这是一份关于以下内容的报告：时间机器学习 (TinyML) 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（硬件和软件）、按应用程序（消费者和工业）以及到 2035 年的区域预测

时间机器学习 (TINYML) 市场概述

2026 年全球微型机器学习 (TinyML) 市场规模估计为 13.5685 亿美元，预计到 2035 年将达到 60.953 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 9.8%。

TinyML 是一项快速发展的技术，可为超低功耗设备带来机器学习功能，从而实现边缘数据的实时处理。 它与传统人工智能模型的不同之处在于它需要大量的计算能力和云连接； 相反，它被设计为在微控制器和嵌入式系统上运行，消耗最少的功率。任何组织对人工智能解决方案的需求都在迅速增加，TinyML 市场也正在获得动力。 

由于汽车、消费电子、医疗保健和工业自动化的需求不断增长，对 TinyML 的需求一直在增加，因为它提供了更高的效率并减少了对云计算的依赖。物联网 (IoT) 和边缘计算的逐渐发展加剧了这一点。越来越多的组织希望做出实时决策，同时减少延迟和功耗。

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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%。

• 主要市场驱动因素：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。

• 主要市场限制：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：超低功耗神经网络芯片和设备上人工智能的开发正在加速采用，到 2024 年，约 40% 的新 TinyML 解决方案将重点关注可穿戴和电池供电设备。

• 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的高度部署的推动下，北美地区引领市场，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 芯片组和开发人员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。

• 最新进展：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 的影响

时间机器学习 (TinyML) 行业在 COVID-19 大流行期间产生了复杂的影响

COVID-19 大流行对 TinyML 市场既有积极的影响，也有消极的影响。虽然最初的封锁扰乱了供应链并推迟了半导体生产，但疫情期间对自动化和人工智能驱动解决方案的依赖增加加速了 TinyML 的采用。随着 TinyML 支持的可穿戴设备用于远程患者监测和早期症状检测，医疗保健应用得到了显着提升。 其次，希望最大限度地减少制造和物流中的人为干预的行业也增加了对人工智能驱动的边缘计算的投资。实时处理，特别是在零售、智能家居和工业自动化领域，在疫情期间已成为必需品，从而增加了对 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硬件的能源效率和模型的优化技术。 组织正在投资专门的微控制器，这些微控制器可以促进设备上的机器学习，同时消耗最少的电量。联合学习是另一个发展趋势，设备可以从分散的数据源中学习，而不会损害其隐私。另一个日益流行的领域是 TinyML 与 5G 和物联网网络的连接，使得在边缘更快速地处理数据成为可能。 TinyML 在农业领域的使用也在增长，特别是基于人工智能的传感器监控作物健康、土壤条件和灌溉需求。 此外，神经形态计算的进步正在刺激 TinyML 芯片的开发，该芯片复制大脑中的神经网络，进一步提高处理效率。如今，消费者也看到该技术进入消费电子产品，包括手机、电脑，甚至智能手表，这些都具有先进的用户个性化功能。

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时间机器学习 (TINYML) 市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为硬件和软件

• 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，全球市场可分为消费类和工业类

• 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"

 人工智能模型的复杂性很大程度上受到边缘设备中有限的处理能力和可用内存的限制。此外，在开发高效的 TinyML 算法方面面临着挑战，该算法在这种约束条件下运行时仍能保持准确性。 TinyML 框架缺乏标准化导致生态系统碎片化，成为另一个限制因素。由于兼容性问题，许多组织在将 TinyML 集成到现有基础设施中时也面临困难。此外，部署 TinyML 解决方案（包括专用硬件和软件）的初始成本较高，给中小型企业 (SME) 带来了障碍。缺乏具有 TinyML 开发专业知识的熟练专业人员进一步减缓了市场的采用。

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，智慧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。

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时间机器学习 (TINYML) 市场区域洞察

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，努力扩大市场。在 TinyML 全球市场中，美国占据着至关重要的地位，特别是对于那些致力于为边缘应用开发先进微控制器和人工智能模型的领先技术公司而言。该国在预测性维护、自动驾驶汽车和医疗保健监控等应用领域对 TinyML 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，德国、法国和英国等国家都在投资人工智能驱动的边缘计算。该地区对工业自动化和智能制造的关注导致 TinyML 在预测性维护和质量控制中的采用越来越多。欧盟对数据隐私和安全的关注进一步激发了人们对 TinyML 的兴趣，因为它允许在设备上进行处理，而无需将敏感数据发送到云端。欧洲的研究机构和大学正在为 TinyML 算法和硬件开发的改进做出贡献。

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

"主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场"

微型机器学习 (TinyML) 市场正在受到行业主要参与者通过硬件、软件和人工智能模型优化方面的持续创新的影响。领先公司正在投资开发节能微控制器、先进的机器学习框架和 TinyML 的实际应用，以扩大其在各行业的采用。这些努力使 TinyML 对于从消费电子产品到工业自动化和医疗保健的各种应用更易于访问、可扩展和高效，从而推动市场向前发展。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。

在半导体领域，意法半导体和索尼半导体解决方案公司在 TinyML 硬件方面正在加快步伐。意法半导体开发了特定的人工智能微控制器，支持工业自动化、智能家居和医疗设备领域的 TinyML。 他们正在积极改进人工智能加速器，以在不增加能耗的情况下提高 TinyML 模型的处理能力。索尼半导体解决方案专注于边缘 AI 相机和图像传感器，它们使用 TinyML 在智能监控系统中进行实时图像处理、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。

大多数公司正在与云提供商、半导体公司和人工智能研究组织合作，以快速跟踪 TinyML 的采用曲线。例如，谷歌和 Arm Holdings 正在与各种物联网设备制造商合作，开发在微控制器上高效运行的优化人工智能解决方案。 另一个例子是意法半导体和 Edge Impulse 合作将下一代智能设备与 TinyML 功能集成，使更多企业能够在边缘部署人工智能。此外，公司还通过支持开源计划和建立开发者社区来发展 TinyML 生态系统。 Google 的 TensorFlow Lite Micro 社区和 Edge Impulse 的开发者平台提供资源、培训和工具，使开发者能够试验 TinyML 应用程序。 在此过程中，这些公司正在培育一个不断发展的开发者、研究人员和企业生态系统，这将有助于确保 TinyML 的长期可扩展性和广泛采用。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 (Tinyml) 公司列表      

• 边缘脉冲（美国）
• 谷歌（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）

主要行业发展

 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。