这是一份报告：按类型（硬件和软件），按应用（消费者和工业）和区域预测到2033

时间机器学习（Tinyml）市场概述

全球微型机器学习（Tinyml）的市场规模在2024年为1.1245亿美元，到2033年，该市场预计将触及5.558亿美元，在预测期间的复合年增长率为9.8％。

Tinyml是一项快速发展的技术，它将机器学习能力带到了超低功率设备，从而可以实时处理边缘的数据。 它与传统的AI模型不同，因为它需要大量的计算能力和云连接。 相反，它旨在在微控制器和嵌入式系统上运行，从而消耗最小的功率。任何组织对AI驱动的解决方案的需求正在迅速增加，而Tinyml的市场也在增强。 

由于对汽车，消费电子，医疗保健和工业自动化的需求不断增加，因此对Tinyml的需求一直在增加，因为它提供了更好的效率，并且对云计算的依赖性较小。物联网（IoT）和边缘计算的逐步增长增加了这一点。越来越多的组织希望通过减少延迟和功耗来做出实时决策。

• • 

    请求免费样本 了解更多关于此报告的信息。

主要发现

• 市场规模和增长：2024年微型机器学习（TinyML）市场规模为11.2545亿美元，预计到2025年将增长到12.4亿美元左右，到2033年将超过50.558亿美元，复合年增长率为9.8%。

• 主要市场驱动力：物联网设备和边缘计算的日益普及正在刺激需求，到 2024 年，超过 60% 的新型物联网传感器将集成轻量级机器学习模型以进行实时分析。

• 主要市场约束：微控制器有限的处理能力和内存限制阻碍了部署，大约 35% 的嵌入式设备项目在模型集成过程中面临性能瓶颈。

• 新兴趋势：超低功率神经网络芯片和设备AI的开发正在加速采用，在2024年，大约40％的新的Tinyml解决方案集中在可穿戴和电池供电的设备上。

• 区域领导：在强大的技术研发中心以及智能设备和工业自动化领域的高度部署的推动下，北美地区将引领市场，到 2024 年将占全球 TinyML 采用率的约 42%。

• 竞争格局：该市场集中度适中，包括 Arm、谷歌和意法半导体在内的超过 15 家主要参与者在 TinyML 芯片组和开发工具包上进行了大量投资。

• 市场细分：根据最终用途，可穿戴设备和消费电子产品占据最大份额，占 2024 年 TinyML 部署的近 48%，其次是工业自动化和智能家居设备。

• 最近的发展：2024 年，Google 推出了更新的 TensorFlow Lite Micro 版本，该版本将模型大小减少了 30%，增强了低功耗物联网设备的部署，并显着扩大了市场采用率。

COVID-19影响

时间机器学习（Tinyml）行业在Covid-19大流行期间产生了不同的影响

Covid-19的大流行对Tinyml市场产生了积极和负面影响。尽管最初的锁定破坏了供应链和延迟的半导体产生，但在大流行加速的替米尔采用期间，对自动化和AI驱动的解决方案的依赖增加了。医疗保健应用有了显着的提升，因为使用Tinyml供电的可穿戴设备用于远程患者监测和症状的早期发现。 其次，希望最大程度地减少人力干预制造和物流的行业也增加了对AI驱动边缘计算的投资。实时处理，尤其是在零售，智能的家庭和工业自动化段中，在大流行期间已经成为必要的实时处理，从而提高了对Tinyml的需求。

最新趋势

提高能源效率推动市场增长

Tinyml市场的最新趋势反映出，它倾向于模型中硬件和优化技术的能源效率。 组织正在投资专门的微控制器，这些微控制器可以在最小的功率时促进设备机器学习。联邦学习是另一个发展趋势，在不影响其隐私的情况下，设备从分散的数据源中学习。越来越受欢迎的另一个领域是Tinyml与5G和IoT网络的联系，使得可以在边缘更快地处理数据。 在农业领域，蒂诺尔的使用也在增长，尤其是基于AI的传感器监测农作物的健康，土壤状况和灌溉要求。 此外，神经形态计算的进步刺激了芯片芯片的发展，该芯片复制了大脑中发现的神经网络，从而进一步提高了加工效率。如今，消费者还看到该技术使用电话，计算机甚至智能手表进入消费电子电子产品，从而具有高级用户个性化。

时间机器学习 (TINYML) 市场细分

按类型

根据类型，全球市场可以分类为硬件和软件

• 硬件：硬件部分包括微控制器、人工智能加速器和专为低功耗计算而设计的专用 TinyML 芯片。这些组件对于在边缘设备上以最低的能耗运行机器学习模型至关重要。公司正在投资开发更高效的微控制器，这些微控制器可以在不依赖云基础设施的情况下处理人工智能任务。神经形态计算和超低功耗处理器的进步进一步增强了 TinyML 硬件的功能。

