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AI 边缘计算的兴起，本质上是算力需求从集中式向分布式的转变。随着 OpenAI、谷歌等科技巨头将采购重点从训练芯片转向推理芯片，市场对边缘计算器件的需求激增。华泰证券预计，2025 年全球 AI 边缘计算市场规模将达到 1200 亿美元，同比增长 65%，其中电子元件的市场规模占比将超过 40%。在具体应用场景中，工业机器人需要高精度传感器与低功耗 MCU 实现实时路径规划，智能摄像头依赖高分辨率图像传感器与 AI 处理芯片完成本地人脸识别，医疗设备则要求高可靠性的功率器件与数据传输组件保障诊断精准性 —— 这些需求都直接拉动了相关电子元件的出货量增长。
传感器作为边缘计算的 “感知核心”，正迎来技术升级与市场扩容的双重红利。2025 年，融合 AI 边缘计算功能的智能传感器成为行业主流，这类传感器不仅具备数据采集功能，还可通过内置的微处理器完成本地数据处理与分析，有效降低了对云端算力的依赖。例如，博世推出的 AI 智能传感器，集成了图像识别算法与边缘计算模块，可直接输出识别结果，响应时间低至 1ms，广泛应用于智能安防摄像头、自动驾驶汽车的环境感知系统。国内企业也在加速突破，海康威视的工业级 AI 传感器，测量精度达 0.01mm，支持多目标同时检测，已配套应用于富士康、宁德时代的智能生产线，帮助企业提升生产效率 20% 以上。
MCU（微控制单元）作为边缘计算的 “控制中枢”，市场需求持续旺盛。2025 年全球 MCU 市场规模预计达到 220 亿美元，其中支持 AI 边缘计算的高性能 MCU 占比将超过 50%。这类 MCU 通常采用 ARM Cortex-M85 架构，集成神经网络处理器（NPU），具备强大的本地 AI 处理能力，同时功耗低至 1μA/MHz，完美适配电池供电的边缘设备。意法半导体的 STM32H7 系列 MCU，内置 280MHz 主频的 NPU，可支持 TensorFlow Lite 模型，已被广泛应用于智能手表、智能家居设备；国内厂商兆易创新的 GD32H7 系列 MCU，性能与国际同类产品相当，价格却低 20%，市场份额快速提升至 15%，成为消费电子、工业控制领域的首选品牌。
