全球神经网络软件市场规模按类型（分析软件、可视化软件）、组件（服务、平台）、最终用户（BFSI、医疗保健）、地理范围和预测划分

神经网络软件市场规模和预测

2023 年神经网络软件市场规模价值 272.4 亿美元，预计到 2031 年将达到 2336.6 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 34%。

• 神经网络软件是一类模仿人工神经网络 (ANN) 功能的计算机程序。 ANN 是基于人类大脑中生物神经网络的结构和操作的计算模型。
• 该软件有助于设计、训练和部署虚拟神经网络，以用于各种应用，包括模式识别、数据分类、自然语言处理和预测分析。
• 神经网络软件的基础是由模拟生物大脑中互连神经元活动的算法和框架组成。这些算法使用互连节点层或人工神经元来解释传入的数据，以提取模式、从中学习并做出预测或判断。神经网络软件的优势在于它能够适应和从示例中学习，从而使其无需明确编程即可完成复杂任务。
• 神经网络软件用于许多业务和领域，包括银行、医疗保健、汽车和制造业。在金融领域，神经网络软件可用于检测欺诈、分析股票市场和评估风险。在医疗保健领域，它可以帮助疾病检测、医学图像分析和药物发现。
• 神经网络软件的多功能性使其成为处理复杂问题和从海量数据集中提取重要见解的有效工具，从而促进人工智能和机器学习技术的进步。

全球神经网络软件市场动态

关键市场驱动因素：

• 对 AI 解决方案的需求不断增长：神经网络软件市场基本上受到各个行业对人工智能 (AI) 日益接受的驱动。随着企业努力将 AI 技术用于预测分析、自然语言处理和计算机视觉等活动，对作为许多 AI 应用基础的神经网络软件的需求持续增长。
• 增加对 AI 研发的投资：政府、学术机构和私营企业正在增加对 AI 研发的投资，这推动了神经网络软件的创新。资助计划、研究补助和合作正在推动神经网络算法和技术的进步，加速市场增长，并拓宽神经网络软件在各个行业中的可能用途。
• 硬件和处理能力的进步：神经网络的能力与可用的处理能力成正比。最近的硬件发展，特别是强大的 GPU（图形处理单元）和专用 AI 芯片的创建，大大提高了神经网络训练和实施的效率。这种增强的处理能力使得开发更复杂、更准确的神经网络模型成为可能，从而加速了市场增长。
• 提高用户友好度和人工智能民主化：开发神经网络是一个艰难且耗时的过程，需要专业技能。然而，市场正在转向用户友好的软件，这种软件使各种技能水平的开发人员都可以创建和部署神经网络模型。人工智能的民主化为各种规模的企业创造了新的机会，促进了行业增长。

关键挑战：

• 数据质量和数量：神经网络软件需要大量高质量数据来训练准确的模型。然而，获得准确代表现实情况的标记数据集可能既困难又昂贵。此外，训练数据中的偏差可能会导致模型出现偏差，从而增加差异和错误。确保数据质量和多样性仍然是使用神经网络软件解决方案的企业的一大关注点。
• 计算资源和效率：深度神经网络通常需要大量计算资源，例如高性能 GPU 和专用硬件加速器。这对规模较小的公司或在资源受限的环境中运营的公司来说是一个问题。此外，优化神经网络设计以提高效率并保持性能是一项艰巨的任务，需要了解模型构建和算法优化。
• 过度拟合和泛化：神经网络容易出现过度拟合，这种情况发生在它们记住训练数据模式而不是理解底层关系时，导致对新数据的泛化能力较差。过度拟合可以通过正则化、dropout 和交叉验证等技术来解决，但在模型复杂性和泛化之间找到正确的平衡是神经网络软件市场的一个长期难题。
• 道德和法律问题：神经网络软件的使用日益增多，带来了隐私、公平和问责等道德和法律问题。神经网络模型产生的偏见或歧视性输出可能会产生严重的社会后果，引发监管审查以及公众的不信任。确保神经网络软件在创新和竞争力的同时遵守道德理念和法律准则，对于市场企业来说是一项棘手的平衡行为。

