神经形态计算市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，2018-2028F，按产品（硬件、软件）、按部署（边缘计算、部署计算）、按技术（MMES 和非 MEMS）、按最终用户（汽车、医疗保健、消费电子、军事和国防以及工业）、按地区和竞争进行细分

预计全球神经形态计算市场将在整个预测期内迅速扩张。对人工智能和机器学习的需求增长将提高这些工具的有效性和性能，因为这两者的结合有望通过提供必要的洞察力来做出明智的决定，从而彻底改变商业领域。这些设备的需求不断增加，因为它们比传统设备具有多种优势，例如图像识别、欺诈检测、语音识别等。人工智能技术在国防、医疗、电信、公用事业、娱乐、电信、食品和饮料等各种不同的行业中都有应用。

神经计算是基于人脑和神经系统中发现的系统的计算机的发展。利用人脑的巨大潜力和力量，神经成像计算可以像人脑一样有效运作，而不会在软件部署方面出现重大差距。一项技术进步激发了神经计算的技术重要性，那就是人工神经网络 (ANN) 模型的开发。

汽车公司受到了疫情的不利影响。神经计算设备项目始于建立人工神经网络，该网络依赖于数千万个神经元。这些神经元就像人脑中的神经元。神经计算机因其快速反应系统而非常常见，因为它们的处理速度非常快。与传统计算机相比，神经计算机的设计类似于人脑，因此它们的快速反应系统是工业的巨大领先优势。神经形态技术可以与人工智能和机器学习结合应用于国防系统，以提高计算能力并提供分析结果，从而加快战时决策。此外，神经形态技术的节能效果明显更好，可以提高步兵在战场上部署的技术的机动性、持久力和便携性。例如，英特尔计划将神经形态技术应用于无人机摄像头，并安装 Loihi 芯片，该芯片可以从摄像头获取有机信号并像生物思维一样处理它们，从而大大加快无人机的感知速度。

预计图像处理市场将在 2023 年占据主导地位，收入份额超过 50%。这可以归因于计算机视觉在汽车、医疗保健、媒体和娱乐等各种行业中的日益普及。例如，医学成像是图像处理的最重要应用之一。图像传感器和其他处理技术的进步预计将在预测期内推动图像处理部分的收入增长。信号处理应用部分在 2022 年占据了整体市场份额的很大比例，预计在预测期内将显着增长。对管理音频和声学信号的需求不断增长，极大地促进了信号处理部分的增长。随着 IT 行业中人工智能和机器学习的快速实施，数据处理部分预计将在预测期内扩大。自动化机器学习是企业中最突出的 AI 趋势之一。

与标准的位精度计算不同，神经形态硬件会产生简单、强大、可靠且数据高效的概率模型，因为大脑本质上是高度随机的。神经形态硬件肯定比精确计算更适合认知应用。

人工智能 (AI) 和自动化系统的接受度不断提高

大脑本质上是神经形态计算的管理者。它利用人工神经元

人工智能和自动化系统正在医疗保健、制造业和运输业等行业中逐步得到改进。这些系统涉及强大的计算系统，可以实时处理大量数据。神经形态计算非常适合这些应用，因为它可以提供这些系统所需的功率和效率。该技术在各个行业中被广泛接受，主要是快速消费品、零售业和制造业。人工智能和自动化系统的接受度不断提高预计将推动神经形态计算市场的发展。工业、医疗、IT 和电信、航空航天、军事和国防、汽车、消费电子等各个行业对人工智能和自动化系统的接受度越来越高，这将在预测期内（2024 年至 2028 年）推动神经形态计算市场的需求。神经形态计算具有快速并行处理和最低功耗等优势。它还消除了冯·诺依曼架构中组件之间来回移动数据的需要，这有望推动其在图像和信号处理应用中的应用。此外，预计它在消费电子、汽车、医疗保健、军事和国防部门中的应用也将在很大程度上推动市场增长。对人工智能和系统获取技术知识的需求不断增长，改善了软件程序在神经形态计算中的使用。在老龄化和生育率下降日益加剧的背景下，人工智能和自动化技术将改善全球经济体系并增进国际繁荣。在老龄化和出生率下降成为经济增长动力的时代，人工智能和自动化技术得到提升，以提升全球经济并加强全球繁荣。神经形态研究的当代进展部分归功于人工智能、机器学习、神经网络和深度神经网络架构在消费者和企业技术中的广泛和日益增长的使用。神经形态技术通常受益于深度加速器、下一代半导体、晶体管和自主系统，例如机器人、无人机、自动驾驶汽车和人工智能。有多种技术被考虑用于实施基于大脑的机器人和智能机器人系统的神经形态芯片，神经形态计算对安全决策的吸引力以及研究发展将在预测期内为市场成员提供多种前景。

自动驾驶汽车的采用率不断提高

神经形态计算可以帮助自动驾驶汽车更好地检测和避开障碍物，以及识别物体并应对不断变化的条件。神经形态计算有助于自动驾驶汽车更有效地处理视觉信息。传统的计算架构需要大量的时间和电力来处理视觉数据，但神经形态计算在实时处理视觉数据时消耗的电量最少。神经形态计算更擅长识别道路上的物体并从环境中识别它们。这是因为神经形态计算完全发挥了人类大脑的功能，而人类大脑擅长识别物体和模式。

在自动驾驶汽车中，神经形态通过同时处理来自多个传感器的数据来帮助检测和避开障碍物。例如，神经形态计算可以结合来自摄像头、激光雷达、雷达和其他传感器的数据，以生成更精确、更全面的车辆周围环境图像。

最后，自动驾驶汽车的日益普及预计将推动全球神经形态计算市场的发展。神经形态技术主要用于无人机和人工智能等自动驾驶系统。汽车等各个行业越来越多地采用自动化系统和人工智能，这将增加对神经形态计算市场的需求。神经形态计算在安全目的和研究开发中的应用将为全球神经形态计算市场提供大量机会，预计未来几年将大幅增长。

最新发展

• 2023 年 3 月，Brain Chip Holdings Ltd 是一家基于事件的神经形态 AI IP 商业提供商，超低功耗已与领先的 AI 视频分析解决方案提供商 CVEDIA 建立合作伙伴关系，以传播 Edge AI 和神经形态计算领域的最新技术。

市场细分

公司简介

IBM Corporation、英特尔公司、三星电子有限公司、Brain Corporation、General Vision Inc、HRL Laboratories LLC、Vicarious (Alphabet Inc.)、CEA-Leti、Knowm Inc、BrainChip Holdings Ltd 是推动全球神经形态计算市场增长的主要参与者。