2024边缘计算市场调研报告

wlinkwlinkedia研究院、深圳市物联传媒有限公司拥有，任何单位和个人，不得在未经授权和允许的情况下，进行全文或部分形式（包含纸制、电子等）引用、复制视觉物联、AIoT星图研究院、深圳市物联传媒有限公司拥有对本报告的解释权。本报告所包含的信息仅供相关单位和公司参考，所有根的具体行为与决策，以及其产生的后果，视觉物联、AIoT星图研究院、深圳市物联传媒有限公司概不负责。本报告部分素材wlinkmnediawlinkmnedia在云边一体化趋势下，边缘计算已与云计算一起成为驱动数字经济发展的关键技术之一，去年我们发布了《2023边缘计算市场调研报告》，也得到了诸多行业企业的支持与关注，过去一年时间，随着AI大模型的发展，边缘计算迸发出更大的能量，也给行业带来更多的变化，《2024边缘计算市场调研报告》将与……wlinknediawlinknediawlinkmnediaPART1行业概述发展历程、行业现状、需求与驱动力分析PART2产业生态目录生态图谱与生态分析目录PART3数据与场景分析主要应用场景分析主要应用场景分析PART4行业趋势与挑战技术趋势、产品趋势、市场趋势及行业挑战PART5一些探讨关于行业现象和话题的探讨PART6专家评语行业专家对行业的看法与见解wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia盟由Cisco、英特尔、微软等公司共同发起，边缘机器学习的兴起(2020年代):随着深度盟由Cisco、英特尔、微软等公司共同发起，的概念，强调将计算能力和存储资源尽可能地靠近数据来源和终端设备，以减少数据传随着生成式AI的不断演进,大模型在图片、音视频等多模态领域的表现展露了其在产业端应用的巨大潜的概念，强调将计算能力和存储资源尽可能地靠近数据来源和终端设备，以减少数据传随着生成式AI的不断演进,大模型在图片、音视频等多模态领域的表现展露了其在产业端应用的巨大潜能.大模式在行业落地需要本地化推理与部署，在边输延迟和网络拥堵，并提供智能服务缘节点把大模型分拆,将部分大模型的能力部署到小模型或行业模型中。可以在边缘节点处理本地数据驱wlinknediawlinknedia在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它从边缘计算的位置、能力与价值等维度给出定义，在边缘计算产业发展的初期有效牵引产业共识，推动边缘计算产业的发展。边缘智能、边缘连接等。边侧大模型盒子的涌现将高效解决产业中长尾算法应用问题，大大强化盒子的普适性，但各厂家之间的边侧模型盒子边侧大模型盒子的涌现将高效解决产业中长尾算法应用问题，大大强化盒子的普适性，但各厂家之间的边侧模型盒子有的口号模式或静态模式。wlinkmnediawlinkmnedia一方面是定制化需求多，每个项目都或多或少要重新定制开发，大部分客户在细分需求面前很难精准度不够，用户体验不好，后期服务和调优的成本也变得很高。所以需要更多的项目去分摊成边缘AI高度依赖于场景，其应用场景非常广泛，智显然不太现实，一方面是不够聚焦对场景需求理解不一方面精力也有限，很难覆盖太多场景。因而选择什么场景去深耕是边缘计算厂商当下需要做的重要抉择，厂商还得根据自身能力、自身优势还有资源目前边缘Ai还处于行业发展初期，项在项目上投入预算就更加有限。综合来看虽然需求上升，但是预算降低、成本高、市场竞争加剧等因素让市场利润明显萎缩，wlinknediawlinknedia边缘计算行业需求与驱动力分析加快实施“东数西算”工程，推进云网协同发展，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。按照绿色、低碳、集约、高效的原则，持续推进绿色数字中心建设，加快推进数据中心节能改造，持续提升数据中心可再生能源利用水平。