דו"ח שוק מערכות ניטור וידאו עם בינה מלאכותית בקצה 2025: ניתוח מעמיק של צמיחה, מגמות טכנולוגיות ודינמיקה תחרותית. גילוי מניעי מפתח, תובנות אזוריות והזדמנויות עתידיות המעצבות את התעשייה.

• סיכום מנהלים & סקירת שוק
• מגמות טכנולוגיות מרכזיות במערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה
• נוף תחרותי והשחקנים המובילים
• תחזיות צמיחת שוק (2025–2030): CAGR, אנליזת הכנסות ונפחים
• ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם
• מבט לעתיד: חדשנות ויישומים מת emerging
• אתגרים, סיכונים והזדמנויות אסטרטגיות
• מקורות והפניות

סיכום מנהלים & סקירת שוק

מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה מייצגות אבולוציה משנה משחק בתחום האבטחה והמנטרות, תוך שימוש באלגוריתמים של אינטיליגנציה מלאכותית (AI) המעובדים ישירות במכשירי קצה—כגון מצלמות וחיישנים—ולא רק תלויים בתשתית ענן מרוכזת. גישה זו מאפשרת אנליזות בזמן אמת, הפחתת השהייה, שיפור פרטיות והפחתת צריכת רוחב פס, מה שהופך אותה לאטרקטיבית במיוחד לשימושים בערים חכמות, תשתיות קריטיות, קמעונאות ותחבורה.

השוק הגלובלי של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה מתכונן לצמיחה חזקה בשנת 2025, מונע על ידי הביקוש הגובר לניתוחי וידאו אינטליגנטיים, חששות גבוהים לאבטחה והתרבות המכשירים של האינטרנט של הדברים (IoT). על פי International Data Corporation (IDC), ההשקעה העולמית בפתרונות קצה מופעלים על ידי AI צפויה לעלות על 40 מיליארד דולר בשנת 2025, עם יישומי ניטור ואבטחה המהווים נתח משמעותי. השילוב של AI בקצה מאפשר פונקציות מתקדמות כגון זיהוי פנים, זיהוי אנומליות וניתוח התנהגות, וכל זאת מתבצע במקומות כדי להבטיח תגובה מהירה וריבונות על הנתונים.

שחקני תעשייה מרכזיים—כולל Axis Communications, Hanwha Vision ו-Hikvision—מאיצים את פריסת המצלמות והפלטפורמות המופעלות על ידי AI בקצה. פתרונות אלו מאומצים יותר ויותר על ידי ממשלות מקומיות, חברות וסמכויות תחבורה לשיפור המודעות למצב והאוטומציה של זיהוי איומים. המעבר לעיבוד בקצה נתמך גם על ידי התקדמויות בטכנולוגיית המוליכים למחצה, עם חברות כמו NVIDIA ו-Intel המספקות שבבי AI מיוחדים המיועדים לעבודה בקצה.

• מניעי שוק: העלייה בעיור, איומי אבטחה גוברים, והצורך ברגולציה לביטחון הציבור הם מניעי צמיחה עיקריים. בנוסף, הצורך בפתרונות ניטור חסכוניים שמסוגלים להתרחב דוחף ארגונים לאמץ ארכיטקטורות AI בקצה.
• אתגרים: למרות המומנטום החזק, השוק מתמודד עם אתגרים כגון בעיות אינטראופרביליות, חששות לפרטיות נתונים, ומורכבות השילוב של מודלי AI בפלטפורמות חומרה מגוונות.
• מגמות אזוריות: צפויה אסיה-פסיפיק להוביל את אימוץ השוק, מונעת על ידי יוזמות ערים חכמות והשקעות ממשלתיות, בעוד שצפון אמריקה ואירופה ממשיכות להרחיב את פריסות מערכות הניטור עם AI בקצה בשני הסקטורים הציבוריים והפרטיים.

לסיכום, 2025 מהווה שנה מכריעה עבור מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה, כשהשוק עובר מפרויקטים פיילוט לפריסות רחבות היקף ובעלת חשיבות קריטית. המפגש בין AI, מחשוב בקצה ואנליזות וידאו מתקדמות צפוי להגדיר מחדש את הנוף של הניטור, ולהציע יעילות חסרת תקדים, יכולת להתרחב ואינטליגנציה.

