全球神经形态计算市场规模按组件（硬件、软件）、应用（信号处理、图像识别、数据挖掘）、最终用户行业（汽车、医疗保健、消费电子产品）、地理范围和预测划分

神经形态计算市场规模和预测

2023 年神经形态计算市场规模价值 5410 万美元，预计到 2031 年将达到 2.9852 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 23.80%。

• 神经形态计算是模仿人类大脑架构和功能创建和开发的计算系统。这些系统试图复制神经过程，以更高效、更自适应地进行计算。与依赖冯·诺依曼架构的标准计算模型不同，神经形态计算使用神经网络、模拟电路和专用硬件以生物启发的方式处理信息。这种方法在需要模式识别、传感处理和实时决策的应用中尤其有用。
• 随着人工智能和机器学习的进步不断突破界限，神经形态计算的未来似乎充满希望。随着材料科学、电路设计和算法研究的不断深入，神经形态系统预计将实现更高的效率、更低的功耗和可扩展性。
• 可能包括能够进行复杂推理和解决问题的更复杂的人工智能系统、改进的脑机连接和先进的认知计算系统。随着这些技术的进步，它们有可能改变医疗保健和机器人、个性化学习和智能环境等不同行业，最终弥合生物和人工智能之间的差距。

全球神经形态计算市场动态

塑造全球神经形态计算市场的关键市场动态包括：

关键市场驱动因素：

• 对神经形态研究和开发的投资不断增加：神经形态计算机研究正得到政府和商业企业的更多支持。自 2013 年启动以来，欧盟的人类大脑项目已获得超过 10 亿欧元的资助，神经形态计算是其中的重要组成部分。这笔巨额投资表明人们对神经形态技术的兴趣和前景日益增长。
• 对节能计算解决方案的需求不断增长：随着数据中心消耗更多的能源，对更高效的计算解决方案的需求也随之增加。根据美国能源部的数据，2014 年美国数据中心消耗了约 700 亿千瓦时的电力，约占美国总电力消耗的 1.8%。神经形态计算具有节能架构，有望推动行业增长。
• 机器人和自主系统中的应用不断扩大：机器人市场正在迅速扩张，推动对神经形态系统等先进计算机解决方案的需求。国际机器人联合会 (IFR) 估计，到 2021 年，全球工业机器人的存量将达到 350 万台。机器人在各行各业的不断部署推动着神经形态计算市场的发展。

关键挑战：

• 设计复杂性：神经形态设备需要对神经过程进行大量建模以及特定的电路设计。开发有效模拟大脑活动的硬件的难度带来了重大的工程问题，需要多学科的知识。
• 与现有系统的集成：将神经形态计算系统与传统计算基础设施集成可能具有挑战性。兼容性困难和对专用接口的必要性可能会使部署变得困难，并限制神经形态技术的采用。
• 功耗管理：尽管神经形态系统旨在提高能源效率，但在大规模部署中有效管理功耗仍然是一个难题。在实际应用中，平衡性能和能耗至关重要。
• 软件和算法开发：开发充分利用神经形态硬件功能的算法非常困难。软件必须适应神经形态系统的独特架构，因此需要开发新的编程模型和工具。

主要趋势：

• 增加对先进技术的投资：公共和商业部门都在增加对神经形态计算的投资。资金的注入促进了研发，加速了创新，并拓宽了神经形态技术的各种应用。
• 硬件的进步：硬件的进步包括开发更先进的神经形态处理器和组件，这些处理器和组件使用尖端材料和制造技术来提高性能和效率。新的硬件设计正在测试神经形态系统所能实现的极限。
• 仿生架构：研究人员正在研究更接近神经网络和大脑过程的仿生结构。这些架构旨在通过密切模拟生物功能来提高神经形态系统的效率和适应性。
• 合作研究计划：学术界、工业界和政府之间的合作研究计划正在推动神经形态计算的发展。这些合作促进了知识共享，加快了新技术和新应用的开发。

全球神经形态计算市场区域分析

以下是全球神经形态计算市场更详细的区域分析：

北美：

• 北美目前在神经形态计算市场中占据主导地位。北美拥有高素质劳动力和支持性立法，以促进神经形态计算的发展。根据美国国家科学基金会的《2022 年科学与工程指标》，该地区人才济济，2019 年科学与工程专业的研究生人数超过 120,000 人。再加上有利的监管环境和强有力的政府支持（例如美国能源部宣布在 2021 年为微电子和神经形态计算项目提供 5400 万美元的资金），这些因素为神经形态技术的进步创造了有利的环境。因此，北美处于引领这一发展中领域的理想位置。
• 北美拥有有效的技术生态系统，通过汇集主要科技企业、一流研究型大学以及对人工智能和半导体的大量投资来鼓励神经形态计算创新。2020 年，美国半导体企业在研发上投资了 440 亿美元，占其收入的 18%，而美国大学在 2019 年在研发上花费了 860 亿美元，其中相当一部分集中在计算机和信息科学上。此外，2020 年该地区对 AI 业务的风险投资总额达到 236 亿美元。学术才华、行业创新和强大资金支持的结合促进了北美神经形态计算技术的发展和部署。

