边缘计算在大家未来的日常生活中会有哪些智能化应用呢？
（1）消费电子：边缘计算AI模块在消费电子中的应用主要是语音识别和拍照美化等功能，包括智能手机里的语音助手、近年来流行的计算摄影等，都需要边缘计算进行支持。可穿戴AI设备近期在市场上获取了较多的关注度，包括智能手表、AI PC等，2024年将要发售的MR设备或也将成为现象级消费电子单品，全新的交互体验对边缘计算能力提出了更高的要求。
其中AI PC有消费者的“人工智能双胞胎”之称，据Canalys数据，截至2023年二季度，全球AI PC出货量已经超过500万台，未来伴随AI工具在商业和生产力软件中得到广泛应用，全球AI PC出货量有望在2025和2026年实现高速增长。
（2）智能家居：智能家居是边缘AI的重要渗透场景，也是大家在科幻电影中常常会看到的桥段。在智能家居中，边缘计算主要以智能语音+视觉模组的方式应用于智能扫地机、家庭安防摄像机、智能音箱、智能门锁等各类产品。
据艾瑞咨询，2022年AI技术在智能家居行业的整体渗透率已达25%，并预测2025年将达到50%，细分品类中智能清洁、家庭安防、智能影音娱乐、智能照明、智能白电渗透率排名靠前。伴随设备智能化的提升和用户消费需求的升级，艾瑞咨询预测我国智能家居市场规模将从2022年的4517亿元增至2025年的9523亿元，年复合增长率高达28%。
（3）智能安防：安防视频监控系统主要分为前端和后端两类设备，前端设备负责采集和处理原始的图像视频信号，将其转化为模拟/数字信号后再传输至后端设备进行分析、显示和存储。而边缘AI计算技术对安防的赋能也体现在前端和后端。
前端方面，通过在前端网络摄像机（IP Camera， IPC）嵌入AI芯片，摄像机可以实现对视频数据的结构化处理，促使视频监控设备从被动监控走向主动识别。
后端方面，通过在后端图像存储设备添加AI加速芯片和应用处理软件，智能网络视频录像机（Network Video Recorder，NVR）可以实现图像识别，强化后端设备的计算分析功能。
在AIoT大背景下，算力的前移或者“边缘化”需求在变得突出，因为前端设备需要采集的数据量激增，图像精度也从1080P提升到4K甚至更高，这导致如果传输到后端需要面临较大的带宽和处理分析压力。而在前端设备部署“边缘算力”AI芯片，将视频图像预处理、过滤冗余信息后再向后端传输，可以大大缓解后端处理量和存储压力。科创100ETF（588190）投资硬科技板块，在投资者感受科技日新月异发展的同时，提供了参与分享红利的有力工具。
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