מגמות טכנולוגיות מרכזיות במערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה

מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה מציאות במהירות את הנוף של אבטחה ומנטרות על ידי שילוב אינטיליגנציה מלאכותית ישירות במכשירי קצה כמו מצלמות וחיישנים. גישה זו מאפשרת עיבוד וניתוח של נתונים בזמן אמת במקום המקור, מפחיתה השהיות, צריכת רוחב פס ותלות בתשתית ענן מרוכזת. ככל שאנו מתקדמים בשנת 2025, מספר מגמות טכנולוגיות מרכזיות מעצבות את אבולוציה ואימוץ של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה.

• עיבוד AI מתקדם במכשירים: התרבות שבבי AI חזקים, חסכוניים באנרגיה—כמו אלו מ-NVIDIA ו-Qualcomm—מאפשרת אנליזות מתקדמות ישירות במכשירי ניטור. שבבים אלו תומכים במשימות מורכבות כגון זיהוי פנים, זיהוי אובייקטים וניתוח התנהגות מבלי להטיל את הנתונים על הענן, מה שמגביר פרטיות ומפחית זמני תגובה.
• למידה פדרלית ואינטליגנציה שמגינה על פרטיות: כדי לטפל בגלגול החששות לגבי פרטיות נתונים והתאמה לרגולציות, מערכות AI בקצה מאמצות יותר ויותר מודלים של למידה פדרלית. גישה זו מאפשרת למכשירים ללמוד בשיתוף מנתונים מבלי לשתף צילומי וידאו גולמיים, כפי שהדגיש IBM ביוזמות המחקר שלה ב-AI.
• שילוב עם רשתות 5G: פריסת 5G מאיצה את פריסת מערכת ניטור עם בינה מלאכותית בקצה על ידי מתן קישוריות מהירה עם השהיה נמוכה. זה מאפשר תקשורת חלקה בין מכשירים מפוזרים לפלטפורמות ניהול מרכזיות, כפי שהודגש על ידי Ericsson בדו"ח המובייל שלה לשנת 2024.
• מיזוג חיישנים מרובים: מערכות AI בקצה מתחילות לנצל יותר ויותר נתונים מסוגי חיישנים מרובים—כגון וידאו, קול, תרמי ולידאר—כדי לשפר את המודעות למצב ואת דיוק הזיהוי. חברות כמו Hanwha Vision מובילות פתרונות שמשלבים את המודלים הללו לניטור יותר חכם.
• תגובה אוטומטית לאירועים: עם יכולות AI משופרות, מערכות ניטור בקצה יכולות כעת להפעיל תגובות אוטומטיות—כגון התראות, נעילה או פריסת רחפנים—בהתבסס על ניתוח בזמן אמת. מגמה זו מאומצת במבנים קריטיים ובפרויקטים של ערים חכמות, כפי שדווח על ידי IDC.

מגמות אלו מניעות את שוק מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה לעבר יעילות רבה יותר, יכולת להתרחב ואינטליגנציה, וממקמות אותו כאבן יסוד של פתרונות אבטחה ומניעת בעיות בעידן הבא בשנים 2025 ואילך.

נוף תחרותי והשחקנים המובילים

נוף התחרותי של שוק מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה בשנת 2025 מתאפיין בחדשנות מהירה, שותפויות אסטרטגיות, והזרמת שחקנים טכנולוגיים מבוססים וסטארטאפים מתמחים. השוק מונע על ידי הביקוש הגובר לניתוחי וידאו בזמן אמת, פתרונות המגנים על פרטיות ופריסות שניתן להתרחב עליהן במגוון סקטורים כגון ערים חכמות, תחבורה, קמעונאות ותשתיות קריטיות.