• 软件：软件部分包括框架、开发套件和 TinyML 特定库，可在微控制器上部署机器学习模型。 一些流行的框架包括适用于微控制器的 TensorFlow Lite 和 Edge Impulse，它们为开发人员提供了为其应用程序准备和优化 TinyML 模型的工具。软件的进步，特别是模型压缩、量化和联合学习，使 TinyML 更加高效和易于使用。

按申请

根据应用，全球市场可以分为消费者和工业

• 消费者：TinyML 广泛应用于智能家居设备、语音助手、可穿戴设备和个人设备。 AI 驱动的智能扬声器、健身追踪器和降噪耳机使用 TinyML 进行实时语音处理、活动识别和用户个性化。对节能和定制消费电子产品不断增长的需求正在推动 TinyML 在该领域的采用。

• 工业：工业自动化也构成了一个重要的应用领域，TinyML 部署用于预测性维护、质量监控和优化流程本身。微型机器学习传感器可监控机器性能、观察异常情况、提前预测故障，并最终通过降低制造和物流过程中的维护支出来最大限度地减少停机时间。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。             

驱动因素

"增加边缘人工智能解决方案以推动市场发展"

由于多种因素，TinyML 市场正在不断增长。 最重要的驱动因素之一是对边缘人工智能解决方案的需求，其中组织需要以最小的延迟进行实时处理。物联网设备和智能传感器在各行业的不断部署是另一个关键因素，因为 TinyML 可实现边缘智能决策。 除此之外，节能的人工智能模型也促进了对 TinyML 的需求，因为公司在部署人工智能的同时致力于低功耗。其他进步（例如各种应用中的微控制器和加速器的硬件加速）为采用 TinyML 模型铺平了道路。 

制约因素

"内存受限可能会阻碍市场增长"

 AI模型的复杂性受到边缘设备可用的限制处理能力和内存的限制。此外，挑战在于开发有效的Tinyml算法的方面，这些算法在这种限制下运行时保持准确性。 Tinyml框架中缺乏标准化会导致生态系统中的分裂，成为另一个限制因素。由于兼容性问题，许多组织还面临将Tinyml整合到现有基础设施中的困难。此外，部署Tinyml解决方案的高初始成本（包括专业硬件和软件）为中小型企业（SME）带来了障碍。缺乏熟练的专业人士在Tinyml开发方面的专业知识，进一步减慢了市场的采用。

机会

"创新为产品创造市场机会"

TinyML 市场提供了大量的增长和创新机会。 最有前途的领域是医疗保健，通过 TinyML 支持的可穿戴设备进行实时健康监测和早期疾病检测，随着政府和企业投资人工智能驱动的边缘计算，智能城市和工业自动化的扩展，以及更多 5G 技术的采用，增强了 TinyML 更快数据传输和改善物联网设备连接性的潜力。新兴市场，特别是亚太地区和拉丁美洲，为农业、零售和智能家居应用中采用 TinyML 提供了尚未开发的潜力。 TinyML 与区块链和安全边缘计算解决方案的集成可以通过解决隐私和安全问题来进一步推动其采用。

挑战

"高效性能可能成为消费者的潜在挑战"

尽管存在增长潜力，但要广泛采用 TinyML 还必须解决一些挑战。优化人工智能模型以在低功耗设备上实现高效性能是一项重大挑战，因为它不会影响其性能。确保各种 TinyML 框架和硬件平台之间的互操作性仍然是一项艰巨的挑战。这种分散带来的主要挑战是缺乏标准化。由于设备部署在更偏远或更脆弱的环境中，因此在保护边缘处理的数据时，也越来越需要采取强有力的安全措施。人工智能模型和机器学习技术的不断发展还需要持续的研发投资，这对于小公司来说可能成本高昂。此外，让行业了解 TinyML 的优势和实际应用仍然是一个挑战，因为大多数组织尚不熟悉其潜力。

• • 

    请求免费样本了解更多关于此报告的信息。

•  

时间机器学习（Tinyml）市场区域洞察力

北美

医疗保健、智慧城市和工业自动化的应用程序在该地区得到大量部署，但进一步的重大发展将来自用于健康目的的可穿戴、人工智能驱动的产品，以及用于自动化和物联网的家庭智能应用程序。

美国 TinyML 市场领先于 TinyML 发展中国家。 领先的公司和新的初创公司正在集中精力开发边缘人工智能功能。 各国政府也在支持人工智能和边缘计算以扩大市场。在Tinyml全球市场中，美国拥有至关重要的立场，尤其是在开发高级微控制器和用于边缘应用的AI模型的领先技术公司中。该国已在预测维护，自动驾驶汽车和医疗保健监测等应用上进行了大量投资。 5G网络和物联网基础设施的快速部署进一步增加了对Tinyml解决方案的需求。

欧洲

欧洲现在正在成为Tinyml市场的关键参与者，包括德国，法国和英国等国家 /地区投资于AI驱动的边缘计算。该地区对工业自动化和智能制造的关注，导致替诺尔在预测性维护和质量控制中的采用增加。欧盟对数据隐私和安全性的关注进一步引起了对Tinyml的兴趣，因为它允许在设备上处理而无需将敏感数据发送到云。欧洲的研究机构和大学有助于改善Tinyml算法和硬件开发。