主要趋势：

• 基于云的部署和边缘计算：它为训练资源密集型神经网络提供了一种低成本、可扩展的方法。这种趋势使客户无需花费大量初始费用即可获得复杂的计算能力。此外，边缘计算的增长使智能更接近数据源。为边缘设备量身定制的神经网络软件允许在无人驾驶汽车和工业自动化等应用中进行实时决策。
• 安全和隐私问题：随着神经网络处理越来越敏感的数据，安全和隐私变得至关重要。为了解决这些问题，神经网络软件提供商正在添加数据加密和访问控制等功能。此外，遵守 GDPR 和 CCPA 等数据隐私要求也日益成为优先事项。
• 注重民主化和可解释性：传统上，神经网络的形成被视为一个复杂而晦涩的过程。然而，市场正在朝着更加用户友好和可解释的解决方案发展。这种“民主化”使更多种类的开发人员无需大量 AI 经验即可创建和使用神经网络。此外，软件中可解释的 AI 功能越来越受欢迎。这些可解释性工具可帮助用户理解其神经网络中的决策过程、建立信任并促进模型开发。
• 深度学习的进步：神经网络软件市场正在经历深度学习方法的快速进步，特别是在卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和变压器设计方面。这些发展使得更复杂、更高效的神经网络模型成为可能，这些模型可以处理各种输入类型并解决各种任务，包括图像识别和自然语言处理。

全球神经网络软件市场区域分析

以下是全球神经网络软件市场更详细的区域分析：

北美：

• 2016 年，北美逐渐成为全球神经网络软件行业的主要收入贡献者，其中美国占据了绝大部分收入。预计这一主导地位将持续下去，该地区将在整个预测期内实现显着增长。
• 北美的主导地位可以归因于其强大的技术基础设施、大量的研发计划以及众多成熟市场公司的存在。
• 此外，该地区的神经网络软件市场可能会从汽车行业（尤其是在美国）中受益匪浅。对自动驾驶、预测性维护和车辆分析等领域的复杂解决方案的需求正在推动汽车行业采用神经网络软件，这进一步推动了区域市场的扩张。
• 重要市场竞争对手的盛行以及汽车行业（尤其是在美国）对神经网络解决方案的不断增长的需求预计将成为北美市场增长的主要驱动力。随着各行各业的企业认识到神经网络软件在推动创新和获得竞争优势方面的重要性，对先进的人工智能驱动解决方案的需求预计将上升。
• 北美积极采用尖端技术的方法，加上其强大的技术企业和研究机构生态系统，使该地区在全球神经网络软件市场中占据持续优势。

亚太地区：

• 亚太地区包括中国、日本和印度，被广泛认为是神经网络软件市场的新兴市场。无论目前情况如何，该地区都已做好了巨大扩张的准备，预测期内复合年增长率 (CAGR) 最高。这一增长轨迹由多种原因推动，包括技术的快速进步、人工智能 (AI) 技术的接受度提高以及多个行业对创新解决方案的需求不断增长。
• 随着亚太地区各国优先考虑数字化转型项目并在 AI 研发上投入大量资金，神经网络软件市场可能会大幅增长，为行业参与者创造丰厚的前景。
• 中国、日本和印度预计将在推动亚太地区神经网络软件市场增长方面发挥关键作用。得益于政府的大力努力和对 AI 基础设施的投资，这些国家拥有蓬勃发展的技术生态系统。
• 此外，医疗保健、银行、制造业和零售业等行业越来越多地使用基于 AI 的应用程序，为神经网络软件解决方案的实施创造了理想的环境。亚太地区拥有大量训练有素的人才、蓬勃发展的创业文化和快速变化的数字环境，有望成为全球神经网络软件市场创新和增长的重要中心。

