20260608-灼识投资咨询_上海_-全球端侧AI推理芯片行业报告_12页_1mb
报告摘要
全球端侧 AI 推理芯片行业报告总结
核心内容
端侧 AI 推理芯片是将 AI 模型与智能设备感知技术相结合的硬件组件，用于在设备端直接处理文本、图像、视频、音频等数据，实现高精度分析与实时决策，减少对云端资源的依赖。随着智能设备的广泛应用，端侧 AI 推理芯片在多个领域展现出强劲的增长潜力。
主要观点
- 行业背景：智能设备部署的快速扩张推动感知数据量指数级增长，对前端处理和本地计算能力提出了更高要求。
- 端侧 AI 推理芯片的重要性：这类芯片能够构建感知、计算、执行一体化的闭环系统，显著提升设备的智能化水平。
- 增长趋势：全球端侧 AI 推理芯片市场预计在 2024 至 2030 年实现快速增长，其中机器人领域增速最快（54.9%），其次是智能家居（48.9%）和智能汽车（34.0%）。
- 视觉端侧 AI 推理芯片：作为端侧 AI 推理芯片的重要细分领域，视觉端侧芯片因对高分辨率、智能化及低延迟处理的需求而快速崛起，中高端芯片成为增长最快的子类。
关键信息
全球市场预测（2024-2030）
| 分部 | 年复合增长率 (%) | 2024 年市场规模（亿元） | 2030 年市场规模（亿元） |
|---|---|---|---|
| 个人设备 | 32.9 | 89.2 | 79.1 |
| 视觉端侧 | 10.2 | 6.7 | 12.9 |
| 智能汽车 | 19.7 | 1.6 | 3.1 |
| 智能家居（不包括机器人） | 48.9 | 1.4 | 0.8 |
| 机器人 | 54.4 | 3.9 | 3.9 |
| 其他 | 42.0 | 3.1 | 0.2 |
全球出货量预测（2024-2030）
| 分部 | 年复合增长率 (%) | 2024 年出货量（百万颗） | 2030 年出货量（百万颗） |
|---|---|---|---|
| 个人设备 | 32.9 | 63.7 | 139.6 |
| 视觉端侧 | 10.2 | 11.2 | 99.9 |
| 智能汽车 | 19.7 | 6.8 | 15.5 |
| 智能家居（不包括机器人） | 48.9 | 15.5 | 133.4 |
| 机器人 | 54.4 | 0.8 | 11.8 |
| 其他 | 42.0 | 2.0 | 14.6 |
中国市场预测（2024-2030）
| 分部 | 年复合增长率 (%) | 2024 年出货量（百万颗） | 2030 年出货量（百万颗） |
|---|---|---|---|
| 个人设备 | 34.9 | 11.2 | 36.9 |
| 视觉端侧 | 11.1 | 15.3 | 23.8 |
| 智能汽车 | 22.5 | 20.0 | 28.0 |
| 智能家居（不包括机器人） | 55.3 | 28.0 | 32.5 |
| 机器人 | 59.9 | 23.8 | 36.9 |
| 其他 | 45.7 | 36.9 | 36.9 |
视觉端侧 AI 推理芯片细分领域预测（2024-2030）
| 应用场景 | 年复合增长率 (%) | 2024 年出货量（百万颗） | 2030 年出货量（百万颗） |
|---|---|---|---|
| 工业 | 6.7 | 11.2 | 23.8 |
| 城市 | 6.1 | 15.3 | 28.0 |
| 家居 | 14.2 | 23.8 | 32.5 |
| 其他 | 7.1 | 36.9 | 36.9 |
市场驱动因素
- 智能转型：传统图像与视频系统难以满足现代场景对实时性、精准度和智能化的要求，高性能 AI 芯片成为必要。
- 数据处理需求：设备对高分辨率、多模态感知的需求增长，推动异构芯片架构（集成 NPU、ISP、DSP）的发展。
- 政策支持：中国出台多项政策鼓励端侧 AI 推理芯片的发展，如《关于推进移动物联网“万物互联”发展的通知》、《新基建规划》、《“十四五”智能制造发展规划》等。
行业发展趋势
- 性能升级：市场正向中高端芯片倾斜，中高端芯片出货量占比持续扩大。
- 应用场景扩展：视觉端侧芯片在工业、城市、家居等多领域应用广泛，市场细分进一步明确。
- 技术创新：异构芯片架构成为主流，支持更复杂的 AI 任务，如图像增强、语义理解、语音交互等。
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