推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，面向政务服务、智慧城市、智能制造、自动驾驶、语言智能等重点新兴领域，提供体系化的人工智能服务。《算力基础设施高质量发展行动计划》工信部等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，其中提出，推动算力结构多元配置。结合人工智能产业发展和业务需求，重点在西部算力枢纽及人工智能发展基础较好地区集约化开展智算中心建设，逐步合理提升智能算力占比。推动不同计算架构的智能算力与通用算力协同发展，满足均衡型、计算和存储密集型等各类业务算力需求。促进边缘算力协同部署。加快边缘算力建设，支撑工业制造、金融交易、智能电网、云游戏等低时延业务应用，推动“云边端”算力泛在分布、协同发展。加强行业算力建设布局，满足工业互联网、教育、交通、医疗、金融、能源等行业应用需求，支撑传统行业数字化转型。wlinkmnediawlinkmnedia因安全或监管要求，政府政策文件驱动，市场潜力大，行业因安全或监管要求，政府政策文件驱动，市场潜力不大或开没有安全和监管属性，没有政策文件驱动且市场不大或者玩没有安全和监管属性，没有政策文件驱动但市场潜力很大，不少wlinknediawlinknedia需求度模型主要为管理需求与经济需求两个层面。管理需求：应用客户使用边缘计算产品最主要的目的是出于对人、车与事物的安全管理，经济需求：对人、车与事物等安全管理需求很大并且急需通过技术手段对人、车与事物等安全管理需行业不存在安全管理方面的问行业不存在安全管理方面的问题，但是可以通过技术收到提升wlinkmnediawlinkmnedia强强强强强弱强弱强强强强强强强弱强强强弱强强强强强强强弱强强强强强强强强强强强强强弱强弱强弱强弱弱强强强弱强弱强弱弱弱弱一级市场：是最值得期待的市场，它的特点是市场潜力大，行业需求二级市场：是较为值得期待的市场，相较于一级市场而言，它的特征表现为市场潜力较大，行业需求度较高，但是目前阶段市场上还有其他的替代方案能够满足目前需求，导致市场开拓难度增大，或者行业的推动力并且需求度也不错，但是因为标准化问题，或者推动力不是很强力，导致四级市场：指的是市场容量较小，并且市场开拓难度较大；或者是虽wlinknediawlinknedia边缘计算产业图谱wlinkmnedia边缘计算产业图谱wlinkmnedia 智慧能源、智慧金融、智慧教育、智慧制造、智慧交通、智慧安防、智慧电力、石油化工、智慧工地、智慧环保、智慧矿山、石wlinknediawlinknedia边缘计算市场碎片化，体量还不大，芯片流片成本高，很难支撑高昂成本，所以市场真正定位边缘计算芯片的边缘盒子芯片市场对生态和性价比要求高，边缘盒子落地依赖算法，算法厂商不可能所有芯片都一一适配，出货量大的主要集中于RK和算能两家原厂，RK芯片生态比较丰富，而算能提供从芯片、主在国产化背景下，国内算力芯片快速发展，不过大算力芯片高度依赖资源，市场竞争比较激烈，算力单元少，芯片的成本，并且使他们可以根据自身需要进行定制设计。这为硬件制造商提供了更大的灵活性。另外在国产信创项目，对芯总结来说，RISC-V和ARM各有优势，选择哪种架构取决于具体的应用场景、产品成本、以及是否需要高度定制的硬wlinkmnediawlinkmnediawlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia无无wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia边缘盒子的落地高度依赖场景，应用场景虽很广泛，但每个场景体量都还边缘盒子的落地高度依赖场景，应用场景虽很广泛，但每个场景体量都还不大，也倒逼着硬件厂商做定制、做算、编解码一体如NVR产品形态，再如集存、算、编解码、物联一体的鸿鹄智联物联主机，根据不同场景需一方面是在当前大环境下，市场需求量起不来，硬件厂商为生存，不得不用更低价吸引市场，另一方面