神经形态计算市场（2024 - 2030）

神经拟态计算市场摘要

例如，2022年8月，由加州大学圣地亚哥分校工程师领导的多学科研究团队开发了 NeuRRAM，这是一种神经形态芯片，旨在以比其他平台更高的精度和更低的能耗管理人工智能应用程序。对更快、更高效的神经拟态芯片的实时和并行处理能力的需求不断增长，预计将推动市场增长。

芯片设计和制造的进步也推动了市场的增长，从而实现更高效和可扩展的神经拟态计算架构。例如，2022年9月，英特尔宣布推出Kapoho Point开发板，基于Loihi 2研究芯片和Lava软件框架，以加速神经拟态计算。 8 芯片 Kapoho Point 板等新工具可促进大规模工作负载和低延迟传感，与前几代产品相比，速度和能耗显着提高。此外，他们还将神经拟态技术带入商业领域为开发人员提供一个可扩展的平台来构建人工智能模型并更有效地解决复杂问题。边缘计算、物联网设备和自主系统中的应用不断扩大，正在利用神经拟态计算的低功耗和实时处理能力。

神经拟态技术与人工智能 (AI) 和机器学习相结合，可用于国防系统，以增强处理能力并提供分析结果，以加快战时决策速度。此外，这项技术的能源效率更高，可以提高士兵带到战场上的技术的机动性、耐力和便携性。此外，该市场的主要公司在研发过程中持续投资，并推出创新产品以推进新的研究技术。例如，2022 年 12 月，以色列无晶圆厂半导体公司 Polyn Technology 宣布神经网络的可访问性Edge Impulse 是一个用于边缘设备的机器学习开发平台，可解决可穿戴设备和工业物联网 (IIoT) 的超低功耗传感器解决方案。

应用洞察

图像处理领域在 2023 年以 45.5% 的收入份额引领市场。这可归因于计算机视觉在汽车、医疗保健和媒体等众多行业中的不断部署。娱乐等。例如，医学成像是重要的图像处理应用。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该领域的收入增长。图像处理的主要目标是获得尽可能少的视觉信息来解决复杂的任务，例如图像识别，这可以使整个过程更加高效。神经形态图像处理的发展预计将大大提高计算机解释和分析数据的能力。此外，人工神经网络模型在图像处理领域越来越受欢迎，其中快速计算和并行架构至关重要。

数据处理领域预计在预测期内将出现显着的复合年增长率。这是由于对大型数据集的高效和自适应处理的需求不断增加。随着数据量和复杂性不断增长，传统计算架构在处理速度和能源效率方面面临限制。神经形态计算具有模拟人脑功能的能力，在处理复杂数据模式、实现实时洞察和决策方面具有显着优势。神经形态计算在数据分析、机器学习和自然语言处理等数据处理应用中的采用，是由其处理大规模数据集的能力驱动的。减少处理时间，提高能源效率。

部署见解

2023年，边缘部署占据了最大的市场份额。边缘计算在识别非接触式界面的身体手势、具有灵敏语音控制的汽车以及助理机器人的内部智能方面的应用日益增多，推动了该细分市场的增长。无线网络的扩展引发了人们对快速新兴的边缘计算计算机模型的兴趣，从而推动了该领域的发展。此外，神经形态计算支持边缘计算领域的低功耗应用和设备上的适应性，这正在推动全球市场的扩张。

预计云领域在预测期内将出现更快的复合年增长率。这是由于其多种技术优势，例如作为一个为任何企业安全存储和交付大量数据的一站式平台。有服务器在云中使用神经拟态计算的所有优势，包括根据需要扩展或缩减资源的能力、降低硬件和软件的前期成本，以及通过互联网连接从任何地方访问资源的能力。然而，还需要考虑一些潜在的挑战，例如延迟和安全问题。神经拟态计算系统具有更强的设备端处理能力，并且无需数据中心即可独立运行，从而推动了细分市场的扩张。

