Размер и доля рынка встроенного ИИ по предложениям (аппаратное обеспечение, программное обеспечение, услуги); Тип данных (данные датчика, данные изображения и видео, числовые данные, категориальные данные); Конечный пользователь (BFSI, ИТ и ITES, розничная торговля и электронная коммерция, производство, энергетика и коммунальные услуги, транспорт и логистика) — глобальный анализ спроса и предложения и прогнозы роста, статистический отчет на 2024–2036 годы

Драйверы роста

• Рост спроса на энергоэффективные и мощные процессоры. Растущая потребность в более мощных и энергоэффективных процессорах, способных выполнять сложные алгоритмы искусственного интеллекта, создает все более значительные экономические возможности. Алгоритмы искусственного интеллекта становятся все более ресурсоемкими и сложными.
  
  В резulьтате растет потребность в процессорах, способных эффективно удовлетворить эти требования. Спрос на более мощные процессоры, такие как высокопроизводительные процессоры, графические процессоры и специализированные ускорители искусственного интеллекта, открывает перед поставщиками решений для встроенного искусственного интеллекта возможности предлагать самые современные технологии. Чтобы извлечь выгоду из растущих потребностей рынка и предоставить высокопроизводительные встроенные решения искусственного интеллекта, отвечающие меняющимся ожиданиям клиентов, поставщикам следует сосредоточиться на разработке сложных процессоров, возможностей периферийных вычислений, энергоэффективных решений и партнерских отношений.
• Растущий спрос на автономные и интеллектуальные системы, обеспечивающие индивидуальный подход. Растущая потребность в более совершенных технологиях, которые могут предложить клиентам персонализированный и гибкий опыт, ускорит освоение этих решений рынком встроенного искусственного интеллекта. Поскольку требуется индивидуальный подход, различные встроенные системы включают в себя возможности искусственного интеллекта.
  
  Используя эти решения, гаджеты и приложения могут оценивать пользовательские данные, склонности и действия, чтобы предлагать индивидуальные советы, идеи и ответы. Эти решения в конечном итоге повышают удовлетворенность клиентов и способствуют расширению рынка, позволяя устройствам и системам понимать предпочтения пользователей, адаптироваться к меняющимся условиям, принимать обоснованные решения и предлагать индивидуальный подход.
• Растущий спрос на услуги высокоскоростной передачи данных в ИТ-компаниях и ITES-компаниях по всему миру. Для многих предприятий большие данные имеют важное значение, а инженерия данных и архитектурный подход к информационным технологиям связывают все воедино. Эта область влечет за собой планирование, создание и управление хранилищами данных, где необработанные данные преобразуются в легко читаемые запросы для аналитиков.
  
  Встроенный искусственный интеллект помогает ИТ- и ИТ-компаниям бесперебойно и эффективно работать с высокоскоростными услугами передачи данных и эффективными процессами обеспечения безопасности данных.

Проблемы

• Плохая вычислительная мощность и максимальная оптимизация модели. Встроенные системы искусственного интеллекта часто работают на оборудовании с ограниченными ресурсами, с ограниченной памятью, вычислительной мощностью и энергопотреблением. Недостаточные вычислительные ресурсы могут ограничить производительность систем искусственного интеллекта, что приведет к увеличению времени вывода, снижению точности и ухудшению пользовательского опыта. Когда вычислительные ограничения делают невозможным запуск моделей ИИ на встроенных устройствах, внедрение этих решений затруднено, поскольку модели могут не соответствовать требованиям к производительности предполагаемых приложений.
  
  Поскольку рынок в этих областях продолжает расти, преодоление этих проблем позволит развернуть более мощные и эффективные приложения искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами и ускорить принятие встроенных решений искусственного интеллекта в нескольких областях.
• Конфиденциальность и безопасность данных могут подорвать надежность взаимодействия пользователей и встроенных решений искусственного интеллекта.
• Алгоритмическая эффективность и размер модели могут препятствовать расширению рынка встроенного ИИ.