是落地成本高，下游方案商、算法厂商都不从而形成量未起，价先卷的情况，目前边缘盒子还处于行业发展初期，通过更大的市场体量与项目积累，能够wlinknediawlinknedia未来随着Ai算法精准度提升，盒子落地会越来越多，不过也有行业人士认为：随着摄像机端芯片的算力越来越大，以及服务器端大算力卡的价格下降，各大平台公司、算法公司在摄像机端的算法适配上可以根据需求配置不同的算法固件，所以后期边缘盒子的市场有可能被端侧摄像机和AI边缘盒子硬件厂商标准化相对高，市场也就最容易卷，拼的还是硬件方案的多样性和系统的边缘服务器用于更大型的边缘AI项目，采用服务器+算力加速卡，如一个园区用一两个Ai未来，随着场景对AI的需求增多，本地化训练和推理要求越来越高，特别是随着大模型的发展，wlinkediawlinkediawlinknediawlinknediaAI算法厂商被认为是边缘计算产业链上最具价值的一环，落地场景的确依赖算法，但是包含头部的AI四小龙在类的算法公司在盈利模式上始终无法形成闭环，高昂的研发不划算，这点算法厂商当然清楚，所以尽量想把最常用的算法做成标准化，可是再成熟的算法在同样的场景下客户需求不同还是得做优化，而且这种优化还需要另一方面业务闭环，下沉到场景中对接直接客户做项目。虽然有融资，有长远目标，但是生存压力非常大，做广而多的算法落地不了对厂商没有意义，于是选择聚焦，要么聚焦特定几个场景做整体解决方案。人员规模小，盈利是最主要目标，主要做定制需求，客户需要什么，无论什么场景，在能力范围内核算成本后有利润就做。wlinkmnediawlinkmnedia别别别别踪踪别别别别别别别别别wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia随着AI智能化的加速,各行各业都有智能化的需求.基于行业碎片化,需求多样化的现状,一个厂商不可能开发出所有的算法,来满足客户的多样化的需求。算法商城集合联营是行业感知面向AI算法与应用生态产品所创建的一种新商业模式，以华为好望商城为例，华为好望一站式智能视频算法商城集合了可运行于华为软件定义摄像机和智能视觉平台的优秀第三方算法，满足金融、能源、教育、园区等诸多行业的智能化诉求，同时，解决了开发者和使用者面临的沟通难题，让开发者专注需求，快速迭代；让使用者按需可选，经济使用。由华为云云商店与合作伙伴联合运营，以“高精度、易交付”为原则，由华为亲自参与生态合作产品的评估、测试和认证，以保证所认证的生态产品wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia应用集成的全流程AI服务,致力于打造AI视觉应用生态。专门面向行业个性化场景的全场景、高精度、零门槛的算法训练平台。平台提供数字能源、住宅建筑、工商企业、交wlinknediawlinknedia算法厂商除了提供算法和解决方案外，对大中型政企与科研院所提例如极视角的极栈平台，可实现向上承接前台业务，向下连通业务数据，将AI算法开发全流程中可复用、共享的能力完全抽象出来，同时为全链路提供统一标准规范，对资源实现系统化、集约化的大提高了对前台业务需求的响应速度，实现业务的●极栈平台支持图像、语音、文本等多种数据处理，内置三十多种预处理增强算法，从源头把控模型，实现60%数据的智能标注，标注效率提升●自动生成汇总平台所有源数据质量和数据集wlinkmnediawlinkmnedia边缘AI在各行业场景中的落地依赖算法，算法的高定制化、高成本和精准度是三大难，用户需求不少，真正能起量的场景屈指可数，市场需求的定制化是无法改变，如何而大模型本身就是个大学生或研究生，我只需要给它简单培训下就可以上岗，给点提示，少量实例，加上些微调，就可以部署到到百亿级参数的PanguP系列，满足低时延、低成本的边缘推理需求；再到千亿级参数的PanguU系列，成为企业通用大模型的坚实底座；直至万亿级参数的多模态能力：能够更好、更精准地理解包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等在内的多种模态信息。