摘要：边缘计算是一种在靠近物或数据生成源头的一侧部署的技术模式，它集成了网络、计算、存储及应用核心能力，形成一个开放的统一平台，以就近提供高效的服务。其应用程序在边缘侧启动，能够迅速响应网络请求，满足行业在实时业务处理、应用智能化、安全保障及隐私保护等方面的迫切需求

边缘计算是一种在靠近物或数据生成源头的一侧部署的技术模式，它集成了网络、计算、存储及应用核心能力，形成一个开放的统一平台，以就近提供高效的服务。其应用程序在边缘侧启动，能够迅速响应网络请求，满足行业在实时业务处理、应用智能化、安全保障及隐私保护等方面的迫切需求。边缘计算位于物理实体与工业连接之间，或是物理实体的直接延伸，通过这种方式，它实现了更加高效和即时的数据处理与服务提供。边缘计算设备主要包括了芯片、硬件和软件。芯片是用于处理复杂算法的处理器，比如GPU、CPU、MPU等；硬件端则包括了边缘AI盒子和服务器；软件的作用则主要是结合硬件设备完成视频处理（比如渲染、解码等）和AI推理（边缘侧芯片主要是推理为主）工作。

AI边缘计算盒子，也称为AI边缘计算网关，AI BOX，边缘盒子等。内置专用的AI芯片，专为在本地直接运行机器学习算法及应用而设计。同时也集成了人工智能处理能力和边缘计算功能，能够直接在设备端运行AI算法，如机器视觉、语音识别等，从而实现实时数据分析和决策，有效降低了对云端服务器处理数据的依赖。该盒子的显著优势体现在：促进应用智能化升级，实现更快速的响应能力，以及大幅度减少网络通信带宽的需求。设备通常部署在网络的边缘位置，以便更快地处理和响应来自传感器、摄像头等物联网（IoT）设备的数据，而无需将数据发送到云端进行处理。

AI边缘计算盒子通常可以针对不同的应用场景、算法/性能需求等搭配多种AI算力芯片，比如图形渲染GPU、神经网络加速NPU等。通过集成了AI算力芯片和算法，边缘盒子与常规的边缘计算网关或者工控的区别在于边缘计算能力，适用于于对实时性要求高、数据量大、网络带宽受限的场景。

根据QYResearch最新调研报告显示，预计2030年全球AI边缘计算盒子市场规模将达到6.32亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为12.19%。

图00001. AI边缘计算盒子，全球市场总体规模

图00002. 全球AI边缘计算盒子市场前35强生产商排名及市场占有率（基于2023年调研数据；目前最新数据以本公司最新调研数据为准）

从市场竞争来看，目前AI边缘计算盒子企业主要分布在中国大陆和中国台湾，两个地区市场产量占比超过了95%的份额。头部核心企业主要是阿里云、联想、研华、大华、华为、海康、研扬科技、腾讯、图为科技、凌华科技、英码科技、百度等，Top5企业份额接近39.5%。其他地区也有一些新进企业，比如日本的Amnimo Inc和EDGEMATRIX，新加坡的PlanetSpark，欧洲的Forecr和Eurotech。

图00003. AI边缘计算盒子，全球市场规模，按产品类型细分，中算力盒子处于主导地位

图00004. AI边缘计算盒子，全球市场规模，按应用细分，智能制造是最大的下游市场，占有人工智能份额。

AI边缘计算盒子下游应用于各行各业，其中智能制造占据了主要是市场份额，2023年达到了42.6%。但随着智慧交通、智慧社区等领域的普及，2030年智慧城市市场规模将达到6亿美元。不同的应用场景，对盒子的算力要求以及算法不同。在智慧零售领域，由于场景简单，通常是进行静态识别的检测算法，一般使用低成本/低算力的设备。而对于工业制造、智慧矿山、智慧交通等领域，中算力（20-100TOPS）即可满足大部分场景的算力要求。2023年中算力盒子市场规模为3.69亿美元，市场份额达到了58%，预计未来几年仍保持主导地位。

图00005. 全球主要市场AI边缘计算盒子规模

主要驱动因素:

政策支持：国家大力推进新型基础设施建设，包括5G网络、物联网、大数据中心等，为AI边缘计算盒子的发展提供了良好的基础设施支持。许多地方政府出台了支持AI边缘计算盒子的补贴和税收优惠政策，降低企业的建设和运营成本。

市场需求增长：在工业4.0背景下，智能制造对实时数据处理和高可靠性的需求不断增加，AI边缘计算盒子能够满足这些需求。智能安防领域，AI边缘计算盒子用于实时视频分析、人脸识别、行为识别等，提高了安全性和响应速度。智慧城市中，AI边缘计算盒子用于交通管理、环境监测、公共安全等，提升了城市管理的智能化水平。

技术进步：高性能处理器的发展，如GPU、TPU和FPGA，显著提升了AI边缘计算盒子的计算能力，使其能够处理复杂的AI任务。通过模型压缩和剪枝技术，将大型的深度学习模型转化为轻量级模型，适用于边缘设备的计算资源。

来源：可爱无尾熊