# Edge AI hardware Market

> 边缘人工智能硬件市场规模、份额和研究报告按组件类型（人工智能加速器芯片（GPU、FPGA、ASIC）、神经处理单元、集成人工智能核心的CPU、RISC-V人工智能处理器、边缘人工智能的内存和存储）、按应用（消费电子（智能手机、个人电脑、可穿戴设备）、汽车与交通、工业自动化、智能监控与安全、医疗保健与医疗设备、无人机与机器人）、按最终用户（企业与商业、政府与国防、消费者、电信运营商） - 行业预测到2035年

- **Forecast Period:** 2026-2035
- **CAGR:** 15.3%
- **2025:** USD 22.6 Billion (2025)
- **2035:** USD 89.4 Billion (2035)
- **Key Players:** NVIDIA, Qualcomm, Intel, AMD, Apple, Google, Samsung, Huawei HiSilicon

**Report ID:** MRFR/SEM/6365-CR · **Pages:** 200 · **Author:** Nirmit Biswas & Aarti Dhapte · **Last Updated:** September 15, 2026

**URL:** https://www.marketresearchfuture.com/reports/edge-ai-hardware-market-7836

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## Market Summary

As per MRFR analysis, Edge AI Hardware Market Processor Type was valued at USD 19,402.23 Million in 2024. The Edge AI Hardware Industry is projected to grow from USD 26,541.44 Million in 2025 to USD 133,252.46 Million by 2035, exhibiting a compound annual growth rate (CAGR) of 17.6% during the forecast period (2025 - 2035).

## Market Drivers

### Emergence of 5G Technology

5G技术的推广将彻底改变全球边缘AI硬件市场。凭借其高速连接和低延迟，5G使边缘设备与云服务之间的数据传输更加高效。这一进步促进了需要实时处理的AI应用的部署，例如[自动驾驶汽车](https://www.marketresearchfuture.com/reports/autonomous-vehicles-market-1020)和智能制造系统。5G与边缘AI硬件之间的协同作用可能推动市场扩展，因为组织寻求利用这两种技术的能力。预计的增长轨迹表明，在5G支持的环境中，边缘AI解决方案的未来充满希望。

### Increased Adoption of IoT Devices

物联网(IoT)设备的激增显著影响全球边缘AI硬件市场。随着越来越多的设备互联互通，对能够本地处理数据的边缘AI解决方案的需求变得至关重要。这一转变不仅增强了数据安全性，还降低了与云计算相关的带宽成本。像[智能城市](https://www.marketresearchfuture.com/reports/smart-city-market-2624)和工业自动化等行业特别受益于这一趋势。预计市场将在2025年至2035年期间以21.92%的复合年增长率增长，表明边缘AI硬件与物联网生态系统整合驱动的强劲未来。

### Growing Focus on Data Privacy and Security

数据隐私和安全问题日益影响全球边缘AI硬件市场。随着数据泄露和监管审查的增加，组织优先考虑确保边缘数据保护的解决方案。边缘AI硬件市场允许本地数据处理，最小化在传输到集中服务器时暴露的风险。这一趋势在金融和医疗等处理敏感信息的行业尤为相关。随着企业采用边缘AI解决方案来增强其安全态势，预计市场将见证显著增长，进一步强调对强大硬件解决方案的需求。

### Rising Demand for Real-Time Data Processing

全球边缘AI硬件市场经历了对实时数据处理的显著需求激增。这一趋势源于各个行业（包括医疗、汽车和制造）对即时决策的日益需求。例如，边缘AI设备在源头上促进快速数据分析，减少延迟并提高操作效率。随着组织寻求利用数据获得竞争优势，预计市场将在2024年达到32.8亿美元，反映出向去中心化计算的显著转变。这一转型强调了边缘AI硬件在满足全球企业不断变化的需求中的重要性。

### Growth In AIOT Devices and Industrial Automation

预计到2030年，将有超过290亿个连接设备推动边缘推理硬件的使用。边缘AI的更多应用正在商业、工业和基础设施部署中不断发展。工业自动化平台将从基于一套规则的构建转变为通过NPU和微控制器部署基于AI的自适应解决方案，使AI启用的平台能够自动化生产线、AGV和用于质量控制的机器视觉系统。边缘推理用例通过利用近乎零延迟、闭环实时控制、消除到云的RTT，并在网络故障（如云应用程序宕机）时保持操作，展现出显著价值。在德国、日本、韩国和中国等制造业地区，工业4.0的采用正在将边缘AI硬件从技术实验转变为支撑多年采购计划的生产级基础设施组件。这些市场的政府支持工业AI补贴进一步加强了采购承诺，压缩了资本回报周期，并创造了一个自我维持的需求循环，使边缘AI硬件成为下一代工厂基础设施不可或缺的元素。

