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，因为它具有更好的效率和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。

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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

不断提高市场增长的能源效率

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。

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时间机器学习（Tinyml）市场细分

按类型

根据类型，全球市场可以分类为硬件和软件

• 硬件：硬件段包括微控制器，AI加速器和专门用于低功率计算的Tinyml芯片。这些组件对于在能耗最少的边缘设备上运行机器学习模型至关重要。公司正在投资开发更有效的微控制器，这些微控制器可以处理AI任务而不依赖云基础架构。神经形态计算和超低功率处理器的进步进一步增强了Tinyml硬件的功能。

• 软件：软件段包括框架，开发套件和特定特定的库，这些库可以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和边缘冲动的TensorFlow Lite，它们为开发人员提供了为其应用准备和优化Tinyml模型的工具。软件的进步，特别是模拟压缩，量化和联合学习，使Tinyml更有效和易于访问。

通过应用

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，配音助手，可穿戴设备和个人设备。 AI驱动的智能扬声器，健身跟踪器和噪声式耳塞在实时语音处理，活动识别和用户个性化中使用Tinyml。对节能和定制的消费电子产品的需求不断上升，这推动了该领域的替诺尔。

• 工业：工业自动化也构成了一个关键的应用领域，具有用于预测性维护，质量监视和优化过程本身的底层性部署。微小的ML传感器监控机器性能，观察异常，预测时间前的故障，并最终通过制造业和物流过程中的维护支出较低，从而最大程度地减少停机时间。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。             

驱动因素

"增加边缘AI解决方案以促进市场"

由于几个因素，Tinyml市场正在增长。 最重要的驱动因素之一是对Edge AI解决方案的需求，在该解决方案中，组织需要以最小的延迟进行实时处理。物联网设备和跨行业的智能传感器的部署不断增加是另一个关键因素，因为Tinyml可以在边缘进行智能决策。 除此之外，节能AI模型还培养了对Tinyml的需求，因为公司正在为低功耗和AI的部署而致力。其他进步，例如在各种应用程序中的微控制器和加速器的硬件加速度，为采用Tinyml模型的采用铺平了平稳的途径。 

限制因素

"限制记忆力阻碍市场增长"

 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

"创新以在市场上为产品创造机会"

Tinyml市场为增长和创新提供了许多机会。 最有前途的领域是医疗保健，在这里通过蒂尼尔（Tinyml）驱动的可穿戴设备进行实时健康监测和早期发现疾病，扩大智能城市和工业自动化，因为政府和企业正在投资于AI-drive Edge计算，并增加了5G技术的采用，增强了Tinyml的潜在数据，以增强tinyml的潜在数据，以提高tinyml的潜在数据，以提高iOt devices devices veveress iot iot iot iot iot iot iot iot iot iot iot iot。新兴市场，尤其是在亚太地区和拉丁美洲，为农业，零售和智能家庭应用中采用蒂尼姆尔提供了未开发的潜力。 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

"有效的绩效可能是消费者的潜在挑战"

尽管有增长的潜力，但对于广泛采用的Tinyml采用了一些挑战。优化AI模型以在低功率设备上有效性能是一个主要挑战，因为它不会损害其性能。确保各种Tinyml框架和硬件平台之间的互操作性仍然是一个艰巨的挑战。这种分裂构成的主要挑战是缺乏标准化。在保护在边缘处理的数据时，由于设备部署在更遥远或脆弱的环境中时，还需要越来越需要进行强大的安全措施。人工智能模型和机器学习技术的持续发展也需要在研发上继续投资，这对于较小的公司来说可能是昂贵的。同样，对工业的益处和实际应用进行教育仍然是一个挑战，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）市场区域洞察力

北美

医疗保健，智能城市和工业自动化的申请都在该地区大量部署，但进一步的重大开发将源于可穿戴的，AI驱动的产品用于健康目的，以及用于自动化和物联网的家庭情报应用程序。

美国的Tinyml市场领导着Tinyml的发展中国家。 领先的公司和新创业公司将重点放在了边缘的AI能力发展上。 政府还支持AI和Edge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

在物联网，智能城市和工业自动化方面，亚太地区正在推动Tinyml市场的巨大增长。 来自中国，日本，韩国和印度等国家 /地区的投资在AI驱动的边缘计算解决方案中正在推动市场增长。这些国家在该地区具有显着的Tinyml市场份额。 随着农业，零售和消费电子电子产品的替代兴趣的兴起，市场正在进一步加速。中国正在积极开发由Tinyml驱动并将AI应用于众多行业的智能设备。 该区域内的半导体制造枢纽有助于开发Tinyml硬件。

关键行业参与者

"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。 但是，ARM HOUTHINGS正在使用其ARM Cortex-M系列处理器占据了硬件域名，该处理器旨在超低功率AI工作负载。该公司正在与半导体公司合作，直接在微控制器中实施AI，以最大程度地减少对云计算的依赖，并使AI驱动的Edge设备更有效。

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。 市场的增长也由Edge Impulse，Sensiml和Greenwaves Technologies等初创公司和专业的AI公司领导。 Edge Impulse开发了一个直观的Tinyml平台，该平台使开发人员无需大量的编码专业知识即可在边缘设备上构建和部署AI模型。该公司正在与物联网制造商合作，将Tinyml包括在可穿戴设备，工业传感器和消费电子产品中。 QuickLogic的子公司Sensiml强调了自动化的机器学习解决方案，这些解决方案使公司可以轻松地在低功率微控制器上部署AI模型，但努力很少。 Greenwaves Technologies正在使用针对语音识别，传感器融合和预测维护应用进行优化的超低功率AI处理器的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。 随着竞争的增加，行业参与者应该高度戒备，并热衷于AI模型的小型化，确保边缘计算系统和超实时的处理能力的各个方面。 基于这种情况，随着持续的创新和战略性扩展，Tinyml将改变行业在将强大的AI能力引入超低功率设备中的几个领域。

顶级机器学习列表（Tinyml）公司      

• 边缘冲动（美国）
• Google（美国）
• 手臂持有（英国）
• stmicroelectronics（瑞士）
• Sensiml（美国）
• 突触（美国）
• 索尼半导体解决方案（日本）
• ETA计算（美国）
• 绿色技术（法国）
• 潜在的AI（美国）

关键行业发展

 2023年5月：Edge Impulse推出了几种新的Tinyml工具，重点介绍了用于超低功率设备的AI模型部署效率，从而增强了AI-DRIEN IOT应用程序的部署易度性。

报告覆盖范围

该研究考虑了当前的趋势和历史转折点，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，而硬件限制和标准化问题仍然存在，AI算法的进步和微控制器技术正在迅速解决这些问题。该市场在包括医疗保健，工业自动化和消费电子产品在内的行业的扩张凸显了其潜力。随着研究和创新的持续投资，Tinyml将彻底改变边缘计算，从而在全球范围内实现更智能，更有效的AI应用程序。