全球神经网络软件市场细分分析

全球神经网络软件市场根据类型、组件、最终用户和地理位置进行细分。

按类型划分的神经网络软件市场

• 数据挖掘和归档
• 分析软件
• 优化软件
• 可视化软件

根据类型，市场分为数据挖掘和归档、分析软件、优化软件和可视化软件。分析软件很可能是当前神经网络软件市场的领导者。本部分提供图像识别、自然语言处理和异常检测等活动的解决方案，这些是推动多个行业采用人工智能的关键功能。数据挖掘和归档工具预计将出现最大增长。不断增长的数据量需要有效的数据收集、存储和检索系统。随着神经网络提高其处理复杂数据集的能力，这一软件部分将变得越来越重要，用于准备和维护为这些智能系统提供支持的数据。

神经网络软件市场，按组件

• 人工神经网络
• 深度神经网络
• 服务
• 平台

根据组件，市场分为人工神经网络、深度神经网络、服务和平台。平台预计将成为神经网络软件市场的主导类别。这种优越性源于其全面性。平台为开发、训练和部署神经网络提供了全面的环境。它们经常集成各种功能，例如开发工具、库和云计算访问，以满足广泛的用户需求。服务预计将成为增长最快的部分。这种快速增长是由对人工智能专业知识日益增长的需求推动的。服务提供商提供必要的帮助，例如模型构建、训练和集成，使企业无需投入大量内部资源即可利用人工智能。

神经网络软件市场，按最终用户划分

• 银行、金融服务和保险 (BFSI)
• 医疗保健
• 电信和 IT
• 运输

根据最终用户，市场分为 BFSI、医疗保健、电信和 IT 以及运输。由于有大量医疗数据可供分析，医疗保健很可能是当前神经网络软件市场的领导者。这些数据为疾病检测、药物研究和个性化治疗等应用提供支持。交通运输领域预计将在神经网络软件方面实现快速增长。这是由自动驾驶汽车和改进的驾驶辅助系统的快速发展推动的，这两者都严重依赖神经网络来完成物体检测和决策等任务。

按地域划分的神经网络软件市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地域划分，全球神经网络软件市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美目前在神经网络软件市场处于领先地位。这种主导地位很可能归因于多种因素，包括谷歌、微软和 IBM 等知名科技巨头的大量存在，它们在人工智能研发方面投入了大量资金。预计亚太地区将是神经网络软件行业扩张最快的地区。推动这一快速增长的因素包括强劲的经济增长、中国和印度等国家对人工智能开发的大量投资以及该地区人工智能初创企业数量的增加。

关键参与者

“全球神经网络软件市场”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Oracle Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、SAP SE、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Intel Corporation、Google, Inc.、Alyuda Research LLC、Neural Technologies Ltd.、NVIDIA Corporation、Starmind International AG、Neuralware 和 Ward Systems Group, Inc. 竞争格局部分还包括上述参与者在全球范围内的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

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，其中我们的分析师将深入了解所有主要参与者的财务报表，以及产品基准测试和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括上述参与者在全球范围内的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

神经网络软件市场最新发展

• 2024 年 1 月，特斯拉开始向客户分发其 FSD Beta v12 升级，为该企业履行其对自动驾驶的承诺提供了关键机会。FSD Beta v12 通过使用在大量视频片段上训练的统一神经网络来提高城市驾驶技能。该神经网络取代了大部分显式 C++ 代码，总计超过 300,000 行。
• 2023 年 11 月，博通公司宣布在其最新的 Trident 5-X12 处理器中推出一款名为 NetGNT（网络通用神经网络流量分析器）的新型片上神经网络推理引擎，可以使用该软件进行定制。
• 2022 年 8 月，著名的 OpenVDB 将人工智能 (AI) 与通用处理单元 (GPU) 优化相结合，帮助科学计算、可视化和其他领域的专家实时处理大量复杂的体积数据。这是通过 NVIDIA 的 NeuralVDB 的推出实现的。对于稀疏体积数据（例如烟雾和云），NeuralVDB 将内存占用减少了 100 倍。
• 2022 年 10 月，IBM 宣布在其嵌入式 AI 软件产品组合中增加了三个新库。借助这些库，IBM 生态系统合作伙伴、客户和开发人员应该能够更轻松、更快速、更经济高效地构建和营销 AI 产品。

报告范围

市场研究的研究方法：