AI模型；如今，设备上的 NLP 模块平均占用不到 200MB，而三年前则超过 500MB。随着处理能力的提高，我们将看到人工智能更深入地集成到日常设备中，从实时检测健康风险的智能可穿戴设备到通过本地学习用户行为来调整能源使用的家庭系统。

设备端人工智能市场动态

设备端人工智能市场是由消费者隐私需求、较低延迟需求和能源效率需求驱动的。到2024年，全球将有超过40亿台智能设备使用嵌入式AI芯片来独立于云服务器处理任务。北美和亚太地区的活跃设备总数超过 20 亿。这种快速的规模得益于主要芯片制造商去年出货超过 3 亿颗人工智能处理器。

司机

"消费者对数据隐私和低延迟的需求"

数据隐私推动本地人工智能处理的激增。到 2024 年，约 70% 的新款旗舰智能手机配备了用于设备上生物识别的安全飞地。用户需要即时语音响应，而无需向外部服务器发送查询。对于语音助手和预测键盘等任务，这种本地处理可将响应时间缩短高达 50%。

克制

"高级型号的硬件限制"

一项关键限制是硬件限制。高性能设备端人工智能需要强大的处理器，但并非所有设备都能在本地处理重型模型。到 2024 年，超过 40% 的中端智能手机仍部分依赖云回退来执行复杂的 NLP 任务。有限的存储和热量限制意味着品牌必须平衡性能与电池寿命和成本。

机会

"智能家居和汽车行业的增长"

智能家居和汽车是巨大的机遇。去年，约有 8 亿个智能家居单元使用本地 AI 来执行命令和安全，比 2023 年增长 15%。自动驾驶汽车依靠嵌入式 AI 来处理图像并做出瞬间决策。到 2024 年，全球将有超过 1000 万辆汽车集成车载人工智能，用于导航和驾驶辅助。

挑战

"AI专用芯片组的成本"

成本仍然是一个挑战。支持 AI 的芯片组比传统处理器贵约 20-30%。到 2024 年，由于成本限制，超过 50% 的入门级智能手机将跳过完整的设备端人工智能。大规模采用取决于降低人工智能芯片价格和提高能源效率，以保持设备的价格实惠。

设备端人工智能市场细分

设备端人工智能市场按设备类型和应用程序进行细分，每种设备都有独特的增长模式和数量。智能手机在活跃设备人工智能单元中占据约 65% 的份额，其次是可穿戴设备（15%）、智能家居设备（15%）和自动驾驶汽车（5% 左右）。按应用来看，图像识别、语音助手、NLP 和预测分析几乎涵盖了所有用例，部署在数十亿消费设备和车辆中。

按类型

• 智能手机：智能手机是设备端人工智能的核心。到 2024 年，将有超过 25 亿台设备在本地处理面部识别和相机滤镜等任务。超过 70% 的新模型提供设备端 NLP，用于预测文本和语音命令。
• 可穿戴设备：到 2024 年，可穿戴设备的全球活跃人工智能设备数量将超过 5 亿。智能手表和健身手环运行本地人工智能，用于健康跟踪、检测心脏异常和发送即时警报。超过 30% 的新设备添加了人工智能驱动的压力和睡眠模式跟踪。
• 智能家居设备：去年全球智能家居设备数量超过8亿台。语音控制扬声器和安全摄像头使用嵌入式人工智能进行运动检测、语音响应和异常警报。超过 60% 的智能音箱完全离线处理基本命令。
• 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车正在兴起，但至关重要。到 2024 年，大约有 1000 万辆车辆使用设备端人工智能来进行实时车道保持、行人检测和避障。每辆车每秒在本地处理数十亿个传感器数据点。

按申请

• 图像识别：超过 20 亿部智能手机和智能相机使用设备内置 AI 进行面部解锁、物体检测和实时滤镜。仅 2024 年，就有超过 5 亿台新设备添加了先进的离线图像处理功能。
• 语音助手：去年有超过 15 亿台设备使用设备内人工智能来执行语音命令。大约 70% 的旗舰智能手机和 60% 的智能音箱至少可以离线处理简单的语音任务。
• 自然语言处理：NLP 为全球超过 20 亿台设备提供预测键盘、翻译和自动回复功能。新的本地 NLP 模型比传统的依赖云的模型小 50%。
• 预测分析：预测人工智能嵌入到 2 亿台智能家电和可穿戴设备中，实时预测能源使用和健康模式。

设备端人工智能市场的区域展望

设备端人工智能市场的区域表现显示了采用率如何随设备渗透率、芯片创新和消费者隐私趋势而变化。北美在先进智能手机、可穿戴设备和智能家居设备方面处于领先地位。在严格的隐私法和优质电子产品的推动下，欧洲紧随其后。从绝对单位数量来看，亚太地区占据最大份额，因为数十亿移动用户采用人工智能设备。中东和非洲正在迎头赶上智能家居和联网汽车的推出。

