Embedded AI Market Size & Share, by Angebot (Hardware, Software, Services); Datentyp (Sensordaten, Bild- und Videodaten, numerische Daten, kategoriale Daten); Endbenutzer (BFSI, IT & ITES, Retail & E-Commerce, Manufacturing, Energy & Utilities, Transportation & Logistics) - Global Supply & Demand Analysis & Growth Forecasts, Statistics Report 2024-2036

Wachstumstreiber

• Steigende Nachfrage nach energieeffizienten und leistungsstarken Prozessoren – Der wachsende Bedarf an leistungsstärkeren und energieeffizienteren Prozessoren, die komplexe KI-Algorithmen ausführen können, schafft immer bedeutendere wirtschaftliche Chancen. KI-Algorithmen werden immer ressourcenintensiver und komplexer.
  
  Infolgedessen wächst der Bedarf an Prozessoren, die diese Anforderungen effizient bewältigen können. Die Nachfrage nach leistungsstärkeren Prozessoren wie Hochleistungs-CPUs, GPUs und speziellen KI-Beschleunigern bietet Anbietern eingebetteter KI-Lösungen die Möglichkeit, modernste Technologie anzubieten. Um von den wachsenden Marktanforderungen zu profitieren und leistungsstarke eingebettete KI-Lösungen bereitzustellen, die den sich ändernden Erwartungen der Kunden gerecht werden, sollten sich Lieferanten auf die Entwicklung hochentwickelter Prozessoren, Edge-Computing-Funktionen, energieeffizienter Lösungen und Partnerschaften konzentrieren.
• Steigende Nachfrage nach autonomen und intelligenten Systemen für individuelle Erlebnisse – Der zunehmende Bedarf an besserer Technologie, die Kunden personalisierte und flexible Erlebnisse bieten kann, wird die Einführung dieser Lösungen auf dem Markt für eingebettete KI beschleunigen. Da maßgeschneiderte Erfahrungen erforderlich sind, integrieren verschiedene eingebettete Systeme KI-Funktionen.
  
  Mithilfe dieser Lösungen können Gadgets und Anwendungen Benutzerdaten, Neigungen und Aktivitäten auswerten, um maßgeschneiderte Ratschläge, Ideen und Antworten anzubieten. Diese Lösungen verbessern letztendlich die Kundenzufriedenheit und fördern die Marktexpansion, indem sie Geräte und Systeme in die Lage versetzen, Benutzerpräferenzen zu verstehen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, fundierte Entscheidungen zu treffen und maßgeschneiderte Erlebnisse anzubieten.
• Steigende Nachfrage nach Hochgeschwindigkeits-Datendiensten in IT- und ITES-Unternehmen weltweit – Für viele Unternehmen ist Big Data von entscheidender Bedeutung, und Data Engineering, ein architektonischer Ansatz für die Informationstechnologie, verbindet alles miteinander. In diesem Bereich geht es um die Planung, den Aufbau und die Verwaltung von Data Warehouses, in denen unverarbeitete Daten in leicht lesbare Abfragen für Analysten umgewandelt werden.
  
  Die eingebettete KI hilft IT- und ITES-Unternehmen, mit Hochgeschwindigkeits-Datendiensten und effektiven Datensicherheitsprozessen reibungslos und effizient zu arbeiten.

Herausforderungen

• Schlechte Rechenleistung und Modellmaximierung – Eingebettete KI-Systeme arbeiten häufig auf ressourcenbeschränkter Hardware mit begrenztem Speicher, Verarbeitungsleistung und Energie. Unzureichende Verarbeitungsressourcen können die Leistung von KI-Systemen einschränken, was zu längeren Inferenzzeiten, geringerer Genauigkeit und einer weniger zufriedenstellenden Benutzererfahrung führt. Wenn es aufgrund von Rechenbeschränkungen unmöglich ist, KI-Modelle auf eingebetteten Geräten auszuführen, wird die Einführung dieser Lösungen behindert, da die Modelle möglicherweise nicht die Leistungsanforderungen der beabsichtigten Anwendungen erfüllen.
  
  Da der Markt in diesen Bereichen weiter wächst, wird die Bewältigung dieser Herausforderungen die Bereitstellung leistungsfähigerer und effektiverer KI-Anwendungen auf ressourcenbeschränkten Geräten ermöglichen und die Akzeptanz eingebetteter KI-Lösungen in mehreren Bereichen beschleunigen.
• Datenschutz und -sicherheit können die Zuverlässigkeit zwischen Benutzern und eingebetteten KI-Lösungen beeinträchtigen.
• Algorithmeneffizienz und Modellgröße können die Expansion des Marktes für eingebettete KI behindern.