亚洲

亚太地区在物联网、智慧城市和工业自动化的扩张方面正在推动 TinyML 市场的大幅增长。 中国、日本、韩国和印度等国家对人工智能驱动的边缘计算解决方案的投资正在推动市场的增长。这些国家在该地区拥有重要的 TinyML 市场份额。 随着 TinyML 在农业、零售和消费电子产品领域的崛起，该市场正在进一步加速发展。中国正在积极开发由 TinyML 驱动的智能设备，并将人工智能应用于众多行业。 该地区的半导体制造中心有助于 TinyML 硬件的开发。

主要行业参与者

"关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场"

小型机器学习（Tinyml）市场通过硬件，软件和AI模型优化的连续创新而受到行业主要参与者的影响。领先的公司正在投资于节能微控制器，先进的机器学习框架以及Tinyml的现实应用程序，以扩大其在行业中的采用。这些努力通过使工业自动化和医疗保健中的消费电子产品从消费电子中的各种应用程序中更容易访问，可扩展和高效来推动市场。然而，Arm Holdings 凭借专为超低功耗 AI 工作负载而设计的 Arm Cortex-M 系列处理器，在硬件领域处于领先地位。该公司正在与半导体公司合作，直接在微控制器中本地实现人工智能，以最大限度地减少对云计算的依赖，并使人工智能驱动的边缘设备更加高效。

在半导体段中，Stmicroelectronics和Sony半导体溶液正在tinyml硬件中加快速度。 Stmicroelectronics开发了在工业自动化，智能家居设备和医疗设备方面支持Tinyml的特定AI-a-Sigar-MicroControllers。 他们正在积极地努力改善AI加速器，这些AI加速器在不增加能源消耗的情况下提高了Tinyml模型的加工能力。索尼半导体解决方案专注于Edge AI摄像机和图像传感器，这些摄像机和图像传感器在智能监视系统中使用Tinyml进行实时图像处理，对象检测和视频分析。该市场的增长也由 Edge Impulse、SensiML 和 GreenWaves Technologies 等初创公司和专业人工智能公司引领。 Edge Impulse 开发了一个直观的 TinyML 平台，让开发人员可以在边缘设备上构建和部署 AI 模型，而无需具备丰富的编码专业知识。该公司正在与物联网制造商合作，将 TinyML 纳入可穿戴设备、工业传感器和消费电子产品中。 QuickLogic 的子公司 SensiML 强调自动化机器学习解决方案，使公司能够轻松地以最少的努力在低功耗微控制器上部署人工智能模型。 GreenWaves Technologies 正在利用针对语音识别、传感器融合和预测性维护应用进行优化的超低功耗 AI 处理器来突破 TinyML 硬件的界限。

大多数公司都与云提供商，半导体公司和AI研究组织合作，以快速进行Tinyml采用曲线。例如，Google和Arm Holtings正在与各种物联网设备制造商合作，以开发在微控制器上有效运行的优化AI解决方案。 另一个示例是STMicroelectronics和Edge Impulse合作，将下一代智能设备与Tinyml功能集成在一起，从而使更多的企业能够在边缘部署AI。此外，公司正在通过支持开源计划和建筑开发商社区来发展Tinyml生态系统。 Google的Tensorflow Lite Micro Community和Edge Impulse的开发人员平台提供资源，培训和工具，以使开发人员能够尝试使用Tinyml应用程序。 这样一来，这些公司正在促进开发人员，研究人员和企业的越来越多的生态系统，这些生态系统将有助于确保长期可扩展性和广泛采用Tinyml。随着竞争的加剧，行业参与者应该保持高度警惕并热衷于人工智能模型的小型化、边缘计算系统的安全和超实时处理能力。 基于这一场景，通过持续创新和战略扩张，TinyML 将改变行业在超低功耗设备中引入强大 AI 能力的多个领域的方式。

顶级机器学习列表（Tinyml）公司      

• 边缘脉冲（美国）
• Google（美国）
• 安谋控股（英国）
• 意法半导体（瑞士）
• Sensiml（美国）
• Synaptics（美国）
• 索尼半导体解决方案（日本）
• ETA计算（美国）
• GreenWaves 技术（法国）
• 潜在人工智能（美国）

关键行业发展

 2023 年 5 月：Edge Impulse 推出了几款新的 TinyML 工具，重点关注超低功耗设备的 AI 模型部署效率，从而提高 AI 驱动的 IoT 应用程序的部署难度。

报告覆盖范围

该研究考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的全面了解，并确定了潜在的增长领域。虽然硬件限制和标准化问题仍然存在，但人工智能算法的进步和微控制器技术正在迅速解决这些问题。该市场在医疗保健、工业自动化和消费电子等行业的扩张凸显了其潜力。随着对研究和创新的持续投资，TinyML 将彻底改变边缘计算，在全球范围内实现更智能、更高效的人工智能应用。