• 北美

2024 年，北美地区约占全球设备端人工智能部署的 30%，使用设备超过 9 亿台。仅美国就有超过 7 亿部智能手机和可穿戴设备运行嵌入式 AI 芯片以进行实时处理。超过 3 亿台智能家居设备（包括扬声器、摄像头和恒温器）使用本地 AI 来执行语音命令和安全任务。自动驾驶汽车飞行员仍然集中在这里，在美国和加拿大有超过 200 万辆汽车正在测试设备上的物体检测和导航。强有力的数据隐私法和高度的消费者意识推动了本地人工智能的使用，减少了对云服务器的依赖。

• 欧洲

去年，欧洲约占全球内置人工智能设备的 25%，手机、可穿戴设备和智能家居助理的活跃设备数量超过 8 亿。该地区严格的 GDPR 隐私法促使制造商投资于安全的本地人工智能模型——欧洲超过 70% 的新款旗舰手机可以离线处理语音命令。超过 2.5 亿个智能扬声器和摄像头使用嵌入式 AI 来实现家庭安全和自动化。汽车公司仍然是设备上人工智能试点的领导者，到 2024 年，将有超过 300 万辆半自动驾驶汽车运行先进的嵌入式视觉和传感器融合系统。

• 亚太

按数量计算，亚太地区仍然是最大的市场，到 2024 年，活跃的设备端人工智能设备数量将超过 10 亿。中国和印度合计拥有超过 8 亿部支持人工智能的智能手机和可穿戴设备。经济实惠的 AI 芯片组推动了中端手机的大规模采用——亚太地区出货的新手机中约有 50% 配备了设备内置 NLP 和语音识别功能。智能家居需求也在快速增长；中国、日本和韩国有超过 2 亿家庭使用人工智能智能音箱和电器。亚洲还在投资自动驾驶汽车飞行员，去年约有 400 万辆测试车辆配备了本地人工智能系统。

• 中东和非洲

到 2024 年，中东和非洲地区的活跃设备数量将超过 2 亿，约占全球设备端 AI 设备总数的 5%。阿联酋、沙特阿拉伯和南非的城市家庭是主要采用者，超过 5000 万台智能家居单元使用本地语音处理。智能手机普及率正在快速上升——到 2024 年，该地区将售出超过 1 亿部带有嵌入式人工智能模型的新智能手机。早期自动驾驶汽车测试增加了约 50 万辆带有本地人工智能的汽车。隐私问题和较低的数据成本正促使品牌在新兴城市推出更多设备上功能。

顶级设备人工智能公司名单

• 苹果（美国）
• 微软（美国）
• 英伟达（美国）
• 字母表（谷歌，美国）
• OpenAI（美国）
• 特斯拉（美国）
• 埃森哲（爱尔兰）
• 德勤（英国）
• IBM（美国）
• 元（美国）

苹果（美国）：Apple 是设备端 AI 领域的领导者，拥有超过 10 亿台活跃设备，使用嵌入式 AI 芯片进行面容 ID、设备端 NLP 和注重隐私的处理。 2024 年，超过 2.5 亿部新 iPhone 配备了人工智能专用神经引擎，可以在本地处理超过 80% 的任务。

英伟达（美国）：NVIDIA 在自动驾驶汽车和边缘计算的设备端 AI 领域占据主导地位。到 2024 年，超过 1000 万辆车辆使用 NVIDIA 嵌入式 AI GPU 进行实时物体检测、车道引导和决策，每秒处理数十亿个传感器点。

投资分析与机会

随着科技巨头和芯片制造商扩大强大、节能处理器的生产规模，对设备上人工智能的投资正在加速。到 2024 年，将出货超过 3 亿个新的 AI 专用芯片组，用于集成到智能手机、可穿戴设备和智能家居设备中。苹果、英伟达和 Alphabet 继续投资数十亿美元来缩小人工智能模型并促进边缘计算。自动驾驶汽车开发商投入巨资——全球超过 1000 万辆测试汽车依靠本地 AI 芯片进行实时导航，嵌入式视觉硬件的支出自 2023 年起将增加 20%。制造商正在投资更小、更高效的 AI 模型。到 2024 年，超过 70% 的旗舰手机使用 200MB 以下的设备内 NLP 模型，低于三年前的 500MB，从而节省存储空间并延长电池寿命。可穿戴设备制造商投资了超低功耗人工智能处理器——超过 5 亿颗芯片配备了每天使用不到总电池容量 5% 的电量来管理心率监测和睡眠跟踪的芯片。智能家居设备的机会也在不断增长。到 2024 年，将有超过 2 亿个配备本地 AI 的新型智能扬声器和安全系统出货，从而将云依赖度降低 50% 以上。物联网芯片初创公司吸引了 1,000 多家新企业客户，为电器和工业传感器提供节能的边缘人工智能模块。新兴市场提供了巨大的未开发潜力。去年，仅亚太地区就增加了超过 4 亿部配备部分设备内置 AI 的中端智能手机，这表明了对经济实惠的本地处理的需求。与电信和设备原始设备制造商的合作对于将低成本嵌入式人工智能芯片推向下一个十亿用户至关重要。对软件堆栈的投资也激增——约 60% 的领先 OEM 现在开发专有的本地人工智能框架，以区分其产品并保护用户数据。随着世界要求隐私、即时响应和节省成本，投资者在未来十年继续对设备上的人工智能进行大赌注。