שחקנים מובילים בתחום כוללים את NVIDIA Corporation, אשר עושה שימוש בפלטפורמות ה-GPU והאינפרנס AI החזקות שלה על מנת לאפשר אנליזות מתקדמות בקצה, ואת Intel Corporation, אשר ערכת הכלים OpenVINO שלה ויחידות עיבוד הראיה Movidius מאומצות בצורה רחבה עבור workloads של AI בקצה. Axis Communications ו-Hanwha Vision (לשעבר Hanwha Techwin) בולטים בשילוב AI ישירות במצלמות ניטור, מציעים פתרונות עם אנליזות מובנות לזיהוי אובייקטים, זיהוי פנים וזיהוי אנומליות.

קונצרני טכנולוגיה סיניים כמו Hikvision ו-Dahua Technology שומרים על נתח משמעותי בשוק הגלובלי, במיוחד באסיה-פסיפיק, על ידי מתן מכשירי קצה מופעלים על ידי AI במחירים נוחים ואקוסיסטמות ניטור מקיפות. עם זאת, חברות אלו נתקלות בביקורת רגולטורית והגבלות בצפון אמריקה ואירופה, דבר שמוביל להגברת התחרות מצד שחקנים אזוריים ולהתמקדות בפתרונות שפועלים בהתאם לפרטיות ומפותחים מקומית.

סטארטאפים ומחדשים באזורים ספציפיים גם הם מעצבים את הנוף התחרותי. חברות כמו Ambarella מתמקדות בשבבי AI בעלי צריכת כוח נמוכה עבור עיבוד וידאו בקצה, בעוד BrainChip Holdings מציעה מעבדים נוירומורפיים המיועדים לאינפרנס עם השהיה נמוכה במיוחד בקצה. חברות מתמקדות בתוכנה כמו Cisco Systems ו-Avigilon (חברת Motorola Solutions) מרחיבות את תיקי ה-AI שלהן בקצה דרך רכישות ואינטגרציה של פלטפורמות אנליטיות מבוססות ענן.

• שותפויות אסטרטגיות בין ספקי חומרה לספקי תוכנת AI מאיצות את פיתוח הפתרונות והגעה לשוק.
• מסגרות קוד פתוח ובריתות תעשייתיות, כגון Edge AI and Vision Alliance, מטפחות אינטראופרביליות וסטנדרטיזציה.
• שחקנים אזוריים זוכים לתנופה על ידי טיפול בדרישות לריבונות נתונים ורגולציה, במיוחד באירופה וצפון אמריקה.

באופן כללי, שוק מערכות הניטור עם בינה מלאכותית בקצה בשנת 2025 הוא דינמי מאוד, כאשר התחרות מתגברת סביב ביצועים, פרטיות ויכולות אינטגרציה, בזמן שספקים ממהרים לספק פתרונות אבטחה אינטיליגנטיים ומפוזרים.

תחזיות צמיחת שוק (2025–2030): CAGR, אנליזת הכנסות ונפחים

השוק הגלובלי של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה מוכן לצמיחה חזקה בשנת 2025, מונע מהביקוש הגובר לניתוחים בזמן אמת, דרישות אבטחה משופרות והתרבות מכשירי אינטרנט של הדברים (IoT). על פי תחזיות של MarketsandMarkets, שוק חומרת ה-AI בקצה, התומך במערכות ניטור, צפוי להשיג שיעור צמיחה שנתי (CAGR) של כ-20% משנת 2025 ועד 2030. עלייה זו מיוחסת לאימוץ המהיר של מצלמות וחיישנים מופעלים על ידי AI המסוגלים לעבד נתונים באופן מקומי, מה שמפחית את השהיות וצריכת רוחב הפס.

תחזיות ההכנסות עבור מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה בשנת 2025 מצביעות על גודל שוק שעולה על 3.5 מיליארד דולר, כאשר תחזיות מצביעות על כך שהשוק עשוי להגיע ליותר מ-8.5 מיליארד דולר עד 2030. מסלול הצמיחה הזה נתמך על ידי השקעות מוגברות בתשתיות ערים חכמות, הגנה על תשתיות קריטיות ופתרונות אבטחה בארגונים. International Data Corporation (IDC) מדגישה כי ההשקעה בניטור וידיאו מופעל על ידי AI תהיה מניע מרכזי, במיוחד בתחומים כמו תחבורה, קמעונאות ובטיחות ציבורית.

