报告概述

2023 年，全球神经拟态计算市场价值51 亿美元，到 2032 年将达到292 亿美元。预计 2023 年至 2032 年间复合年增长率为 22%。

神经拟态计算是指计算机科学与工程领域，旨在受人脑结构和功能启发设计和开发计算机系统。它专注于构建模仿大脑中神经网络的硬件和软件架构，从而实现更高效、类似大脑的处理能力。

传统计算机基于冯·诺依曼架构，使用中央处理单元 (CPU) 和独立的内存单元。相比之下，神经形态计算强调分布式处理，并将内存和处理元素合并到单个互连系统中。这种方法旨在克服限制传统计算机的缺点，例如高功耗、有限的并行性和缺乏认知能力。这是神经拟态计算市场的主要驱动因素。

注：最终报告中的实际数字可能有所不同

神经拟态计算在各个领域都有应用，包括机器人、人工智能、认知科学和神经科学。对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的需求不断增长是推动半导体、机器人、自动汽车等多种应用对神经拟态计算需求的主要因素。此外，对研发流程的投资和创新产品的推出预计将推动预测期内神经拟态计算市场的增长。

Key要点

• 市场趋势：神经形态的出现集成电路硬件和软件技术也在推动市场扩张。
• 驱动因素：增加对神经拟态计算研发项目的投资是关键推动力。
• 限制因素：神经拟态硬件的高成本和相关软件开发工具的有限可用性给实施带来了障碍。
• 挑战：神经拟态标准化的障碍计算行业
• 按组件分析：硬件是 2022 年神经拟态计算市场的主导部分，收入份额为 65.56%。
• 按部署分析：发现边缘计算主导部署部分，截至 2022 年收入份额为 67%。
• 按应用程序分析：图像处理以 47% 的份额领先于应用程序部分到 2022 年收入份额。
• 按最终用途分析： 预计消费电子产品仍将是神经拟态计算市场的主要最终用途领域，在预测期内将占据 57% 的收入份额。
• 区域分析：北美预计在预测期内将占据神经拟态计算 40.5% 的市场份额。
• 全球神经拟态计算市场的主要参与者：英特尔公司、高通公司、IBM 公司、三星电子公司。 Ltd.、HRL Laboratories、Hewlett-Packard、Vicarious、General Vision Inc.、Numenta、Knowm Inc.、CEA-Leti 和其他主要参与者

驱动因素

对人工智能和机器学习的需求不断增长，显示出神经形态计算的积极迹象市场对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 不断增长的需求现已达到新的水平，这为新的、高效的和先进的技术（例如新的、高效的和先进的技术）开辟了许多途径。形态计算。因此，在全球范围内，它广泛用于许多行业的多种应用。计算机视觉、机器学习、神经网络、深度学习、面部和语音识别、自然语言处理、数字助理和其他一些领域只是该技术众多用途中的一小部分。

此外，许多专家相信并预测，神经形态计算将在未来十年内改变广泛的科学和非科学应用的特征和功能。其中一些包括移动应用程序，它们需要越来越强大的处理资源。因此，由于对人工智能和机器学习的需求不断增加，神经拟态计算应用范围的扩大是预计在预测时间内推动神经拟态计算市场增长的关键因素。

摩尔定律的结束将出现新的计算方法aw

摩尔定律近 50 年来一直适用于数字电子和计算机的所有领域。这主要是因为硅光刻方法，它允许人们在合适的材料上蚀刻晶体管。如今，晶体管变得越来越小，直到几乎达到原子的大小。这对当前的光刻方法提出了重大挑战。因此，摩尔定律正在放缓。

根据摩尔定律，每年，芯片可以容纳两倍数量的微型元件，同时保持相同的价格。神经形态计算受到 IBM 和英特尔等主要芯片制造商的极大兴趣，因为它能够绕过传统设计并获得更高的效率水平。因此，在预测期内，对新计算方法的需求不断增长，预计将与对神经形态计算的需求产生对决。