组件洞察

硬件细分市场在 2023 年占据了主要收入份额。这归因于对能够有效处理复杂数据模式的专用神经拟态芯片和系统的需求不断增长。定制硬件（例如神经形态处理器和基于忆阻器的芯片）的开发对于在各种应用中采用神经形态计算至关重要。这些硬件组件旨在模仿人脑的突触可塑性和自适应学习能力，可实现实时处理并提高能量效率。因此，硬件被认为是神经拟态计算的重要组成部分，因此占据了最大的市场份额。

另一方面，软件领域预计将在 2024 年至 2030 年实现最快的增长。随着神经拟态计算采用的增长，对能够编程、优化和集成神经拟态芯片和系统的软件的需求也在加速。英特尔的 Lava 和 IBM 的 TrueNorth 等软件框架的开发使开发人员能够创建能够利用神经形态计算力量的应用程序，从而推动人工智能、机器学习和边缘计算等领域的创新。此外，软件在实现神经形态计算系统的可扩展性和灵活性方面的重要性日益增加，预计将进一步推动神经形态计算系统的发展。进一步推动该细分市场实现稳定的增长率。

最终用途洞察

消费电子产品在 2023 年的收入份额中占比最高。笔记本电脑、个人电脑和平板电脑等电子设备销量的增加导致消费电子行业对神经拟态芯片的需求逐步增加。此外，硬件和软件解决方案公司之间开发先进产品的战略合作伙伴关系也有助于细分市场的增长。例如，2023 年 2 月，Prophesee 宣布与高通合作，将神经拟态视觉技术引入基于 Snapdragon 的移动设备。此次合作将优化 Prophesee 基于事件的 Metavision 传感器，以便与这些平台配合使用，为开发人员提供更快、更有效的方法来提高相机性能，特别是在动态场景和弱光条件下。消费者对更小、更便宜的产品的偏好需要小型化集成电路，这归因于该行业消费电子领域的增长。

汽车领域预计从 2024 年到 2030 年将实现最快的增长率。这归因于先进驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车的日益普及。神经拟态计算能够模拟人脑功能，能够实时处理来自各种传感器的复杂数据，从而促进增强安全功能、改进导航和自主决策。随着汽车行业不断向 5 级自动驾驶迈进，对神经形态计算的自适应和高效处理能力的需求正在加速增长，推动了该领域的增长。此外，神经形态计算与计算机视觉、机器学习和边缘计算的集成正在增强车辆到万物 (V2X) 的通信，进一步推动其在汽车领域的采用。

区域洞察

北美神经拟态计算市场在 2023 年以 37.3% 的收入份额引领市场。这是由于该地区拥有强大的技术基础设施、领先的技术公司以及对研发活动的大量投资。此外，该地区强大的创业生态系统、政府资助计划和学术机构也促进了该市场的增长。人工智能、机器学习和物联网 (IoT) 技术在医疗保健、金融和汽车等行业的广泛采用也刺激了北美对神经拟态计算的需求。

美国神经拟态计算市场趋势

2023年，美国神经拟态计算市场在该区域市场中占据重要份额。该国因其早期采用而闻名于世硅谷等地区拥有先进技术和强大的 IT 服务基础设施。 IBM 和英特尔等知名科技公司在神经拟态硬件和软件解决方案的研发方面投入了大量资金，这反过来又推动了消费电子、国防和汽车等各个领域对这些先进技术解决方案的需求。

欧洲神经拟态计算市场趋势

2023 年，欧洲在全球市场中占据了显着份额。这归因于该地区对研究和开发的高度重视。发展、政府举措以及初创公司和老牌公司的多元化生态系统。欧盟对人脑项目等神经形态计算项目的资助加速了该地区的创新和采用。此外，英国、德国和法国等国家已将自己打造为金融中心。或人工智能和机器学习研究，为神经形态计算奠定了坚实的基础。该地区对工业自动化、汽车和医疗保健的重视，推动了对神经拟态计算高效、自适应处理能力的需求。

英国神经拟态计算市场在2023年将占据欧洲市场的相当大份额。这得益于其强大的研发生态系统、广泛的政府支持以及领先科技公司的存在，这些都为神经拟态计算等先进技术的需求和增长创造了有利的环境。此外，对医疗保健、金融和汽车等行业的高度关注，这些行业有望受益于神经拟态计算的高效处理能力，也为其在欧洲市场上占据了显着份额。