מבחינת נפח, מספר מכשירי הניטור עם בינה מלאכותית בקצה שפרוסים צפוי לגדול באופן משמעותי. גארטנר מעריכה כי עד 2025, יהיו יותר מ-1.2 מיליארד מכשירי ניטור מחוברים בשימוש ברחבי העולם, כאשר חלק משמעותי מהם משולב ביכולות AI בקצה. מספר זה צפוי להכפיל את עצמו עד 2030 כאשר ארגונים מחפשים פתרונות ניטור שמסוגלים להתרחב, שמגינים על פרטיות ובעלות עלויות נמוכות.

• צמיחה אזורית: אסיה-פסיפיק צפויה להוביל את השוק, מונעת על ידי עירוניות בקנה מידה רחב ויוזמות ממשלתיות לערים חכמות בסין, הודו ואסיה הדרומית-מזרחית. צפון אמריקה ואירופה יראו גם הן אימוץ חזק, במיוחד בסקטורים של עסקים ותשתיות קריטיות.
• מניעי מפתח: הצורך בזיהוי איומים בזמן אמת, תאימות לרגולציה (כגון GDPR) והתקדמויות בחומרת מחשוב קצה מאיצים את התפשטות השוק.
• אתגרים: למרות תחזיות הצמיחה החזקות, בעיות כמו חששות לפרטיות נתונים, עלויות פריסה גבוהות ויכולת אינטגרציה עם מערכות ישנות עלולות להאט את קצב האימוץ באזורים מסוימים.

באופן כללי, 2025 מהווה שנה מכריעה עבור מערכות ניטור עם בינה מלאכותיתבקצה, עם תהליך שמצביע על הצמיחה המשמעותית והמתמשכת עד 2030 ככל שהטכנולוגיה מתבגרת והפריסה מתרחבת ברחבי העולם.

ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם

השוק הגלובלי של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה חווה צמיחה חזקה, עם שונות משמעותית באזורים הנוגעים לאימוץ, השקעה והתקדמות טכנולוגית. בשנת 2025, צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם (RoW) מציגים דינמיקות שוק שונות, המושפעות על ידי סביבות רגולטוריות, בגרות תשתיות והעדפות אבטחה.

• צפון אמריקה: שוק צפון אמריקה, בראשות ארצות הברית, נשאר בחזית אימוץ מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה. זה מונע על ידי השקעות משמעותיות ביוזמות ערים חכמות, הגנה על תשתיות קריטיות ואבטחת עסקים. נוכחות חברות טכנולוגיה גדולות ואקו-סיסטם IoT בוגר מאיצה את הפריסה. מסגרות רגולטוריות, כגון חוק אישור ההגנה הלאומית (NDAA), משפיעות גם על רכישה, ומעדיפות פתרונות מקומיים ותואמים ל-NDAA. על פי International Data Corporation (IDC), צפון אמריקה מהווה יותר מ-35% מההשקעה הגלובלית במערכות ניטור עם AI בקצה בשנת 2024, מגמה צפויה להימשך גם בשנת 2025.
• אירופה: השוק האירופי מתאפיין בהדגשה רבה על פרטיות נתונים והתאמה עם תקנות ה-GDPR. זה הביא לעלייה בדרישה לעיבוד נתונים במכשירים ופיצ'רי אנונימיזציה במערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה. האזור חווה השקעות גוברות בניטור בטיחות ציבורית ותחבורה, במיוחד בבריטניה, גרמניה וצרפת. על פי Statista, שוק המערכות האירופיות של AI בקצה צפוי לגדול בקצב של 18% עד 2025, כאשר פרויקטים במגזר הציבורי מובילים את הדרך.
• אסיה-פסיפיק: אזור אסיה-פסיפיק הוא השוק הצומח במהירות המהירה ביותר, מונע על ידי עירוניפ הכוח, פרויקטי ערים חכמות בהנחיית הממשלה וחששות אבטחה גוברות. סין, יפן וקוריאה הדרומית הם תרומדים מרכזיים, כאשר סין שולטים בזכות יוזמות ניטור ציבוריות רחבות היקף ומובילי טכנולוגייה מקומיים. התרבות רשתות 5G גם מקדימה את אימוץ AI בקצה. גארטנר מדווח כי אסיה-פסיפיק תעקוף את אירופה במספר הפריסות הכולל של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה עד סוף 2025.
• שאר העולם (RoW): באזורים כמו אמריקה הלטינית, המזרח התיכון ואפריקה, האימוץ הוא איטי אך עולה, מונע על ידי הצרכים הגוברים לאבטחת העיר המודרנית ושדרוג תשתיות. מגבלות תקציב ותשתית דיגיטלית מוגבלת נותנים את האתגר, אך שותפויות בינלאומיות ויוזמות ממשלתיות בהדרגה מגדילות את הזדמנויות השוק, כפי שצוין על ידי Frost & Sullivan.