### Advancements in AI Algorithms and Machine Learning

人工智能算法和机器学习技术的进步在推动全球边缘AI硬件市场向前发展中起着关键作用。增强的算法使得在边缘更高效地处理和分析数据成为可能，从而提高了性能和准确性。例如，边缘设备中深度学习模型的集成允许进行复杂的应用，如面部识别和预测性维护。随着这些技术的发展，预计将推动市场增长，预计到2035年将达到290亿美元。这一增长突显了创新AI方法在塑造边缘AI硬件未来中的关键作用。

## Restraints

以下约束影响反映了抑制边缘人工智能硬件市场增长率的阻力。这些是方向性估计，并不线性减去复合年增长率。

| 约束 | ~% 负面影响 | 地理相关性 | 影响时间线 | 参考 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 半导体供应链集中 | ~–20% | 全球 | 中期 (2–4 年) | [14] |
| 先进节点 AI 硅的高单位成本 | ~–18% | 新兴市场 | 短期 (≤2 年) | [15] |
| 碎片化的边缘软件生态系统 | ~–15% | 全球 | 长期 (≥4 年) | [16] |
| 边缘的热和电力限制 | ~–12% | 全球 | 中期 (2–4 年) | [17] |
| 对先进芯片的出口管制 | ~–10% | 中国，俄罗斯 | 短期 (≤2 年) | [18] |

### 半导体供应链集中

超过 90% 的先进 AI 芯片制造（小于 7nm）通过台积电在台湾的设施进行，造成整个边缘 AI 硬件市场的地缘政治风险单点 [14]。虽然 CHIPS 法案和欧盟芯片法案旨在多样化生产，但新的晶圆厂需要 3–5 年才能达到量产。2024 年台积电亚利桑那州的产能提升遇到了良率挑战，导致某些用于边缘推理的 AI 加速器芯片延迟了两个季度 [14]。

### 高单位成本与新兴市场的可负担性

随着晶圆成本达到 20,000 美元，先进的 3nm 和 4nm AI 加速器芯片用于边缘推理的每单位平均销售价格仍然对东南亚、非洲和拉丁美洲的价格敏感物联网应用过高 [15]。用于嵌入式设备的 RISC-V AI 处理器提供了更便宜的替代方案，尽管在工具链的成熟度方面，软件生态系统落后于基于 ARM 的解决方案约 18-24 个月 [9]。

### 对先进芯片的出口管制

美国工业与安全局的限制（2023 年 10 月，2025 年 1 月更新）限制了对中国销售高性能 AI 硅，直接限制了 NVIDIA、AMD 和英特尔边缘产品的可寻址市场 [18]。这些管制预计每年减少中国边缘 AI 硬件市场的总可寻址市场约 20-30 亿美元，尽管华为海思和寒武纪的国内替代品部分填补了这一空白 [18]。

## Opportunities

### 边缘的生成式AI推理

在本地运行大型语言模型和扩散模型——而不是在云端——可以解锁医疗、法律和金融服务中的隐私保护应用。 [高通](https://www.qualcomm.com/artificial-intelligence/edge-ai-box)的AI Hub和苹果的Core ML框架已经支持在智能手机级NPU神经处理单元上进行7B参数模型的设备推理。到2030年，边缘AI硬件市场预计将从这一转变中获得80亿至120亿美元的增量收入。

### 无人机和机器人视觉系统

用于[智能摄像头](https://www.marketresearchfuture.com/reports/smart-cameras-market-1326)和无人机的边缘AI硬件是增长最快的子应用之一，预计到2033年将超过90亿美元。 [10]。美国（FAA第108部分预计2026年）和欧盟对BVLOS无人机操作的监管批准将解锁商业检查、交付和农业用例，这些用例需要实时的机载推理。