在图片和视频识别方面，可支持10K超高分辨率；在wlinknediawlinknedia百度发布了文心大模型4.0Turbo，系列的编译器自动优化过程，不管是对于语言模型还是扩散模型，整个推理性能都能提升到知识增强、检索增强和对话增强等核心技术的持文心轻量级模型适合解决确定场景的问题，理能力与更丰富的知识，可以提供专业深度的帮助；4.0腾讯混元已扩展至万亿级参数规模，采用混合专家模型(MoE)结构，在通用基础能力和专业应用能力方面处于国内主流大模型领先地位。无论是企业客户还是个人开发者，都可以通过腾讯云上API直接调用腾讯混元，实现更便捷的智能化升级。腾讯还联合生态伙伴，将大模型技术与20多个行业结合，提供超50个行业在视频生成领域，腾讯混元支持文生视频、图生视频、图文生视频、视频生视频等多种视频生成能力，视频生成wlinkmnediawlinkmnedia可单次可处理多达1000万字的长文档，还能同时解析100份不同格式的文档，支持多文件类型、多数据格式解析、多场景优化，便于用户使用和继承。通义灵码基于阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。面向企业客户和个人开发者，提供完整的模型服务工具和全链路应用开发套件，预wlinknediawlinknedia智能产业发展至今，业界普遍认为“数据、算法、算力”构成了人工智能的三大要素。这三大要素共同推动了人工智能第三次浪潮的蓬勃发展，但在过程中，传统C泛化能力不足：例如，一个仅使用白天采集的车辆数据训练出来的检测模型，在夜晚使用时性能就会大打折扣。传统的深度学习往往难以兼顾这些场景差异性，导致不得不缺乏推理与认知能力：传统深度学习以监督学习方法为主，其基本原理是训练神经网络来拟合监督标签，无法形成逻辑认知。对于没有见过的新任务或复杂的业务逻辑均需AIAI多模态大模型与小模型结合，小模型结构化数据先抓取分析，多模态大模型二次验证，大大提升精准度，并且大模型的再学习训练能力，亦大大提大小模型一体、软硬一大小模型一体、软硬一体、基于平台的训推一体，是面向业务一体化实战型的AI利支持原有AI以场景驱动AI算法持续优化，实现不同场景算法需运用多模态大模型技术，通过自然语言，代替算法代码开发模式，做到零代码冷启wlinkmnediawlinkmnedia设备利旧，网关过滤大幅提高算法生产效全面解决项目落地过程中数据采集、数据标注、算法生产到应用部署和实地安装的根据客户实际需要自主生产、本地化部署所需算法，并根据业务场景需求算法自动交通场景：边缘多模态大模型二次分析，解决高速违法事件检测精度问提供大模型智算网关和大模型融合一体机两种产品形态，助力客户快速生产行wlinknediawlinknedia边缘计算方案商很多由硬件厂商和算法厂商演变而来，无论是硬件厂商还是算法场景，单纯靠卖硬件或者算法在边缘Ai场景一方面是体量目前很难支撑公司的运营，另一方面是很难落地，自己下场做解决方案是最直接的方式，特别是算法厂商，基本上都已经不会只是卖算法，都有涉及场景解决方案的业务。做解决方案，围绕项目来，客户基本是甲方或者系统集成商，一般会围绕公司资源或者技术优势聚焦几个应用场景，深耕细作。系统集成商直接面对需求方，会聚焦场景做项目，边缘AI只有整个系统项目的一个细分需求，集成商会联合方案商或软硬件厂商一起来满足甲集成商愿意去推动AI项目的落地，但是目前的难点是除了通用的成熟算法，AI算法识别精准度不太够，客户期望的是能解决特定场景的针对性方案，精准度不够话带来服务成本就很高，并且可能影响整个项目的进度和应收款这是集成商担忧。wlinkmnediawlinkmnedia.wlinknediawlinknedia智慧园区是构建智慧城市、推动数字化转型的重要载体，旨在通过人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网等数字化效、稳定的服务。