限制因素

缺乏标准化

神经拟态计算仍然是一个新兴领域，目前缺乏标准化的工具、框架和编程语言。标准化的缺乏使得开发人员在为神经形态系统创建和优化应用程序时面临挑战，从而阻碍了它们的采用和广泛使用。因此，神经拟态计算缺乏标准化可能会限制神经拟态计算市场在预计时间内的增长。

神经拟态计算的高成本

为神经拟态计算构建高效的硬件是一项重大挑战。能够模拟生物神经元和突触行为的专用芯片或电路的设计需要先进的制造工艺和材料。这些可能很昂贵，限制了神经形态计算的可扩展性和广泛采用。因此，神经形态计算所涉及的高成本是可预见的预计会对预测期内的市场增长产生负面影响。

兼容性有限

为传统计算架构设计的现有软件和算法可能无法直接适用于神经形态系统。针对这些专用架构调整和优化软件可能非常耗时并且需要付出巨大的努力，从而限制了可移植性以及与现有计算基础设施集成的简易性。因此，这些系统提供的兼容性明显较差，可能会限制其在多种应用中的采用。

根据组件分析

硬件细分市场增长最快

硬件细分市场将在 2022 年引领神经形态计算市场，收入份额最大，达到 65%。该细分市场的增长可归因于越来越多地使用神经形态计算硬件来加速嵌入式计算此外，预计对技术的关键投资将在预测期内进一步刺激该细分市场的增长。例如，美国能源部 (DOE) 于 2020 年 9 月拨款 200 万美元，用于开发神经拟态计算的五项关键研究工作。美国能源部的计划促进了受人脑启发的神经形态计算硬件和软件的创建。

此外，软件领域预计在预测期内将出现显着增长。神经形态计算软件在 IT、电信、航空航天和国防、医疗保健等多种应用中的使用不断增加，是预计在预计时间内推动该细分市场增长的关键因素。此外，数据建模、实时数据流等软件提供的主要优势预计将有助于该细分市场的增长。

按部署分析

Edge Com主导市场

边缘计算领域在部署领域占据主导地位，到 2022 年收入份额将达到 67%。边缘计算可以通过将处理任务卸载到本地设备或边缘节点来帮助降低与云计算相关的成本。这减少了对大规模云基础设施的需求并降低了数据传输成本。此外，通过在本地分析数据并仅将有价值的见解发送到云，可以最大限度地降低存储和处理成本。这是推动该领域增长的关键因素。

此外，云计算预计将在预测期内实现高速增长。该细分市场的增长是由神经形态云计算提供的关键优势推动的，例如能够从任何有互联网连接的地方访问资源、硬件和软件所需的成本较低以及扩展资源的灵活性。

按应用程序分析

图像处理应用呈现最高增长

图像处理领域引领应用领域，2022年收入份额为47%。计算机视觉在医疗保健、娱乐、汽车等多个领域的使用增加，以及图像传感器的技术进步，是刺激该领域增长的主要因素。

此外，信号处理领域预计在预测期内将高速增长。该细分市场的增长可能是由于处理音频和声学信号的需求不断增长，以及人工智能和机器学习在 IT 领域的不断实施而推动的。

通过最终用途分析

消费电子行业是主要最终用户

消费电子行业预计将主导神经拟态计算市场，收入份额为整个预测期间 57%里约德。消费电子领域对神经拟态计算的高需求是由一些关键因素推动的，例如对个人电脑、笔记本电脑等不同类型电子设备的需求不断增长，以及对具有成本效益的集成电路的需求不断增长。

此外，预计汽车领域在预测期内也将出现高速增长。由于其低功耗、更高的速度和最佳的内存，神经形态芯片在汽车领域受到高度青睐。此外，技术的进步提高了人工智能和机器学习的效率，从而提高了生产力和质量。这些是刺激该细分市场增长的关键因素。