亚太神经拟态计算市场趋势

亚太神经拟态计算市场i预计在预测期内复合年增长率最快。这种高增长率是由人工智能、机器学习和物联网 (IoT) 技术在中国、日本和韩国等区域经济体的快速采用推动的。该地区对智能设备、自动驾驶汽车和工业自动化的需求不断增长，对神经形态计算提供的高效和自适应处理能力的需求激增。此外，地方政府还推出了支持人工智能和神经拟态计算发展的举措，例如中国的“中国制造2025”计划，旨在将经济定位为全球先​​进技术制造中心。这些发展带动了区域的稳定增长。

印度神经拟态计算市场预计在预测期内将大幅增长。这得益于其强大的技术能力、不断发展的研究生态系统，以及针对该技术的多项政府举措的存在。该国拥有大量熟练的工程师和研究人员，加上对人工智能和机器学习的日益关注，为神经形态解决方案的开发和采用创造了有利的环境。此外，政府通过研究经费和政策举措提供的支持在促进创新和推动市场增长方面发挥了至关重要的作用。公共机构印度科学研究所电子系统工程系 (DESE) 建立了 NeuRonICS（神经启发可重构智能电路和系统）实验室，研究脑计算原理并将这些知识应用于开发智能系统。

主要神经拟态计算公司见解

涉及神经拟态计算市场的一些主要公司包括 IBM、英特尔公司和 Brain Corp.，其他。

• IBM 是一家跨国计算机硬件、软件和 IT 解决方案公司。该公司正在开发和提供神经形态计算解决方案，专注于创建模仿人脑效率和适应性的芯片和系统。 IBM 的 TrueNorth 芯片是在国防高级研究计划局 (DARPA) 的支持下开发的，是一款低功耗神经形态处理器，可模拟 100 万个神经元和 2.56 亿个突触，支持图像和语音识别等应用中的实时处理。此外，该公司的神经架构旨在支持可扩展、低延迟处理，其软件框架（例如 Corelet）使开发人员能够创建和部署神经拟态应用程序。

• 英特尔公司是一家跨国半导体、软件、硬件和人工智能解决方案公司。它是神经形态计算领域的杰出参与者，提供一系列模仿人脑有效功能的解决方案效率和适应性。英特尔的 Loihi 芯片是一款自学习神经形态处理器，可模拟 1.28 亿个神经元和 640 亿个突触，适合自动驾驶汽车、机器人和智能家居设备等应用。此外，英特尔神经拟态研究社区 (INRC) 通过与学术界和行业合作伙伴的合作，支持神经拟态计算的研究和开发。英特尔的神经拟态产品（例如 Hala Point 和 Kapoho Point）旨在通过实现更高效、自适应和智能的处理能力来彻底改变医疗保健、金融和交通等行业。该公司的最新产品 Loihi 2 通过改进的性能和效率进一步推动了该领域的发展。

最新进展

• 2024 年 4 月，英特尔推出了世界上最大的神经拟态系统，代号为 Hala Point。该系统采用英特尔 Loihi 2 处理器构建，旨在支持基于大脑的人工智能研究，同时解决当前人工智能技术的局限性。 Hala Point 代表了英特尔之前系统 Pohoiki Springs 的重大进步，神经元容量增加了 10 倍以上，性能提高了约 12 倍。 Hala Point 已被证明支持每秒多达 20 万亿次运算，效率超过每秒每瓦 (TOPS/W) 15 万亿次 8 位运算执行传统的深度神经网络。

• 2023 年 10 月，IBM 宣布其用于神经推理的新型芯片架构（名为 NorthPole）的结果已在《科学》杂志上发表。该公司表示，NorthPole 可以比市场上现有芯片更高效、延迟更低地运行基于 AI 的图像识别应用，并且速度比其前身 TrueNorth 芯片快 4,000 倍。 NorthPole 芯片的开发已在 IBM Research 的加州实验室进行，预计将改变先进人工智能硬件系统高效扩展的方式。

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