边缘计算是智慧园区建设的关键方向之一，通过将计算机视觉、数据分析等应用集成在园区内的边缘终端，在满足智慧园区应用需求wlinkmnediawlinkmnedia华为行业感知智慧园区安防解决方案由智能边缘、IVS1800:一机多用，单台满足小型园区、社区、银行网点等wlinknediawlinknedia障系统的重要组成之一，围绕工地安全生产、智能视频监控、人员实名制管理、设备监视等各方面管理问题，通过智慧工地边缘AI盒子监控视频wlinkmnediawlinkmnedia芯算一体智慧工地边缘AI盒子监控视频分析管理平台，实现对人员异常进出考勤通道，包括跨越、下钻闸机、通过侧门进入工地行等行为，进行分析和抓拍记录。能实时wlinknediawlinknedia网络摄像头边缘计算平台AI视觉识别算法网络摄像头边缘计算平台AI视觉识别算法AI视频分析系统视频结构化+算法结构化+应用层API终端用户根据自身场景采集100张图片wlinkmnediawlinkmnedia青少年儿童心智不成熟且安全意识淡薄，拥挤、打闹、霸凌等危险行为时有发生。华中师范大学教育治理现代化课题组的调查结果显示，中国中小学生校园欺凌的发生率《防范中小学生欺凌专项治理行动工作方案》等系列政策，取得一定的成效，但中小学生校园欺凌事件在中小学校仍频繁发生，欺凌方式令人心惊，这不仅严重威胁学生的身心另外学校周边环境复杂，校内/外不安全因素时刻影响学生的人身安全，而目前校园安防应用依然是以实时监控校园安全痛点：如何减少人员投入和如何提基于人的不安全行为管控的解决方案，帮助学校优化人员管控人力投入，提升人的不安全行为监管、干预、教育一体化智能化手段，最大程度上减少人的不安全行为造成的风险隐患和事wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia同时还要高度重视日常管理。其中值得注意的是，安全生产管理其实极具难度，因为安全事故的发生往往是人的不安全行为、物的不安全状态，以及环境、管理等通过部署先进的边缘计算系统，实现了对生产线的全面智能化管理，实时对员工是否佩戴口罩和安全帽、危险区域入侵行为、明火等危险源进行识别；实时收集和分析生产数据，自动调整生产参数，优化生产流程，实现了设在工业质检领域，基于边缘计算的智能质检系统。该系统能够实时处理生产线上的图像数据，通过深度学习算法准确识别产品的表面缺陷，这种即时的质检反馈使得企业能够迅速调整生产工艺，减少不良品的产生，同时避免了传统人工质检的主观性和效率问题。以3C电子行业为例，该行业中国的质检人员大概300wlinknediawlinknedia传统机床管理机床故障无人知，违规操作风险大，加载大华鸿鹄后机床管理实现远程可视监管，现场违规操作语音报警提醒，联动设备减速或停机wlinkmnediawlinkmnedia加强矿山人员聚集区域重大风险管控，推广井下人员高精加强矿山人员聚集区域重大风险管控，推广井下人员高精《煤矿智能化标准体系建设指南》推动中小型矿山机械化升级改造和大型矿山自动推动中小型矿山机械化升级改造和大型矿山自动化、智能化升级改造，加快灾害严重、高海拔等《关于进一步加强矿山安全生产工作的意见》《智能化矿山数据融合共享》《智能化矿山数据融合共享》依托人工智能平台、依托人工智能平台、AI算法方面的技术积累，引入AI大 推广推广AI视频智能监控、井下高精度定位、露天矿边坡监测预警等系统，强化关键区域、重具备基于具备基于AI实现带式输送机计量、空载、跑偏、大块煤、堆煤、异物，以及人员违规wlinknediawlinknedia边缘计算场景分析引入英特灵达的非煤矿山视频AI智能监控解决方案，能够满足矿山在灾害监测、预警和管理等方面的具体需求，实时对地面和井下关键点位进行矿山安全监测预警，以提通过视频监控结合人工智能技术，实现离岗检测、人员进入识别、区域人数统计、摄像头异wlinkmnediawlinkmnedia三大场景人的行为安全物的状态安全三大场景四类地点非煤地下矿山非煤露天矿山四类地点wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia反馈优化的机制。