### 新兴市场工业数字化

印度的生产挂钩激励计划和非洲联盟的数字化转型战略为制造、农业和智慧城市项目中的物联网终端设备创造了对设备AI硬件的全新需求。 [6]。这些市场正在跳过传统的SCADA系统，直接部署边缘AI，为嵌入式设备的RISC-V AI处理器提供了具有成本竞争力的切入点。

### 边缘AI即服务商业模型

硬件供应商越来越多地将硅与软件订阅捆绑在一起——[NVIDIA的](https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-edge-ai/)Metropolis平台和谷歌的Coral企业许可就是这一趋势的典范。与边缘硬件相关的经常性软件收入可能为供应商的利润增加15%至20%，并将可寻址的边缘AI硬件市场扩展到一次性硬件销售之外。

### 汽车软件定义车辆平台

向区域和集中E/E架构的过渡在车辆中创造了对高性能边缘AI计算模块的需求，这些模块将数十个ECU整合为2到4个域控制器。 [8]。如大陆和博世等一级供应商正在采购用于边缘推理的AI加速器芯片，年产量超过1000万台。

## Future Outlook

边缘人工智能硬件市场预计将在2025年至2035年期间以17.6%的复合年增长率增长，推动因素是对高性能计算和增强安全功能的需求增加。

到2035年，边缘人工智能硬件市场预计将成为全球技术基础设施的重要组成部分。

## Segment Insights

### 按边缘层：MicrEdge（超边缘设备）（最大市场）与深度边缘（设备级或智能端点边缘）（增长最快）

根据边缘层，边缘AI硬件市场已细分为MicrEdge（超边缘设备）、深度边缘（设备级或智能端点边缘）和Meta Edge（基础设施边缘或近云边缘）。具有AI加速的微控制器代表了超边缘计算硬件中的基础类别，使得机器学习推理能够直接在紧凑的嵌入式设备中进行。

通过直接在智能手机上执行AI计算，这些芯片组使得计算摄影、智能语音助手、增强现实体验和实时翻译等功能成为可能。

### 按处理器类型：GPU（边缘GPU）（最大市场）与CPU（AI优化）（增长最快）

根据处理器类型，边缘AI硬件市场已细分为CPU（AI优化）、GPU（边缘GPU）、NPU（神经处理单元）、TPU（张量处理单元）、FPGA（AI可配置加速）、ASIC（混合计算解决方案特定AI芯片）、视觉处理单元（VPU）和DSP（数字信号处理器）。

GPU经过优化，适合在边缘环境中部署，提供高计算吞吐量，同时保持能效和紧凑的外形。AI优化的中央处理单元代表了在需要灵活计算能力和支持人工智能工作负载的边缘计算系统中使用的关键处理器类别。

### 按异构架构：CPU + NPU集成（最大市场）与CPU + GPU集成（增长最快）

根据异构架构，边缘AI硬件市场已细分为CPU + GPU集成、CPU + NPU集成、GPU + NPU混合SoC、CPU + FPGA组合、ASIC + NPU架构、多NPU AI SoC、基于芯片的AI架构，以及2.5D或3D异构集成。

GPU和NPU混合系统芯片架构在单一半导体平台内结合了两个专用AI加速器。CPU和GPU集成代表了边缘AI硬件系统中最广泛采用的异构计算架构之一。

### 按混合计算解决方案：具有专用推理引擎的AI SoC（最大市场）与具有低功耗AI核心的边缘AI加速器（增长最快）

根据混合计算解决方案，边缘AI硬件市场已细分为具有专用推理引擎的AI SoC、可重构AI硬件（基于FPGA的混合）、类脑处理器、具有低功耗AI核心的边缘AI加速器、AI启用的网络处理器、混合CPU–AI加速模块，以及与存储或网络控制器集成的AI协处理器。

具有专用推理引擎的AI系统芯片是设计用于直接在边缘设备中执行机器学习推理任务的半导体平台。配备低功耗AI核心的边缘AI加速器是专门设计用于在功耗受限设备中提供高效机器学习推理的硬件组件。

### 按最终使用行业：制造业和工业4.0（最大市场）与汽车和移动性（增长最快）

根据最终使用行业，边缘AI硬件市场已细分为制造业和工业4.0、汽车和移动性、电信、医疗保健和医疗设备、零售和消费电子、能源和公用事业、航空航天和国防，以及其他。

制造业代表了边缘AI硬件的最重要采用者之一，受到工业4.0技术和智能工厂倡议日益采用的推动。汽车和移动性行业正在迅速采用边缘AI硬件，以支持先进的车辆智能、连接的移动服务和自动驾驶技术。