新产品开发

随着设备品牌推出新的芯片设计、更轻的算法和更智能的应用程序，设备上人工智能的创新不断。 2024 年，超过 5 亿部新智能手机配备了用于实时图像和语音任务的专用神经引擎。仅苹果公司就售出了超过 2.5 亿部配备升级 AI 核心的 iPhone，这些核心可以执行面部解锁、照片增强和离线实时翻译。可穿戴品牌推出了超过 1 亿块新型智能手表，配备设备内心电图监测和基于人工智能的健康洞察，为不规则心率提供早期预警。智能家居设备也在不断发展——大约 2 亿个新扬声器和摄像头使用边缘 AI 来检测本地语音、动作或入侵，从而将云数据传输减少 60%。一些品牌添加了设备上唤醒词检测，可在 200 毫秒内做出响应。自动驾驶汽车公司推出了新型嵌入式 GPU，每秒可处理高达 10 万亿次操作，实时处理来自多个摄像头和 LiDAR 传感器的数据。设备上的 NLP 模型急剧缩小；到 2024 年，高端手机的平均语音识别包将降至 200MB 以下。一些智能手机制造商试点了混合模型，在本地运行基本任务，但切换到云 AI 来处理复杂请求，平衡速度与计算限制。开发人员推出了用于边缘人工智能定制的工具包。到 2024 年，超过 50,000 个移动应用程序集成了设备端人工智能，可进行照片编辑、翻译或智能回复，而无需云 API。初创公司推出了用于可穿戴设备和家用电器中的智能传感器的能源优化芯片，承诺将电池寿命延长高达 20%。随着硬件的进步，品牌也在完善软件。隐私仪表板现在显示人工智能在设备上运行与云上运行的情况，从而在用户之间建立信任。新的发布管道有望为下一代设备提供更轻量级的视觉和语音模型，从而保持设备上人工智能生态系统的快速发展。

近期五项进展

• Apple 售出了超过 2.5 亿部配备升级神经引擎的新 iPhone，可在本地处理 80% 的任务。
• NVIDIA 为全球试点项目中超过 1000 万辆新型自动驾驶汽车提供了嵌入式 AI GPU。
• 特斯拉在 200 万辆新车中安装了先进的设备端人工智能模块，用于实时驾驶决策。
• 微软发布了边缘人工智能工具包，已被 50,000 个应用程序采用，用于离线 NLP 和图像任务。
• Meta推出了具有设备端语音命令AI的智能眼镜，第一年销量就超过100万副。

设备端人工智能市场报告覆盖范围

该报告详细介绍了设备端人工智能市场，涵盖硬件出货量、设备集成和全球不断发展的应用程序。到 2024 年，全球将有超过 40 亿台设备依赖嵌入式 AI 芯片来完成面部解锁、语音命令、图像过滤器和智能预测等任务。智能手机以 25 亿台活跃设备位居榜首，其次是 5 亿台可穿戴设备、8 亿台智能家居设备和约 1000 万台自动驾驶汽车。受高端手机销售和不断扩大的智能家居网络的推动，北美和亚太地区合计占全球销量的 70% 左右。去年出货了超过 3 亿个新的 AI 就绪芯片组，为本地 AI 处理提供动力，同时节省数据和电池寿命。隐私法（尤其是欧洲的隐私法）刺激了对离线语音助手和面容 ID 工具的需求，约 70% 的新旗舰设备至少在本地运行部分 NLP 任务。 Apple 和 NVIDIA 等主要厂商在新品发布中占据主导地位，出货量达数亿台处理器和定制神经引擎。新产品开发的重点是能源效率——可穿戴设备中的内置 AI 芯片现在比早期型号的功耗减少了 40%。智能家居的推出又增加了 2 亿台具有离线唤醒词和命令检测功能的语音设备。边缘人工智能初创公司和大品牌都扩大了对本地专有人工智能框架的投资，推动了竞争。从使用设备上生物识别技术在 1 秒内解锁的智能手机到在几毫秒内处理数十亿个传感器数据点的智能汽车，该报告描绘了嵌入式人工智能如何不断将任务从云端转移到边缘。