核心能力核心能力wlinknediawlinknedia电力计量房智能巡检，智能监测计量房及周转柜，减少人员计量资产违规摆放、违规丢表分拣等事件，保障计量房安全。燃气管道无线视频智能监控，及时预警燃气管道外部风险，识别全类型工程车辆及气体泄漏风险，电力计量房智能巡检，智能监测计量房及周转柜，减少人员计量资产违规摆放、违规丢表分拣等事件，保障计量房安全。燃气管道无线视频智能监控，及时预警燃气管道外部风险，识别全类型工程车辆及气体泄漏风险，提升管道人防、物防、技防融合。wlinkmnediawlinkmnedia在数字化和智能化飞速发展的今天，医疗卫生数据已占全球总数据量的30%，边缘AI正逐渐升医疗整个的速度和精准度，有力推动精准医疗的发展。于医疗行业来说，系统之间的交互协边缘AI在医疗影像处理方面展现出强大的能力。通过本地化的快速分析，医生可以更快、更准确地诊断疾病，制定治疗计划。边缘AIwlinknediawlinknedia②基于医疗大数据，提供机器学习能力，快稳定的纪录病例，并在运行多样应用程序时无延迟。致力于提供创新解决方案，以满足医疗产业不断变化的需求。凭借先进的技术且经过UL60601-1医疗级认证，HID系列产品能在医疗环境中带来运算的准确性和安全性，将有效品能在医疗环境中带来运算的准确性和安全性，将有效wlinkmnediawlinkmnedia背景：国家民航局今年初发布的《智慧民航建设路线图》中提出智慧机场建背景：国家民航局今年初发布的《智慧民航建设路线图》中提出智慧机场建成飞行区感知设备智能互联，加强多源信息融合，提升智能决策能力，实现场面风险辨识和预警；推进枢纽机场流程再造，实现多主体一体化运行。同时，作业与服务智能化积极应用人工智能、大数据、物联网、智能机器人等技术，推进飞行区保障无人化作业，逐步实现飞行区内全类型设备的少人无人协同作业，增强机坪运行安全技防水平，降低机场设备能耗，提升地面保障协同能力。推进智能化实时风险识别技术应用，实现对围界入侵、滑行冲突、无人驾驶航空器与飞鸟入侵、道面异常等是天海宸光自主研发的全栈式人工智能数智赋能平台，可针对不同行业领域的多样化需求，向客户及合作伙伴提供包括应用类软件、算法、边缘计算、硬件设备和技术 人工智能数字塔台系统通过基于深度学习的全景视频智能分析、基于计算机图形学的视频增强显示等关键技术，并结合全景视频拼接融合技术、机场监视数据ADS-B，实现了机场的跑滑道、机坪重要区域的全天候、无盲区的全景实时监视以及监控画面显示，机场场面飞机、车辆的智能识别、精准定位，并对目标同时为推进机场智能化实时风险识别技术应用，提高机场场面智能车辆违规进入跑道等，能够及时发现并预警。人工智能数字塔台系统基于计算机视觉人工智能技术，结合机场场面视频监控，运用目标识别与定位，图像分割，高精度测距，实现跑道入侵的智能监测预警，避免人为因素或监视死角wlinknediawlinknedia增强融合显示，飞机智能追踪，关联球机一点即视，历史视频同步回溯、高精度机头wlinkmnediawlinkmnediawlinknediawlinknedia算力原生是解决大规模、泛在多样的异构计算资源生态隔离问题，实现应用跨架构无感迁移执行的重要技术，算力原生是解决大规模、泛在多样的异构计算资源生态隔离问题，实现应用跨架构无感迁移执行的重要技术，包含算力抽象、跨架构编译优化和原生运行时三大核心技术，使能多样泛在算力环境下屏蔽复杂软硬件差异，以实现同一应用一套代码、动态重构大模型降低Ai算法定制成本，并且通过自学习和Ai算法多次判断，提升精准度，无论视边缘大模型实时推理还是云端大模型的协同判断，对行这是企业向我们分享的观点。