באופן כללי, בעוד שצפון אמריקה ואסיה-פסיפיק מובילים ביחס של גודל וחדשנות, גישת אירופה המוכוונת על פי רגולציה והזדמנויות מתפתחות בשאר העולם מעצבות נוף גלובלי מגוון עבור מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה בשנת 2025.

מבט לעתיד: חדשנות ויישומים מת emerging

המבט לעתיד עבור מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה בשנת 2025 מתאפיין בחדשנות מהירה וב emergence של יישומים חדשים המרחיבים הרבה מעבר לניטור הביטחוני המסורתי. ככל שמחשוב הקצה וטכנולוגיות אינטיליגנציה מלאכותית מתבגרות, מערכות הניטור מסוגלות יותר ויותר לעבד ולנתח נתוני וידאו באופן מקומי, להפחית את ההשהיה, את השימוש ברוחב הפס ואת החששות לגבי פרטיות. המעבר הזה מאפשר דור חדש של פתרונות ניטור אינטליגנטיים ומודעים להקשר.

אחת מן החדשנויות המשמעותיות ביותר הצפויות בשנת 2025 היא השילוב של מודלים מתקדם של למידה עמוקה ישירות במכשירי הקצה. מודלים אלו יאפשרו זיהוי אובייקטים בזמן אמת, ניתוח התנהגות וזיהוי אנומליות מבלי הצורך להעביר שידורי וידאו גולמיים למרכזי נתונים מרוכזים. זאת לא רק משפרת את זמני התגובה אלא גם תומכת בהתאמה לרגולציות קפדניות לגבי פרטיות נתונים, כמו GDPR ו-CCPA, על ידי מזעור החשיפה של מידע רגיש NVIDIA.

יישומים מתפתחים צפויים להתרבות במגוון סקטורים. בערים חכמות, מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה יאפשרו ניהול תנועה דינמי, ניטור קהל וזיהוי סכנות סביבתיות. קמעונאים ינצלו מערכות אלו לניתוחים בחנויות, כגון ניתוח זרם לקוחות ומניעת אובדן, תוך שמירה על פרטיות הלקוחות. במצבים תעשייתיים, AI בקצה יאפשר תחזוקה מונעת והתאמה לתקנות על ידי ניטור של התנהגות מכשירים ועובדים בזמן אמת International Data Corporation (IDC).

גם תחום הבריאות צפוי לעבור שינוי, כאשר מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה תומכות בניטור מטופלים, זיהוי נפילות, ושליטה בגישה בבתי חולים ומתקני טיפול באנשים מבוגרים. בנוסף, השילוב של חיישנים מרובי מודלים—הממזגים נתונים מוויידו, קול ונתונים סביבתיים—ישפר את המודעות למצב ויאפשר יכולות זיהוי איומים מתקדמות יותר גארטנר.

• שבבי AI בקצה צפויים להיות יותר חסכוניים באנרגיה וזולים, מה שישפיע על האימוץ בשווקים רגישים למחיר.
• למידה פדרלית ועדכוני מודלים במכשירים יאפשרו שיפור מתמשך של אלגוריתמי AI מבלי לפגוע בפרטיות הנתונים.
• סטנדרטים של אינטראופרביליות צפויים להתהוות, מה שיתאפשר אינטגרציה חלקה בין מערכות ניטור עם AI בקצה לבין מערכות IoT ואבטחה אחרות.

