云实现一直是人工智能(AI)的领域，但随着人工智能走向边缘，无论是在设备上、网关上，还是在内部服务器上，地平线上有一个巨大的变化。人工智能和机器学习市场研究公司ABI research的报告。
根据该报告，这种转变将首先发生在推理(机器学习)方面，然后通过训练。这将为那些拥有节能芯片组和其他产品、能够满足边缘人工智能计算需求的芯片组供应商创造机会。ABI Research在报告中说，Edge AI推理将从2017年的6%增长到2023年的43%。
ABI Research行业分析师Jack Vernon在报告中表示:“更便宜的边缘硬件、关键任务应用、缺乏可靠和经济的连接选项，以及希望避免昂贵的云实现，将推动人工智能处理向边缘转移。”“消费类电子产品、汽车和机器视觉供应商将在推动边缘人工智能硬件市场的初期发挥关键作用。
采用人工智能的成熟市场包括汽车、移动设备、可穿戴设备、智能家居、机器人、小型无人机、智能制造、智能零售、智能视频、智能建筑以及石油和天然气行业。根据该报告，到2023年，具有设备上人工智能推理能力的设备的出货量将从2017年的7900万台增加到12亿部。
云仍将是人工智能设备出货量的一个关键市场，但其在整体市场中的份额将下降。在2023年将产生的30亿台人工智能设备中，超过22亿台将依赖云服务提供商进行人工智能培训。ABI Research表示，硬件供应商不应过于担心这种从云计算转移的趋势，因为人工智能培训很可能由相同的硬件支持，只是在边缘，无论是本地服务器还是网关系统。
芯片供应商正在转向人工智能。移动设备供应商华为(Huawei)正与Cambricon Technologies合作，在其P20 pro手机中引入用于电池电源管理的设备人工智能培训。英伟达(NVIDIA)、英特尔(Intel)和高通(Qualcomm)等厂商正在推动交付硬件，使汽车制造商能够试验设备上的人工智能培训，以支持他们在自动驾驶方面的努力。
弗农表示:“使用人工智能的设备的大规模增长对相关生态系统中的所有参与者都是积极的，但关键的是，那些在边缘启用人工智能的参与者将看到需求的增长，这是迄今为止行业所忽视的。”“供应商不能再继续忽视人工智能在边缘的潜力。随着市场势头继续向超低延迟和更强大的分析转变，终端用户必须开始将边缘人工智能纳入他们的路线图。他们需要开始考虑新的商业模式，比如端到端集成或芯片组服务。”
了下:M2M(机器对机器)
