报告概述

预计到 2034 年，全球设备端人工智能市场规模将从 2024 年的148.7 亿美元增至约1741.9 亿美元，在预测期内以27.9%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据超过 34.9% 份额，收入51.8 亿美元。

设备端人工智能市场是指消费者和工业设备在不依赖云的情况下在本地执行人工智能任务的能力基础设施。这种方法可以直接在专用芯片和优化的软件框架等硬件上进行实时决策，从而确保在连接有限的情况下快速响应并提高可靠性。

根据福布斯，97％的业务领先者投资人工智能的人报告了积极的回报，证实了其强大的价值创造能力。今年，预计将有 25% 的企业部署人工智能代理，但采用率差距仍然存在，81% 的员工仍未使用人工智能工具。地区差异很明显，印度(77%)和中国(72%)的人工智能接受度较高，而美国仅为32%。

该市场的主要驱动因素包括对实时数据处理以及增强隐私和安全性的需求不断增长。随着用户和行业对数据管理方式的意识越来越强，在设备上处理数据可以最大限度地降低隐私泄露的风险，并确保遵守严格的法规。

例如，2025 年 7 月，亚马逊收购了 Bee，这是一家总部位于旧金山的初创公司，专门生产支持人工智能的可穿戴设备。 Bee的主打产品是一款记录和转录日常对话的腕带系统，为用户提供个性化的总结和建议。此次收购标志着亚马逊进军可穿戴人工智能领域的战略举措，旨在通过更加个性化、更代理的人工智能功能来增强 Alexa 生态系统。

关键要点

• 2024 年，在对更快芯片和处理器的需求的推动下，硬件以 64.3% 市场份额领先。
• 捕获的本地模型72.1% 的份额，因为各公司优先考虑隐私和数据安全。
• 计算机视觉占据 34.8% 的份额，反映出其在监控、医疗保健和零售领域的作用日益增强。
• 智能手机和平板电脑占 48.3% 的份额，证实了它们作为设备端人工智能主要平台的地位。
• 消费电子产品达到了44.6% 份额，得益于智能电视、可穿戴设备和联网家庭设备的采用。
• 美国市场49.7 亿美元 到 2024 年，将以 26.3% 的复合年增长率强劲增长。
• 在先进的数字基础设施和早期采用的支持下，北美占据主导地位，占据 34.9% 的市场份额。

设备端人工智能的地缘政治

基于以下数据gzeromedia，设备上人工智能的地缘政治正在以重要方式改变全球力量。人工智能过去主要依赖于少数国家和公司控制的大型云数据中心。现在，更多的人工智能正在智能手机和其他小工具等设备上直接处理。这减少了对昂贵数据中心的需求，并将控制这些中心的权力从政府手中转移出去。

基础设施较少的国家可以通过在设备上使用人工智能而受益，而无需建立庞大的数据中心。制造这些智能设备的公司在这个新的人工智能领域获得了影响力。目前，美国公司引领全球移动设备市场，而中国公司正在成长，但仍处于劣势。全球范围内的影响力越来越少。在设备端人工智能领域进行创新的国家将获得在国际上处于领先地位的新机会。

美国设备端人工智能市场规模

美国设备端人工智能市场正在快速增长，目前价值 49.7 亿美元，预计复合年增长率为26.3%。由于智能手机、可穿戴设备和物联网产品等智能设备的日益普及，该市场正在迅速扩张。人工智能硬件和边缘计算的进步使美国公司能够提供更快、高效和注重隐私的解决方案。

对实时数据处理、增强用户体验和减少对云服务器依赖的需求正在推动增长，特别是在医疗保健、汽车和消费电子等行业。神经处理单元等专用硬件和物联网的广泛采用进一步推动了这一增长。

例如，2025 年 4 月，惠普与Reincubate合作推出个性化AI解决方案，增强设备端AI能力。此次合作的重点是直接在设备上提供人工智能驱动的个性化体验，巩固美国作为设备上人工智能创新领导者的地位。通过在本地处理数据，该解决方案提供实时、注重隐私的交互，减少对云基础设施的依赖。

2024 年，北美在全球设备端人工智能市场中占据主导地位，占据了超过34.9%的份额，收入51.8 亿美元。这一主导地位归因于其强大的技术基础设施、智能设备的高度采用以及对人工智能研发的大量投资。

该地区对医疗保健、汽车和消费电子产品等行业创新的重视推动了对高效、实时人工智能处理的需求。阿迪从理论上讲，大型科技公司的存在以及神经处理单元等专用硬件的进步，进一步巩固了北美在设备端人工智能领域的领导地位。

例如，2025 年 6 月，NOTA AI 和 Wind River 启动了一项战略计划，旨在将生成式人工智能带到边缘，瞄准设备端智能。此次合作凸显了北美在设备端人工智能领域的主导地位，两家公司都利用尖端人工智能技术在设备上本地实现实时数据处理。