## Regional Market Share Analysis

| 地区 | 关键指标 | 主要投资主题 |
| --- | --- | --- |
| 北美 | 38% 全球份额（2025年） | 国防人工智能、超大规模边缘计算、自动驾驶汽车 |
| 欧洲 | 61亿美元（2025年） | 汽车ADAS、工业4.0、欧盟芯片法案 |
| 亚太地区 | 17.8% 年均增长率（2026–2035年） | 消费电子、主权芯片项目、智慧城市 |
| 南美洲 | 7亿美元（2025年） | 农业科技、采矿自动化 |
| 中东和非洲 | 14.2% 年均增长率（2026–2035年） | 石油和天然气边缘分析、智慧城市倡议 |
| 总计 | 226亿美元（2025年） | — |

边缘人工智能硬件市场呈现三极地理结构，北美、亚太和欧洲共同占据全球收入的92%以上。区域动态受到不同的监管立场、半导体供应链和最终应用组合的影响。

### 北美

| 国家 | 关键指标 | 关键驱动因素 |
| --- | --- | --- |
| 美国 | 82% 的区域收入 | CHIPS法案资金；国防部项目Maven采购 |
| 加拿大 | 年均增长率14.6% | 多伦多-滑铁卢的人工智能走廊；自然资源监测 |
| 墨西哥 | 4亿美元（2025年） | 电子组装的近岸外包 |

美国主导着北美边缘人工智能硬件市场，国防和情报机构为战术ISR平台采购边缘推理所需的人工智能加速器芯片。CHIPS法案催生了超过2000亿美元的国内半导体产能私人投资，英特尔、台积电和三星均在美国境内建设具备边缘计算能力的工厂 [5]。

### 欧洲

| 国家 | 关键指标 | 关键驱动因素 |
| --- | --- | --- |
| 德国 | 29% 的区域份额 | 汽车OEM需求；工业4.0 |
| 英国 | 年均增长率15.1% | 人工智能安全研究所；电信边缘部署 |
| 法国 | 11亿美元（2025年） | 国防电子；Mistral人工智能生态系统 |

欧洲的边缘人工智能硬件市场与汽车行业结构性相关，该行业消耗了超过35%的区域边缘人工智能硅 [8]。欧盟芯片法案的430亿欧元投资计划旨在到2030年将欧洲在全球半导体生产中的份额翻倍至20%，边缘人工智能被列为优先应用 [5]。

### 亚太地区

| 国家 | 关键指标 | 关键驱动因素 |
| --- | --- | --- |
| 中国 | 42% 的区域收入 | 华为Ascend生态系统；监控基础设施 |
| 印度 | 年均增长率19.4% | PLI计划；塔塔-PSMC工厂；智慧城市使命 |
| 日本 | 18亿美元（2025年） | 机器人技术；汽车；Rapidus 2nm财团 |
| 韩国 | 15% 的区域份额 | 三星、SK海力士内存-逻辑集成 |

亚太地区是边缘人工智能硬件市场增长最快的地区。中国的“人工智能加”倡议将政府采购引导至来自寒武纪、地平线机器人和华为的国内边缘人工智能硅，尽管出口管制限制了对西方NPU神经处理单元的访问 [18]。印度的半导体激励计划吸引了美光、塔塔和CG Power建立制造和OSAT设施 [6]。

### 南美洲

| 国家 | 关键指标 | 关键驱动因素 |
| --- | --- | --- |
| 巴西 | 64% 的区域份额 | 农业科技人工智能；石油和天然气边缘分析 |
| 阿根廷 | 年均增长率13.8% | 锂矿开采自动化 |

南美洲的边缘人工智能硬件市场仍处于初期阶段，但随着精准农业和提取行业采用设备内人工智能硬件以减少偏远操作中对卫星连接的依赖，市场正在加速发展。

### 中东和非洲

| 国家 | 关键指标 | 关键驱动因素 |
| --- | --- | --- |
| 阿联酋 | 34% 的区域份额 | 阿布扎比国家石油公司智能油田；NEOM城市基础设施 |
| 沙特阿拉伯 | 年均增长率15.9% | 2030愿景工业多元化 |
| 南非 | 2亿美元（2025年） | 采矿和港口自动化 |