亚太地区：

• 预计亚太地区将见证神经形态计算市场最快的增长。亚太国家正通过大量投资和战略策略积极鼓励神经形态计算的市场扩张。中国新一代人工智能发展规划概述了到 2030 年成为全球人工智能领导者的目标，产业价值达到 1 万亿元人民币（约 1500 亿美元）。2021 年，中国人工智能行业价值为 5435 亿元人民币（约 844 亿美元），比上年增长 18.1%。日本已在其 2022 年预算中拨出 1000 亿日元（约 7.8 亿美元）用于下一代半导体，其中包括神经形态电路。这些可观的投资和战略重点正在推动亚太地区的神经形态计算市场。
• 亚太地区快速扩张的经济体对人工智能等创新技术的需求不断增加，从而加速了神经形态计算的采用。国际货币基金组织预测，新兴和发展中亚洲将在 2023 年增长 5.3%，2024 年增长 5.2%。根据 NITI Aayog 的数据，印度政府的国家人工智能战略希望将该国发展为全球人工智能中心，到 2035 年可能为其 GDP 增加 9570 亿美元。经济的快速扩张，加上技术投资的增加，为亚太地区众多行业采用神经形态计算创造了良好的环境。

全球神经形态计算市场：细分分析

全球神经形态计算市场根据组件、应用、最终用户行业和地域进行细分。

神经形态计算市场，按组件

• 硬件
• 软件
• 服务

根据组件，市场细分为硬件、软件和服务。由于对加速处理的专用神经形态芯片的需求增加，神经形态计算市场目前以硬件为主。然而，软件预计将成为增长最快的细分市场。随着神经形态硬件变得越来越普遍，对用于构建和改进这些不同架构算法的专业软件工具的需求将会增加，从而导致软件行业的重大发展。

神经形态计算市场，按应用

• 信号处理
• 图像识别
• 数据挖掘
• 对象检测

根据应用，市场细分为信号处理、图像识别、数据挖掘和对象检测。图像识别现在引领神经形态计算市场领域。这是由于神经形态设计中的内在并行性，它与图像数据的处理方式完全对应。然而，对象检测可能是发展最快的类别。神经形态计算的学习和适应能力使其非常适合检测图像中的复杂物体，从而迅速应用于自动驾驶汽车和安全系统等领域。

神经形态计算市场，按最终用户行业划分

• 汽车
• 医疗保健
• 消费电子
• 制造业和工业
• 航空航天和国防

根据最终用户行业，市场细分为汽车、医疗保健、消费电子、制造业和工业、航空航天和国防。消费电子产品在神经形态计算市场中占据主导地位。这是由对具有智能语音助手和智能手机中改进的图片识别等功能的智能设备日益增长的需求所驱动的。另一方面，医疗保健预计将以最快的速度发展。神经形态计算在医学图像处理、药物开发和定制医疗方面的潜力正在吸引大量投资，并加速这一重要领域的应用。

神经形态计算市场，按地域划分

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地域划分，全球神经形态计算市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美目前在神经形态计算市场中占据主导地位，凭借其成熟的科技巨头、研究机构以及政府对人工智能和半导体开发的支持，其市场份额最大。然而，亚太地区是一颗冉冉升起的新星，预计增长速度最快。这一激增是由一系列政府政策推动的，这些政策促进了人工智能的发展，以及该地区科技饥渴型经济体的快速增长。

关键参与者

“全球神经形态计算市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。市场的主要参与者包括英特尔公司、IBM 公司、BrainChip Holdings Ltd.、高通技术公司、惠普企业、三星电子有限公司、CEA-Leti、General Vision, Inc.、Numenta、Prophesee SA、Knowm, Inc.、Silicon Storage Technology Inc. 和 TECHiFAB GmbH。

我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师提供对所有主要参与者的财务报表的深入了解，以及产品基准测试和 SWOT 分析。

神经形态计算市场的最新发展

• 2024 年 2 月，SynSense 与 Invitation 合作，以满足消费和工业市场对高性能智能视觉日益增长的需求。此次合作有助于开发用于机器人、汽车、消费电子产品和航空航天领域的独立处理器、视觉传感器和集成计算传感器设备的神经形态技术。
• 2023 年 10 月，SiLC Technologies 推出了 Eyeonic Vision System，这是一款 FMCW LiDAR 机器视觉解决方案。该方法能够快速准确地识别物体、偏振强度和 3D 深度，在 1,000 米的范围内具有毫米级的精度。
• 2023 年 9 月，埃因霍温理工大学的研究人员发明了一种使用生物传感器训练神经形态芯片检测囊性纤维化的方法。这种“智能生物传感器”模仿人类大脑的交流方式，使其适用于即时医疗应用，并允许芯片自主适应周围环境。
• 2023 年 6 月，BrainChip Holdings Ltd. 和 Lorser Industries Inc. 合作开发神经形态技术。此次合作使 Brainchip 的 Akida 技术能够为软件定义无线电 (SDR) 设备提供神经形态计算解决方案。

报告范围