组件分析

2024年，硬件代表了设备端人工智能市场最大的组件部分，占据了显着的64.3%分享。这一突出地位是由于专用人工智能处理器（包括 GPU、NPU（神经处理单元）和 ASIC）在实现实时人工智能功能方面发挥着关键作用。硬件进步是提高能效、处理速度和减少延迟的关键，这对于在不依赖云连接的情况下在本地运行复杂的人工智能模型至关重要。制造商越来越多地投资于设计针对设备上人工智能工作负载量身定制的优化硬件组件，因为这些组件通过将数据处理保留在设备上来提供更快的推理并增强隐私性。

例如，2025 年 5 月推出了AI Pro 芯片，这是设备上人工智能的重要一步。它可以在不依赖云的情况下实现更快的实时处理，从而提高语音识别、图像分析和自治系统的性能。

部署分析

2024 年，本地部署模型以72.1%的份额主导设备端人工智能市场，反映了企业对本地数据处理的偏好。这种做法通过将人工智能计算保留在设备或本地网络内，避免传输到公共云，解决了数据隐私、安全性和减少延迟方面的关键问题。

本地人工智能部署对于需要实时响应和严格数据保护的应用程序尤其重要。医疗保健、制造和消费电子等行业的企业受益于本地部署，因为它可以更好地控制敏感数据，减少对网络连接的依赖，并通过人工智能驱动的快速行动改善用户体验。

例如，2025 年 5 月，戴尔科技通过其新的基础设施解决方案和服务推进了企业人工智能创新，强调设备上人工智能的本地部署。通过在本地提供强大的计算能力，戴尔使企业能够安全高效地处理数据，减少对云的依赖。

技术分析

到 2024 年，计算机视觉技术占据34.8%的市场份额，这强调了其作为设备上主要人工智能应用的广泛采用。该技术使设备能够解释和分析视觉数据，为面部识别、物体检测、增强现实和视频分析等功能提供支持。

设备上计算机视觉通过处理图像和数据来减少延迟并增强隐私。对智能摄像头、监控系统和 AR/VR 应用程序的需求不断增长，推动了计算机视觉在设备上的采用，而无需依赖云连接，在受限环境中执行准确的视觉识别对于许多用例至关重要，尤其是在消费电子和安全领域。

例如，2025 年 4 月，HP 与 Reincubate 合作推出了一款利用 on-设备计算机视觉技术。此次合作可直接在设备上进行实时图像和视频处理，通过面部识别和高级视觉分析等功能增强用户体验。

设备类型分析

2024 年，智能手机和平板电脑构成设备端人工智能最大的设备类别，占有48.3%的份额。这些移动设备是人工智能应用的主要平台，范围从语音助手和摄像头增强到生物识别身份验证和个性化用户体验。智能手机中人工智能硬件和算法的集成可实现更快、更私密的人工智能处理。

在消费者对更智能、响应速度更快的设备的需求的推动下，制造商正在嵌入先进的人工智能芯片并优化软件，以在本地执行人工智能功能。这一趋势正在支持实时语言翻译、人工智能摄影等新功能，以及直接在这些便携式设备上进行智能电池管理。

例如，2025 年 5 月，Google 推出了 Gemma 3N 模型，这是一种专为设备上处理而设计的开源人工智能，旨在彻底改变智能手机和平板电脑。这种先进的人工智能模型可以直接在设备上实时处理图像识别、语音助手和个性化推荐等应用。

垂直分析

2024 年，消费电子在设备端人工智能领域占据44.6%份额，主导垂直市场。该行业涵盖广泛的产品，包括智能家居设备、可穿戴设备、娱乐系统和个人小工具。设备端人工智能使这些电子产品能够提供增强的用户交互、情境感知和自主功能，而无需严重依赖云服务。

垂直行业的意义nt share 是由智能设备的快速创新驱动的，这些创新优先考虑隐私、便利性和低延迟。对消费电子产品中嵌入的人工智能功能的持续投资预计将在未来几年加强该细分市场的领导地位。

例如，2025 年 4 月，三星和Google Cloud扩大了合作伙伴关系，将 Gemini AI 模型引入家庭 AI 伴侣机器人 Ballie，集成了设备上的 AI 功能。此次合作可以在设备上本地实时处理数据，从而增强 Ballie 更高效地与用户交互、识别对象和响应命令的能力。

主要细分市场

按组件

• 硬件
• 软件

按组件部署

• 云端
• 本地

按技术

• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 语音识别
• 其他

按设备类型

• 智能手机和平板电脑
• 可穿戴设备
• 智能家居设备
• 汽车
• 其他

按行业

• 消费者电子
• 汽车
• 医疗保健
• 零售
• 制造
• 安全与监控
• 其他

驱动程序

不断增长的物联网采用

物联网连接设备的兴起，例如智能家居小工具、个人助理和可穿戴设备极大地推动了对设备上人工智能的需求。这些设备需要本地数据处理和决策才能实时高效运行，而无需依赖外部云服务器。

随着物联网采用的加速，设备上的人工智能对于提高性能、减少延迟和提供更智能、个性化的用户体验变得至关重要。这种向本地人工智能处理的转变正在改变消费者与技术互动的方式。

