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表紙
市場調查報告書

邊緣AI生態系統

The Edge AI Ecosystem

出版商 ABI Research 商品編碼 1004298
出版日期 內容資訊 英文
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邊緣AI生態系統 The Edge AI Ecosystem
出版日期: 2021年05月07日內容資訊: 英文
簡介

本報告重點關注邊緣人工智慧生態系統,根據內部需求和要求,確定適合邊緣人工智慧部署的解決方案合作夥伴,以及符合邊緣人工智慧技術趨勢和市場需求的產品路線圖,尤其是TinyML。

目錄

第1章 摘要整理

第2章 邊緣AI的重要性

  • 邊緣AI市場潛在性

第3章 邊緣AI的採用的課題和差距

第4章 邊緣AI引進的促進

  • 資料管治
  • 模式開發
  • 模式的最佳化
  • 模式管治
  • 低編碼或零編碼的發展
  • Edge AI的運用化

第5章 展開架構

第6章 主要相關利益者所扮演的角色

  • 雲端服務供應商
  • 邊緣AI晶片組供應商
  • 閘道器、伺服器OEM
  • IIoT平台開發商
  • SaaS&承包服務供應商

第7章 市場預測

第8章 推薦事項

目錄
Product Code: AN-5334

Actionable Benefits:

  • Identify the right solution partners for edge AI deployment, based on internal needs and requirements.
  • Understand current technology trends in edge AI, particular in TinyML.
  • Prepare product roadmaps with key features that meet market needs.

Critical Questions Answered:

  • Who are the key SaaS and turnkey solution providers for edge AI?
  • What are the gaps and pain points in edge AI deployment?
  • How do cloud service providers position themselves in edge AI?

Research Highlights:

  • A detailed breakdown of edge AI value chain.
  • Software and service features that are critical to edge AI deployment.
  • Market sizing of the edge AI ecosystem.

Who Should Read This?

  • Edge AI chipset suppliers.
  • Device and server OEMs.
  • Edge AI software and service providers.
  • System integrators.
  • Cloud service providers.

Companies Mentioned:

  • ADLINK
  • Advantech
  • Amazon
  • Audio Analytic
  • Blaize
  • Bragi
  • ClearBlade
  • Crosser
  • DataProphet
  • Deeplite
  • Dell
  • Edge Impulse
  • Ekkono Solutions
  • Falkonry
  • FogHorn
  • Google
  • HPE
  • Huawei
  • Imagimob
  • Intel
  • Landing AI
  • Maana
  • Microsoft
  • Neuton
  • NNAISENSE
  • Nota
  • NVIDIA
  • NXP
  • ONE Tech
  • Qeexo
  • Qualcomm
  • QuickLogic
  • Renesas
  • SensiML
  • Smartia
  • STMicroelectronics
  • Supermicro
  • Swim.ai
  • Xilinx

TABLE OF CONTENTS

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. THE IMPORTANCE OF EDGE AI

  • 2.1. Market Potential of Edge AI

3. CHALLENGES AND GAPS IN EDGE AI ADOPTION

4. FACILITATING EDGE AI DEPLOYMENT

  • 4.1. Data Governance
  • 4.2. Model Development
  • 4.3. Model Optimization
  • 4.4. Model Governance
  • 4.5. Low-Code or Zero-Code Deployment
  • 4.6. Operationalizing Edge AI

5. DEPLOYMENT ARCHITECTURE

6. ROLES OF KEY STAKEHOLDERS

  • 6.1. Cloud Service Providers
  • 6.2. Edge AI Chipset Vendors
  • 6.3. Gateway and Server OEMs
  • 6.4. IIoT Platform Developers
  • 6.5. SaaS & Turnkey Service Vendors

7. MARKET FORECAST

8. RECOMMENDATIONS