海湾国家正在积极投资于人工智能基础设施，边缘人工智能硬件用于智能摄像头和无人机是石油和天然气作业以及智慧城市监控网络的优先事项 [13]。

## Competitive Benchmarking

边缘人工智能硬件市场表现出中等到高的集中度，前五名的收入份额估计为55-60%，HHI约为1,100-1,300。NVIDIA在高性能边缘GPU模块方面领先，而高通在移动NPU出货量方面占主导地位。竞争领域还包括垂直整合的半导体巨头、FPGA专家以及越来越多的专注于特定应用细分市场的人工智能初创公司[4]。

| 公司 | 估计收入份额范围 | 边缘人工智能硬件市场的主要产品 | 战略定位 |
| --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA | ~15-18% | Jetson Orin, Jetson Thor, Metropolis平台 | 全栈边缘人工智能（硬件 + 软件） |
| 高通 | ~12-15% | Snapdragon X Elite, QCS系列, Cloud AI 100 | 移动和物联网NPU领导者 |
| 英特尔 | ~8-11% | Movidius, Meteor Lake NPU, Altera FPGAs | 涵盖CPU、NPU、FPGA的广泛产品组合 |
| AMD | ~5-7% | Versal AI Edge, Ryzen AI, Xilinx遗产 | FPGA + 自适应SoC专家 |
| 苹果 | ~6-8% | A系列ANE, M系列神经引擎 | 垂直整合 |
| 谷歌 | ~3-5% | Coral Edge TPU, Tensor SoC | 开发者生态系统参与 |
| 三星 | ~4-6% | Exynos与NPU, ISOCELL AI视觉 | 内存逻辑集成优势 |
| 华为海思 | ~4-6% | Ascend 310/310B, Kirin NPU | 中国本土生态系统领导者 |
| 联发科技 | ~3-5% | Dimensity APU, Genio物联网平台 | 性价比高的移动/物联网NPU |
| Hailo | ~1-2% | Hailo-8, Hailo-15视觉处理器 | 以人工智能为首的边缘加速器初创公司 |

## Recent News & Developments

- NVIDIA（2025年8月25日）：推出Jetson Thor，一款下一代边缘AI超级计算机，为自主机器和类人机器人提供800 TOPS，标志着边缘AI硬件市场向机器人领域的扩展 [20]。
- 高通（2023年10月24日）：宣布Snapdragon X Elite平台，具备45 TOPS NPU性能，面向AI PC OEM，加速笔记本电脑中的边缘AI NPU神经处理单元。
- 英特尔（2024年9月3日）：发布Lunar Lake移动处理器，集成NPU，提供48 TOPS，巩固其在物联网终端设备的设备AI硬件市场的地位 [4]。
- Hailo（2024年4月）：完成1.2亿美元C轮融资，以扩大其Hailo-15视觉处理器的生产，目标是智能摄像头和无人机的边缘AI硬件 [21]。
- 谷歌（2024年9月）：扩展了Coral Edge TPU产品线，推出了针对多摄像头零售分析优化的新PCIe模块 [22]。
- AMD（2024年6月）：完成将Xilinx FPGA AI推理工具集成到统一的Vitis AI平台中，简化了工业应用中边缘推理AI加速器芯片的部署 [23]。
- Tata Electronics（2024年3月）：在古吉拉特邦Dholera奠基印度首个商业半导体工厂，重点关注边缘AI和汽车芯片，获得27亿美元的政府激励支持 [6]。
- 欧洲委员会（2023年6月）：批准了首批81亿欧元的欧盟芯片法案资金，边缘AI和汽车半导体被列为优先应用领域 [5]。

## Report Scope

| 参数 | 详情 |
| --- | --- |
| 市场范围 | 全球边缘AI硬件市场，包括加速器芯片、NPU、带AI核心的CPU、RISC-V AI处理器和边缘AI内存/存储 |
| 研究周期 | 2021–2035 |
| 年均增长率 | 15.3% (2026–2035) |
| 基年价值 | 226亿美元 (2025) |
| 预测终点 | 894亿美元 (2035) |
| 增长最快的细分市场 | NPU神经处理单元 (18.2%年均增长率); 亚太地区 (17.8%年均增长率) |
| 分析公司 | NVIDIA、Qualcomm、Intel、AMD、Apple、Google、Samsung、华为海思、MediaTek、Hailo |
| 估值货币 | 美元（2025年不变美元） |

