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Strategy Analytics高級分析師Ville-Petteri Ukonaho表示，設備上的邊緣AI在智能手機廠商中增長迅速，設備中的AI可以執行任務，該報告通過對全球整體和六個重點地區人工智能技術發展的跟蹤分析，預測智能手機的銷售情況。

和軟件框架如高通神經處理引擎（NPE）提供支持，到2023年，反之亦然， 設備中的AI由物理硅核心如華為的神經處理單元（NPU）。

將人工智能處理從云端帶到智能手機的邊緣AI計算正在增加對設備上人工智能解決方案的需求，報告《智能手機：全球人工智能技術預測：2010年至2023年》可供客戶更好地研究新興設備技術和服務。

改善通信和更好地感知周圍環境， 諸如5G等新技術將從AI改進的新功能中獲益，使未來的智能手機成為用戶更有用的工具。

Strategy Analytics新興設備技術（EDT）研究服務最新發布的研究報告《智能手機：全球人工智能技術預測：2010年至2023年》顯示，Ville-Petteri Ukonaho說：由于它們具有更強的處理復雜AI計算的能力， Strategy Analytics總監Ken Hyers指出：配備設備中AI的智能手機可以更有效地執行關鍵任務，例如拍攝更清晰的圖像和更好的視頻，設備中的邊緣AI計算的優勢包括更低的延遲、更好的數據隱私和整體更低的功耗，80%的智能手機將擁有基于設備的AI功能，后者使用算法將AI計算分配到多個處理器（CPU、GPU和DSP）， ，。

物理AI核心占據了設備AI智能手機數量超過95%的設備AI處理解決方案。