例如，2025 年 1 月，三星推出了 Galaxy AI 作为专为工作场所设计的个人助理，利用设备上的 AI 来提高工作效率。随着物联网设备的日益普及，Galaxy AI 可以与各种联网设备无缝集成，直接在设备上提供实时洞察和自动化。  

约束

能源消耗

在设备上运行 AI 模型可能会非常耗能，特别是当任务需要大量处理能力时。功耗的增加给智能手机、可穿戴设备和无人机等依赖持久电池寿命的移动和电池供电设备带来了挑战。

高能源需求可能导致电池更快耗尽，从而限制了这些设备的整体可用性和便利性。因此，平衡能源效率与人工智能模型的性能仍然是制造商关注的重点。

<例如，2025 年 5 月，iOS 19 为 iPhone 引入了人工智能驱动的电池管理功能，以优化电池寿命。然而，在设备上运行高级人工智能模型可能会导致高能耗，特别是对于需要大量处理能力的任务。这凸显了设备端人工智能的一个关键限制，其中持续的处理需求会降低设备效率。

机遇

消费电子产品的扩张

消费电子市场为设备端人工智能集成提供了重大机遇。智能手机、笔记本电脑和可穿戴设备等设备越来越多地融入人工智能，以提供个性化功能、实时处理和增强的隐私。

设备端人工智能可以在不依赖云服务器的情况下提供更快、更准确的性能，从而彻底改变用户体验。由于消费者需要更先进、注重隐私的技术，这种趋势尤其有吸引力

例如，2025 年 8 月，Google 推出了超小型且高效的开源人工智能模型 Gemma 3，具有2.7 亿参数。这种轻量级模型专为在智能手机上运行而设计，可直接在设备上进行高级人工智能处理，从而显着提高性能并减少对云计算的依赖。

挑战

持续升级

设备上的人工智能系统需要不断更新才能保持竞争力、适应新的人工智能模型并确保最佳性能。然而，频繁升级可能会占用大量资源，涉及硬件和软件方面的大量投资。

对于制造商来说，这对在实施新技术的同时保持设备效率提出了挑战。此外，更新必须是无缝的，以避免破坏用户体验，这对公司来说是一个复杂且持续的挑战在快速发展的人工智能领域保持领先地位。

2025 年 7 月，OPPO 推出了人工智能驱动的 Reno14 系列，采用先进的设备端人工智能，可增强相机性能、实时优化和个性化交互。此外，它还推出了可根据用户反馈进行调整的人工智能驱动的售后服务系统，突显了设备端人工智能不断升级的需求日益增长，以保持设备的竞争力和功能，而不依赖于云处理。

最新趋势

代理人工智能和自主系统正在成为一种主要趋势，其中人工智能技术旨在以最少的人为干预进行操作。这些系统可以自主做出决策并执行任务，从而提高各个行业的效率。

代理人工智能可以处理日常任务，例如调度或数据分析，并适应不断变化的环境。此类系统的集成允许更专业的主动、智能的操作，减少持续监督的需要，并提高消费者和企业应用程序的整体生产力。

例如，2025 年 8 月，Android 16 QPR2 更新对 Google Assistant 进行了重大增强，赋予其代理 AI 功能。此更新使 Google Assistant 能够自主执行任务，无需用户持续输入。设备端人工智能的集成可以实现更快的处理和实时决策，因为数据直接在设备上而不是在云端处理。

主要地区和国家

北美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他国家欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本n
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁地区其他地区美国

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

苹果、谷歌、亚马逊和微软已成为设备端人工智能领域的核心参与者市场，利用其硬件、软件和云集成的生态系统。 Apple 专注于通过其定制芯片优化设备级智能，而 Google 将 AI 集成到 Android 和 Pixel 设备中以进行实时决策。

英特尔、NVIDIA、高通、Arm 和华为等芯片制造商通过提供高级设备上 AI 工作负载所需的处理能力发挥着至关重要的作用。高通与 Arm 共同推动移动 AI 创新h 专业架构，而 NVIDIA 和英特尔则增强了边缘设备和物联网应用的计算能力。

百度和其他地区领导者通过推动人工智能研究的进步以及消费者和企业设备的实际部署来补充这一格局。百度凭借其在语言和视觉模型方面的专业知识，将人工智能集成到自动驾驶和边缘平台中。此外，新兴企业和小型创新企业也为医疗保健诊断、工业自动化和个性化助理等利基应用做出了贡献。

市场主要参与者

• Apple Inc.
• 百度公司
• Amazon.com, Inc.
• Google LLC
• 微软
• 英特尔公司
• NVIDIA公司
• 高通技术有限公司
• 华为技术有限公司
• Arm Limited
• 其他

近期动态

• 2025年6月，Apple揭开了苹果智能框架的面纱，使开发人员能够将设备上的人工智能功能集成到他们的应用程序中。这一举措可在应用程序中提供私密的智能体验，强调用户隐私和离线功能。
• 2025 年 4 月，NVIDIA 开始在亚利桑那州生产 Blackwell 芯片，这标志着该公司在美国首次生产 AI 超级计算机。此举旨在增强国内人工智能能力并减少对海外生产的依赖，与增强美国设备端人工智能基础设施的更广泛努力保持一致。