群體運算市場規模及份額、應用（監視與偵察、通訊、災害管理、交通管理、工業流程自動化）；平台；最終用途；組件 - SWOT 分析、競爭策略洞察、區域趨勢（2025-2037）

群體運算市場：成長動力與挑戰

成長動力

• 網路安全標準與框架：由於代理可以分散且互連，因此安全性應成為群體運算的首要考慮因素。一些值得考慮的網路安全標準包括 NIST 網路安全框架文件和 ENISA 指南，它們本質上是保護這些複雜系統的標準。 NIST 框架「零信任架構 (ZTA)」已開始用於保護群體網絡，因為它能夠對群體代理進行可靠且持續的身份驗證。遵循某種合規形式的公司將減少漏洞，並有助於在公共和私人領域建立安全的群體。
   
• 自主機器人和無人機：群體運算正在透過促進多個自主代理的協同協作來改變機器人和無人機領域。這一概念在物流、農業、災難應變和國防應用方面尤其有益。例如，亞馬遜機器人公司在其配送中心使用群體演算法來提高機器人車隊的協調性和效率。透過分散計算，這些系統還提供了彈性和速度。協調的無人機可以在更大的區域內勘測或遞送較小的包裹，並且這些無人機有可能完成與用於農作物監測或運輸物料的協作地面機器人相同的任務。隨著硬體成本的下降和自主性的提高，群體機器人技術將成為下一代自動化策略的推動者。

改變群體計算市場的技術趨勢

群體運算正在迅速發展，並融合了人工智慧、邊緣運算和 5G 等新技術。這些技術正在為製造業、國防、電信和物流等所有產業實現數位化增強、分散化和自主化的決策。基於人工智慧的群體系統能夠實現自適應學習和即時回應，尤其是在機器人或無人機車隊中。邊緣運算與人工智慧叢集系統結合，或許能解決關鍵任務應用中的延遲問題。 5G技術如今已在電信領域實現了高頻寬、低延遲的傳輸，從而促進了由叢集運算管理的協作。此外，在主流應用中，尤其是在金融和物流領域，集群環境下的區塊鏈技術也正在興起。此外，在智慧工廠中，能夠模擬群體行為並優化性能的數位孿生技術也日益普及。

人工智慧與機器學習：叢集運算創新的催化劑

叢集運算市場正在利用人工智慧 (AI) 和機器學習的顛覆性技術，以更經濟、更快捷的方式開發新產品、提高營運效率並提供更具客製化的解決方案。人工智慧和機器學習使自主代理能夠即時學習和優化，從而促進機器人技術、物流/運輸以及眾多其他行業的快速創新和效率提升。人工智慧輔助設計模擬可以快速進行，透過允許組織虛擬製作解決方案原型，最大限度地減少和消除錯誤。例如，在叢集系統中引入機器學習模型可以實現預測性維護和品質控制，並更好地理解如何在平衡停機時間和成本的同時優化資源分配。下表展示了一些全球最大的公司如何應用人工智慧和機器學習來創造實際的業務成果。這進一步說明了這些技術在引領叢集運算未來發展方面的變革潛力。

去中心化生態系中的網路安全需求

集群運算在國防、物流和自主系統等關鍵產業中正在蓬勃發展。群體計算系統由相互連接、彼此分離的代理組成，每個代理都可能成為潛在的攻擊途徑。由於群體計算系統的去中心化特性，其安全保障十分複雜。大多數組織在基於資產的網路安全教育和培訓、網路分段和入口過濾的去中心化以及最低限度的設備層加密方面都面臨挑戰。

挑戰

• 缺乏標準化協議：根據美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的數據，缺乏全球公認的群體計算互通性標準會導致開發成本增加 10% 以上，並延長新市場的進入時間。供應商難以融入現有的 ICT 系統，而政府也無法監管非標準化技術。在國防的關鍵領域，政府無法要求參與者使用非標準化技術。 2024 年，博世與 NIST 合作，為智慧工廠製定群體計算標準。這使得博世的整合成本降低了約 14%。
  
  監管碎片化和市場進入障礙：世界貿易組織表示，印度對數位服務徵收約 5% 的均衡稅，並對 IT 硬體進口施加限制，導致群體計算市場准入成本增加 4-7%。監管分散化增加了合規的複雜性，也延緩了產品從上市到獲得認可的時間，導致產品發布延遲。此外，一些政府實施保護主義政策來限制外國供應商。 2022 年，由於《資料保護規範》(DPDP Act) 的合規要求，思科向印度市場推出群體運算解決方案的時間被推遲了六個月。思科因延遲活動損失了超過 800 萬美元的收入。