באופן כללי, בשנת 2025 אנו צפויים לראות את מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה מתפתחות מכלי ניטור פסיביים לפלטפורמות אינטליגנטיות ופרואקטיביות שמספקות תובנות ברות פעולה במגוון תעשיות, מונעות על ידי התקדמויות מתמשכות בחומרת הקצה, באלגוריתמים של AI ובטכנולוגיות לשמירה על פרטיות.

אתגרים, סיכונים והזדמנויות אסטרטגיות

מערכות ניטור עם בינה מלאכותית בקצה, העושות עיבוד נתונים מקומית במכשירים ולא רק תלויות בתשתית ענן מרוכזת, משנה במהירות את הנוף של אבטחה ומנטרות. עם זאת, הפריסה וההתרחבות של מערכות אלו בשנת 2025 מציבות תמהיל מורכב של אתגרים, סיכונים והזדמנויות אסטרטגיות עבור בעלי עניין שונים.

אתגרים וסיכונים

• פרטיות נתונים ואבטחת מידע: עיבוד נתוני וידאו ואודיו רגישים בקצה מעלה חששות משמעותיות לגבי פרטיות. הבטחת התאמה לרגולציות המתפתחות כגון GDPR ו-CCPA היא אתגר מתמשך, במיוחד ככל שמאגרי נתונים מקומיים ועיבוד מקומי מגדילים את מצבי الهجوم על פוטנציאל פרצות (גארטנר).
• מגבלות חומרה: מכשירי קצה לעיתים קרובות מוגבלים בכוח עיבוד, בזיכרון ובמשאבי אנרגיה בהשוואה לשרתים מרוכזים. זה מגביל את המורכבות של מודלי AI שניתן לפרוס, דבר שעשוי להשפיע על דיוק הזיהוי ועל מהירות התגובה של המערכת (IDC).
• אינטראופרביליות וסטנדרטיזציה: השוק מפוצל, עם מגוון רחב של פלטפורמות חומרה ותוכנה. חוסר בסטנדרטיזציה מסבך את האינטגרציה, יכולת ההתרחבות והתחזוקה, ומגדיל את עלויות הבעלות הכוללות עבור משתמשי הקצה (ABI Research).
• איומי סייבר: מכשירי הקצה לעיתים קרובות מפוזרים במקומות נגישים פיזית, מה שהופך אותם להיות פגיעים להתנקשות ולהתקפות סייבר. הבטחת אבטחה חזקה לאורך כל הדרך היא קריטית אך עדיין מהווה אתגר טכני ומבצעי (Forrester).

הזדמנויות אסטרטגיות

• אנליזות בזמן אמת: AI בקצה מאפשר זיהוי איומים ותגובה מידיים, מפחית זמני השהיה וצריכת רוחב פס. זה חשוב במיוחד עבור תשתיות קריטיות, ערים חכמות ונמלי תחבורה (MarketsandMarkets).
• ארכיטקטורות מבוזרות: על ידי הפצת אינטליגנציה בין מכשירים, ארגונים יכולים להשיג חוסן טוב יותר ויכולת להתרחב, מפחיתים את נקודות הכישלון הבודדות ותומכים בפריסות בקנה מידה גדול (גארטנר).
• פתרונות ספציפיים לתעשיות: התאמה של מערכות ניטור עם בינה מלאכותית לקצה לסקטורים כגון קמעונאות, בריאות וייצור פותחת זרמי הכנסות חדשים ומגבירה את ההצעות על ידי אפשרויות אנליטיות ופיצ'רים המתאימים לרגולציה (IDC).
• שותפויות ופיתוח אקו-סיסטם: שיתופי פעולה בין ספקי חומרה, ספקי תוכנת AI ומיישמים יכולים להאיץ חדשנות, לקדם אינטראופרביליות ולהוריד את מחסומי האימוץ (ABI Research).

מקורות והפניות

• International Data Corporation (IDC)
• Axis Communications
• Hikvision
• NVIDIA
• Qualcomm
• IBM
• Dahua Technology
• Ambarella
• BrainChip Holdings
• Cisco Systems
• Avigilon (חברת Motorola Solutions)
• Edge AI and Vision Alliance
• MarketsandMarkets
• Statista
• Frost & Sullivan
• ABI Research
• Forrester