群体计算市场规模及份额、应用（监视与侦察、通信、灾害管理、交通管理、工业过程自动化）；平台；最终用途；组件 - SWOT 分析、竞争战略洞察、区域趋势（2025-2037）

群体计算市场：增长动力与挑战

增长动力

• 网络安全标准与框架： 由于代理可以分布式互连，因此安全性应成为群体计算的首要考虑因素。一些值得考虑的网络安全标准包括 NIST 网络安全框架文件和 ENISA 指南，它们本质上是保护这些复杂系统的标准。NIST 框架“零信任架构 (ZTA)”已开始用于保护群体网络，因为它能够实现对群体代理的可靠、持续身份验证。遵循某种合规形式的公司将减少漏洞，并最终在公共和私人领域构建安全的群体。
   
• 自主机器人和无人机：群体计算正在通过促进多个自主智能体的协同合作，改变机器人和无人机领域。这一概念在物流、农业、灾难响应和国防应用领域尤为有益。例如，亚马逊机器人公司在其配送中心使用群体算法来提高机器人车队的协调性和效率。通过分散计算，这些系统还提供了弹性和速度。协同无人机可以在更大的区域内勘测或运送较小的包裹，并且这些无人机有可能完成与被分配用于农作物监测或运输物料的协作地面机器人相同的任务。随着硬件成本的下降和自主性的提升，群体机器人技术将成为下一代自动化战略的推动者。

改变群体计算市场的技术趋势

群体计算正在快速发展，这得益于人工智能、边缘计算和 5G 等新技术的结合。这些技术正在推动制造业、国防、电信和物流等所有行业的数字化、去中心化和自主决策。基于人工智能的群体系统能够实现自适应学习和实时响应，尤其是在机器人或无人机编队中。边缘计算与人工智能群体系统的结合可以解决关键任务应用中的延迟问题。5G 目前正在电信领域实现高带宽、低延迟的传输，从而促进群体计算管理的协作。区块链在主流应用（尤其是金融和物流领域）的群体环境下也正在兴起。此外，在智能工厂中，能够模拟群体行为并优化性能的数字孪生技术也越来越普及。

人工智能与机器学习：集群计算创新的催化剂

集群计算市场正在利用人工智能 (AI) 和机器学习的颠覆性技术，以更经济、更快捷的方式开发新产品，提高运营效率，并提供更具定制化的解决方案。人工智能和机器学习使自主代理能够实时学习和优化，从而促进机器人、物流/运输以及众多其他行业的快速创新和效率提升。通过允许组织虚拟地构建解决方案原型，AI辅助设计模拟可以快速推进，从而最大限度地减少甚至消除错误。例如，在集群系统中引入机器学习模型可以实现预测性维护和质量控制，并更好地理解如何在平衡停机时间和成本的同时优化资源配置。下表展示了一些全球最大的公司如何运用AI和机器学习来创造切实的业务成果。这进一步说明了这些技术在引领群体计算未来发展方面的变革潜力。

去中心化生态系统中的网络安全需求

群体计算在国防、物流和自主系统等关键行业中正在蓬勃发展。群体计算系统由相互连接、相互解耦的代理组成，每个代理都可能成为潜在的攻击途径。由于群体计算系统的去中心化特性，其安全保障十分复杂。大多数组织在基于资产的网络安全教育和培训、网络分段和入口过滤的分散化以及最低设备层加密方面都遇到了问题。

挑战

• 标准化协议的缺乏： 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，缺乏全球公认的群体计算互操作性标准会导致开发成本增加 10% 以上，并延长新市场的进入时间。供应商难以融入现有的 ICT 系统，政府也无法监管非标准化技术。在关键的国防领域，政府无法要求参与者使用非标准化技术。2024 年，博世与 NIST 合作，为智能工厂制定群体计算标准。这使得博世将集成成本降低了约14%。
  
  监管碎片化和市场准入壁垒：世界贸易组织表示，印度对数字服务征收约5%的均衡税，并对IT硬件进口施加限制，导致群体计算市场准入成本增加4-7%。监管碎片化增加了合规方面的复杂性，也延缓了产品从上市到获得认可的时间，导致产品发布延迟。此外，一些政府实施保护主义政策来限制外国供应商。2022年，由于《数据保护条例》(DPDP Act) 的合规要求，思科向印度市场推出群体计算解决方案的时间被推迟了六个月。思科因延迟活动损失了超过800万美元的收入。