是的，需求可以是多样化的，但是企业自身可以根据沉淀积累做成标准化、模块化，这是解决目前行业痛点的有效方向，也许很多企业都知道要往这方面做，在投入与产出面前，真正能沉下低成本、易部署、轻售后的一站式完整边缘计算解决方案才能符合市场边缘盒子并不仅仅是算力，单纯算力在很多场景中并不能满足需求，算力+网关集成，存储+算力+编解码+网关边缘盒子并不仅仅是算力，单纯算力在很多场景中并不能满足需求，算力+网关集成，存储+算力+编解码+网关集成的趋势越来越明显。边缘Ai项目很多是由政策驱动的，处于安全的考虑因而对国产化芯片、国产化系统都会有特定要求，另一方面是防止国外卡脖子的。wlinkmnedia因为方案商或者集成商的落地成本还相对比较高，因而对性价比就会有更多的要求；此外目前还处于行业发展初期，很多项目还处于实验阶段，成本太高客户比较难以承受，不利于行业的推广普及。随着因为方案商或者集成商的落地成本还相对比较高，因而对性价比就会有更多的要求；此外目前还处于行业发展初期，很多项目还处于实验阶段，成本太高客户比较难以承受，不利于行业的推广普及。随着AI应用场景的不断增多，小算力场景需求可能直接在端侧就满足了，而边缘侧会侧重于大算力，才能满足更多场景的AI需求及大模型本地部署及训练需求。wlinknediawlinknedia边缘Ai的应用场景从安全生产拓展边缘Ai的应用场景从安全生产拓展智能家居等诸多行业，厂商们会侧重在数智化时代，通过Ai来解决安全在数智化时代，通过Ai来解决安全和降本增效的需求增长是很明确的，就拿边缘盒子这个产品来说，未来两年均保持30%以上的行业增速，市国内在需求量比较大的安全生产等通用市场竞争比较激烈，而海外市场不仅仅是欧美市场，东南亚、南美市场对AI的需求在不断增长，特别是在头部安防厂商被制裁后给其他厂商腾wlinkmnediawlinkmnedia标准不统一各厂家之间的边侧模型硬件互不兼容，需较长时间周期建设行业碎片化，落地成本高、算法精准度不够后期服务多，项目周期长，市场竞争激烈，市标准不统一各厂家之间的边侧模型硬件互不兼容，需较长时间周期建设行业碎片化，落地成本高、算法精准度不够后期服务多，项目周期长，市场竞争激烈，市场需求还小，量升价跌，生态全球经济下行，行业项目有需求但预算降低，让原本落地成算法厂商普遍对场景认识不足，不同场景需求差异多，客户提的需求未必是真正的需求，需要评估、沟通、核实，以及对场景的深入了解，包括负责人的想法、期望值等都会影响方案的落地，特别是在一wlinknediawlinknediawlinkmnediawlinkmnedia？，AI算法精准度决定项目落地质量和后期服务成本，是集成商最关注点之一，除此外集成商通用性算法已经对接（人、车、物、环境更希望有针对特定场景的方案；而硬件厂商发展的路径大概有两条：一是高价值，二是高性价比，高价值是在细分场景做深，产品功能高度适配场景；高性价比其实就是做量。行业人士认为硬件厂商的核算法本身依赖场景，高度定制化让算法厂商很难盈利，似乎聚焦算法已经被验证行不通，其实我们所说聚焦算法并不是把标准算法做多做全，而是做精，在通用算法基础上根据场景需求实现快速定制落地。这其实是两种定位，企业的能力选择就不同，有些企业在自己聚焦的算法上有优势，而有些企业在某些场景上做得深，聚焦是算法厂商的破wlinknediawlinknedia所以后期边缘盒子的市场有可能被端侧摄像机和AI服务器取代。未来端侧算力会更大并且随着算法的不断优化，用更小的算力实现更多算法也是及推理需求越多越多，产品形态会逐渐向大算力的AI服务器发展，从大方向上是这样，不过市场碎片化和需求多样化，对产品形态和要求也会是多样，小项目需求不会消失，一个好的行业是整个产业生态企业都能活得不错，算法厂商的盈利问题的确是困扰行业向前发展的一环，而算法厂商又是最核心的产业一环，因为盈利问题带来的资金链紧缺，已经让算法厂商变成了稀缺资源。在当前融资环境下，算法厂商自身的造血能力变得尤其关键，从单一算法