【视觉物联_AIoT星图研究院_物联传媒】2024边缘计算市场调研报告_76页_22mb

报告摘要

2024边缘计算市场调研报告总结

核心内容

本报告深入分析了2024年边缘计算行业的整体发展趋势、产业生态、主要应用场景及行业挑战，旨在为行业从业者提供清晰的市场洞察和方向指引。

主要观点

边缘计算定义与优势：边缘计算是介于云和端侧算力之间的技术，具有成本低、低时延、隐私性、灵活性和安全性高的优势。
行业发展趋势：随着AI大模型的发展，边缘计算在多场景中展现出更大的潜力，成为推动数字经济发展的关键技术之一。
市场现状与挑战：边缘计算行业面临落地难、量升价跌、市场碎片化等问题，同时行业需求和驱动力呈现出多维度的特征。

关键信息

一、边缘计算行业概述

发展历程：从2015年OpenFog联盟成立开始，边缘计算逐步发展，2020年代边缘机器学习兴起，2023年随着大模型的发展，边缘计算迎来新的机遇。
行业现状：
- 落地难：定制化需求多，客户预算有限，导致厂商难以盈利。
- 量升价跌：市场需求上升，但预算下降，利润空间被压缩。
- 市场碎片化：应用场景广泛，但每个场景的体量小，厂商难以全面覆盖。
需求与驱动力分析：
- 驱动力：分为政策驱动和市场驱动，政策驱动主要体现在智慧园区、智慧电力等高安全和监管要求的领域。
- 需求度：分为管理需求和经济需求，如智慧电力、工业制造等场景需求度高，同时具备经济价值。

二、边缘计算产业生态

产业图谱：
- 上游：包括边缘芯片厂商（如海思、瑞芯微、算能等）和AI算法厂商（如商汤、旷视、腾讯优图等）。
- 中游：包括边缘盒子、边缘AI服务器等硬件产品，以及算法商城和开放平台等服务。
- 下游：包括智慧能源、智慧制造、智慧交通等多个应用场景的集成商和方案商。
芯片厂商分析：
- 芯片算力：端侧芯片算力多在0.5T-2T之间，边缘芯片算力在4T-32T之间，云计算芯片算力超过200T。
- 芯片架构：主流架构为X86、ARM和RISC-V，其中ARM和RISC-V生态逐步增强。
- 主要厂商：英伟达、昇腾、英特尔、算能、瑞芯微等，各具优势。
硬件厂商分析：
- 边缘盒子：集成化趋势明显，适用于小型项目和改造项目。
- 边缘服务器：用于大型项目，目前项目较少，但未来随着大模型发展，需求将上升。
算法厂商分析：
- 算法图谱：涵盖人员检测、车辆识别、物品检测、事件检测和文字识别等多个领域。
- 盈利模式：多数算法厂商面临盈利难题，需通过标准化、聚焦场景、与硬件厂商合作等方式实现盈利。
- AI开放平台：如海康威视、极视角等提供一站式AI开发与应用平台，提升开发效率。
AI大模型：
- 通用大模型：如华为盘古、百度文心、阿里通义、腾讯混元等，具备多模态、高精度、低门槛等优势。
- 多模态大模型：能处理文本、图像、视频等多模态信息，提升AI在复杂场景中的应用能力。

行业趋势与挑战

技术趋势：AI大模型、多模态技术、云边端协同等成为行业发展的重点方向。
产品趋势：边缘盒子、边缘服务器、AI开放平台、算法商城等产品形态不断丰富。
市场趋势：行业进入快速增长期，但市场碎片化、价格竞争激烈。
行业挑战：
- 落地难：定制化需求高，客户预算有限，导致项目开发成本高。
- 市场碎片化：应用场景多，但每个场景体量小，厂商难以全面覆盖。
- 盈利模式：算法厂商需在标准化、聚焦场景、与硬件厂商合作等方面寻找突破口。

一些探讨

大模型与边缘计算：大模型能有效提升算法精准度，降低定制成本，是解决行业痛点的重要手段。
边缘盒子的未来：随着摄像机端芯片算力提升和边缘AI服务器的普及，边缘盒子可能被取代，但仍是当前主流。
算法厂商的抉择：需在“聚焦”与“广泛”之间做出选择，以适应市场变化。
硬件厂商的策略：通过标准化、性价比、生态合作等方式应对市场挑战。
客户预算问题：在项目需求多、预算有限的情况下，厂商需提供更具性价比的解决方案。

专家评语

行业专家普遍认为，边缘计算在AI大模型推动下将迎来新的发展机遇。
建议厂商聚焦特定场景，提升算法和硬件的适配能力，以实现可持续发展。
多模态大模型将成为边缘计算的重要支撑，提升AI在复杂场景中的应用能力。

市场等级划分

应用市场	主要代表应用领域
一级市场	智慧园区、智慧电力、智慧矿山、智慧交通、工业制造、智慧能源
二级市场	石油化工、智慧工地、智慧校园、智慧零售
三级市场	智慧水务、明厨亮灶、智慧养老、智能家居
四级市场	智慧农业、畜牧业