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全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场规模按部署(边缘计算、云计算)、按产品(硬件、软件)、按应用(图像识别、信号识别)、按垂直(工业、医疗)、按地理范围和预测


Published on: 2024-08-06 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场规模按部署(边缘计算、云计算)、按产品(硬件、软件)、按应用(图像识别、信号识别)、按垂直(工业、医疗)、按地理范围和预测

神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场规模和预测

2022 年,神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场规模价值为 4370 万美元,预计到 2030 年将达到 2.4114 亿美元,2023 年至 2030 年的复合年增长率为 23.80%。

对高性能集成电路的需求不断增长是全球神经形态计算行业增长的重要因素。通过在同一芯片上处理和存储数据,神经形态设备可以显着减少典型 CPU 移动数据所花费的时间。全球神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场报告对市场进行了全面评估。报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面的分析。

全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场定义

神经形态计算是人工智能领域技术发展的最新发展,其重点是将人工智能扩展到模拟人类认知的领域,例如自主适应和解释等活动。基于神经网络和算法的人工智能的输出缺乏任何与问题陈述相关的人类背景,并且主要依赖于特定数据集在过去所见的趋势,而这一技术进步已显著改善了这些输出。这就是为什么下一代人工智能旨在创建一个能够以类似于人类处理异常情况的方式处理异常情况的系统。概率计算和神经形态计算旨在复制人类大脑的神经结构,它们可以协同工作,有效地处理现代世界的不确定性和复杂性。

脉冲神经网络 (SNN) 是一种特殊类型的神经网络,是神经形态计算的基础。一个雄心勃勃的人工神经网络,其架构模仿人类大脑中的神经元网络,每个神经元都独立于其他神经元传输信号并影响其他神经元的电状态。由于其运作方式,SNN 可以模仿人类大脑的适应性和灵活性。通过不断调整电信号(SNN(类似于人脑的神经元)的计算构建块之一),SNN 可以通过对信号本身所含信息及其时间进行编码来重现人脑的学习过程。

行业报告包含什么内容?

我们的报告包含可操作的数据和前瞻性分析,可帮助您制作宣传材料、创建商业计划、制作演示文稿和撰写提案。

全球神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场概览

对高性能集成电路日益增长的需求是全球神经形态计算行业增长的重要因素。通过在同一芯片上处理和存储数据,神经形态设备可以显著减少典型 CPU 移动数据所花费的时间。由于能够结合处理和存储,普通 CPU 在内存块和处理这些内存处理任务的处理器之间传输数据所需的时间显著减少。因此,对高效计算的高性能 IC 的需求正在推动市场增长。

为了提高生产力和产品质量,许多行业必须使用人工智能和机器学习来实现流程自动化。许多企业广泛使用人工智能,包括医疗、媒体、电信、汽车、食品和饮料行业。由于 SNN 可以在考虑场景背景的同时做出流畅而敏捷的决策,因此它可以有效地解决这些行业经常面临的困难。将 AI 与 ML 相结合可以提高应用程序的效率,包括欺诈检测、信用评分、语音识别、自动驾驶汽车、图像分类和语言翻译。

由于对具有认知和大脑能力的通用人形机器人的需求不断增加,市场正在扩大。从冯·诺依曼架构到神经形态芯片的转变是另一个市场增长动力,它是由神经形态芯片固有的技术优势驱动的,例如降低功耗、提高速度和优化内存使用率。由于 COVID-19,全球对自动化的需求增加,刺激了 IT 和医疗领域的神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场的扩张。然而,预计算法和后端流程的复杂性可能会阻碍市场增长。预计在预测期内,在神经形态计算领域的研发支出增加将推动市场扩张。

全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场细分分析

全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场根据部署、产品、应用、垂直和地域进行细分。

按部署划分的神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场

  • 边缘计算
  • 云计算

根据部署,市场分为边缘计算和云计算。云计算预计将在预测期内拥有更广泛的市场占有率,因为它提供了众多技术优势,例如为任何组织提供安全存储和传输大量数据的一站式平台。

神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场,按产品分类

  • 硬件
  • 软件

根据产品,市场细分为硬件和软件。由于电信和媒体等各个行业的软件需求不断增加,软件部门预计将拥有更大的市场份额,这得益于神经形态计算的软件应用(如实时数据流、数据建模和预测)的支持。硬件部分进一步分为处理器和内存。

神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场,按应用

  • 图像处理
  • 信号处理
  • 数据处理
  • 对象检测
  • 其他

根据应用,市场细分为图像处理、信号处理、数据处理、对象检测和其他。由于数码相机和其他处理系统的进步,图像处理预计在预测期内将成为焦点。

神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场,按垂直行业划分

  • 汽车
  • 消费电子
  • 航空航天、军事和国防
  • IT 和电信
  • 工业
  • 医疗
  • 其他(智能基础设施和教育)

基于垂直行业,市场细分为汽车、消费电子、航空航天、军事和国防、IT 和电信、工业、医疗和其他(智能基础设施和教育)。预计约 30% 的市场将由航空航天、军事和国防占据。这是因为神经形态计算可以在军事领域提供应用,例如安全快速地传输包含关键信息的信号、资源管理和战场监视等。

按地区划分的神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场

  • 北美
  • 欧洲
  • 亚太地区
  • 拉丁美洲
  • 中东和非洲

根据区域分析,神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场分为北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲。预计北美地区在预测期内的复合年增长率最高。预计到 2021 年它将占据约 40% 的市场份额。这可能是由于北美地区的国家是大量技术进步的主要实施者,并且在神经形态计算领域不断增加的研发投资。

关键参与者

“全球神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场”研究报告将提供有价值的见解,重点关注全球市场,包括一些主要参与者,如IBM Corporation、Intel Corporation、Brainchip Holdings Limited、Qualcomm Technologies、HP Enterprise、HRL Laboratories LLC、Flow Neuroscience AB、Innatera Nano systems BV、Aspinity, Inc.、三星电子有限公司等都是在市场上运营的知名制造商。

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洞察,以及产品基准测试和 SWOT 分析。

Ace Matrix分析

报告中提供的 Ace 矩阵将有助于了解该行业主要关键参与者的表现,因为我们根据各种因素(例如服务功能和创新、可扩展性、服务创新、行业覆盖范围、行业影响力和增长路线图)为这些公司提供排名。基于这些因素,我们将公司分为四类:活跃、前沿、新兴和创新者

市场吸引力

提供的市场吸引力图像将进一步有助于获取有关在全球神经形态计算、AI 硬件和边缘分析市场中处于领先地位的地区的信息。我们涵盖了推动给定区域行业增长的主要影响因素。

波特五力

提供的图像将进一步有助于获取有关波特五力框架的信息,该框架为理解竞争对手的行为和参与者在各自行业中的战略定位提供了蓝图。波特五力模型可用于评估神经形态计算、人工智能硬件和边缘分析市场的竞争格局,衡量某一行业的吸引力,并评估投资可能性。

报告范围

报告属性详细信息
研究期

2019-2030

基准年

2022

预测期

2023-2030

历史期间

2019-2021

单位

价值(十亿美元)

重点公司简介

IBM Corporation、Intel Corporation、Brainchip Holdings Limited、Qualcomm Technologies、HP Enterprise、HRL Laboratories LLC、Flow Neuroscience AB、Innatera Nano Systems BV、Aspinity, Inc.、Samsung Electronics Limited。

涵盖的细分市场

按部署、按产品、按应用、按垂直和按地域

自定义范围

购买后可免费自定义报告(相当于最多 4 个分析师工作日)。添加或修改国家、地区和细分范围

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