## Frequently Asked Questions

**Q: 边缘AI硬件的功率预算如何影响电池供电设备的部署？**
A: 大多数电池供电的边缘设备在1-5瓦的热量范围内运行，这限制了在没有专用NPU硅片的情况下推理模型的参数量在10亿以下。像Syntiant和Ambiq这样的供应商提供的超低功耗AI芯片在始终开启的关键词检测中消耗不到1毫瓦[17]。

**Q: 在安全关键的汽车系统中，哪些认证标准适用于边缘AI芯片？**
A: 汽车边缘AI硅片必须满足ISO 26262 ASIL-B或ASIL-D功能安全认证，具体取决于自主级别。截至2025年，NVIDIA的Orin和Mobileye的EyeQ6是少数完全符合ASIL-D的芯片之一[8]。

**Q: 边缘AI硬件市场如何应对分布式推理中的网络安全风险？**
A: 基于硬件的安全性——如ARM TrustZone、Intel SGX安全区和Google Titan M2芯片——提供防篡改的密钥存储和边缘AI节点的安全启动。这些功能在政府和医疗部署中越来越成为强制要求[3]。

**Q: 与基于ARM的替代方案相比，RISC-V AI处理器在嵌入式设备中扮演什么角色？**
A: RISC-V消除了每核心的许可费用，为高容量物联网设备降低了15-30%的BOM成本。权衡是软件工具链不够成熟，尽管随着阿里巴巴的T-Head和SiFive扩展编译器支持，这一差距正在缩小[9]。

**Q: 采购团队应如何评估工业物联网部署的边缘AI硬件供应商？**
A: 优先考虑提供长期产品生命周期（7年以上）、工业温度等级（-40°C至85°C）和针对目标操作系统的验证软件栈的供应商。总拥有成本——包括SDK许可和集成服务——通常超过硬件成本[11]。

**Q: 边缘AI硬件市场能否在2028年前支持实时生成AI设备？**
A: 可以——高通的Snapdragon X Elite已经能够以每秒30个令牌的速度在本地运行7B参数的LLM，下一代2nm NPU将使这一吞吐量翻倍。到2027年，设备上的生成AI将成为旗舰设备的标准配置[12]。

**Q: FPGAs与ASICs在边缘AI推理工作负载中有什么区别？**
A: FPGAs提供可重构性和更快的上市时间，使其非常适合原型设计和低容量应用。ASIC在规模上提供5-10倍更好的能效，但需要12-18个月的设计时间和超过1000万美元的非重复性工程成本[23]。


## Sources

[4] 来源：NVIDIA公司，“2025财年年报，”NVIDIA，2025年（investor.nvidia.com）
[5] 来源：美国国会，“CHIPS和科学法案 – P.L. 117-167，”2022年（congress.gov）
[6] 来源：印度政府，电子与信息技术部，“印度半导体使命：2024年进展报告，”MeitY，2024年（meity.gov.in）
[8] 来源：欧洲委员会，“一般安全法规（EU）2019/2144 – 实施更新，”2024年（ec.europa.eu）
[9] 来源: RISC-V 国际, "RISC-V 生态系统报告 2024," RISC-V, 2024 (riscv.org)
[10] 来源：FAA，“先进航空咨询委员会 - BVLOS报告，”FAA，2024 (faa.gov)
[13] 来源：BloombergNEF，“边缘计算市场展望2025，”BNEF，2025年（about.bnef.com）
[14] 来源: TSMC, "2024 年度报告," TSMC, 2025 (tsmc.com)
[15] 来源: IC Insights, "2024 年 IC 行业晶圆成本分析," IC Insights, 2024 (icinsights.com)
[18] 来源：美国工业与安全局，“先进计算和半导体制造控制 – 最终规则，”BIS，2025年（bis.gov）
[20] 来源：NVIDIA公司，“Jetson Thor产品发布新闻稿，”NVIDIA，2025年3月（nvidianews.nvidia.com）
[21] 来源：Hailo Technologies，“C轮融资公告，”Hailo，2024年10月（hailo.ai）
[22] 来源：谷歌，“Coral Edge TPU产品更新，”谷歌AI博客，2024年9月（ai.googleblog.com）
[23] 来源：AMD，“Vitis AI平台统一公告，”AMD，2024年6月（amd.com）

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