注意：最终报告中的实际数字可能有所不同

主要市场细分

组件

• 硬件
• 软件
• 服务

部署模式

• 边缘
• Cloud

应用

• 图像处理
• 信号处理
• 数据处理
• 物体检测
• 其他应用

最终用途

• 消费电子产品
• 汽车
• 航空航天与国防
• 医疗保健
• 其他最终用途

机遇

国防投资不断增加组织

主要航空航天和国防研发组织一直在进行大量投资，旨在开发尖端的神经拟态计算机硬件和软件，并且传感器。  例如，美国空军研究实验室 (AFRL) 声称与 IBM 合作开发了 Blue Raven，这是迄今为止最大的神经拟态处理器，可用于各种国防和航空航天应用。

此外，DARPA 的 2021 年新计划为国防相关的基于事件的红外 (IR) 系统启用了神经拟态学习算法。传感器。此外，澳大利亚政府的“月球到火星”倡议鼓励使用神经形态视觉传感器来执行复杂的在轨程序，例如航天器对接、加油以及货物转移或更换。因此，国防组织不断增加的投资将促进对神经拟态计算的需求，并在未来一段时间内为市场提供新的增长机会。

趋势

关键合作和伙伴关系

一些神经拟态计算市场参与者正在专注于重要的合作和伙伴关系，以促进神经拟态计算的使用并提高其效率。例如，为了提供一种面向神经网络的对象学习方法，2022年9月，英特尔公司与慕尼黑工业大学和意大利理工学院联手。

通过实施交互式在线对象学习策略gy，此次合作希望利用神经拟态计算为机器人提供部署后更快、更准确地学习新物体的能力。  因此，市场参与者的这种关键合作和伙伴关系可以被视为一种积极趋势，并有可能在未来一段时间内推动神经拟态计算市场的增长。

区域分析

北美地区占据主要收入份额，引领市场

北美地区预计将占据全球最大份额，为 40.5%预计时间段内的神经形态计算市场。该地区的市场增长受到政府对神经拟态计算的投资以及国防支出增加等关键因素的刺激。例如，美国能源部 (DOE) 于 2022 年 9 月表示，将斥资 15 万美元资助 22 个研究项目，开发神经拟态计算离子。它鼓励创建用于神经拟态计算的硬件和软件。

注意：最终报告中的实际数字可能会有所不同

此外，加拿大政府正在专注于人工智能技术，预计该技术将在未来几年推动对神经拟态计算的需求。例如，加拿大创新、科学和工业部表示，泛加拿大人工智能战略第二阶段已于2022年6月正式启动。 2021 年的预算包括 4.43 亿美元的投资，用于支持该战略的第二阶段。因此，政府对神经拟态计算的投资预计将在整个预测期内促进该地区的市场增长。

此外，亚太地区可能会在预计的时间内实现高速增长。该地区市场的增长可归因于数据分析和应用的普及人工智能在多种应用中的应用，以及对新国防技术的投资不断增加。此外，技术进步和研发投资的增加预计将在预测期内推动整个地区市场的扩张。

主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南方其他地区美国
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

全球神经拟态计算市场竞争激烈，主要市场参与者在市场上占有重要地位。由于神经形态计算在多种应用中的使用不断增加，预计该市场将在预测期内高速增长。  此外，重要的合作伙伴关系和协作以及主要市场参与者推出的新产品可能会促进未来几年的市场增长。

全球神经形态计算市场的主要参与者

• 英特尔公司
• 高通公司
• IBM Corporation
• 三星电子有限公司
• HRL实验室
• 惠普
• Vicarious
• General Vision Inc.
• Numenta
• Knowm Inc.
• CEA-Leti
• 其他主要参与者

近期进展

• 2022 年 12 月，英特尔 (Intel)总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的 erican 跨国公司和科技公司推出了 AI 神经拟态技术，该技术处理数据的速度比 CPU 和 GPU 等传统处理器快 1,000 倍，同时在此过程中消耗的能源少得多。由于该技术具有显着的能源效率，因此非常适合智能家居、工业设备、网络安全等多种不同应用。​
• 2022年4月，为了加强智能座舱与神经形态处理器的集成，SynSense与宝马结成合作伙伴关系。这是SynSense类脑技术融入智能座舱的重要一步。 SynSense 与 BMW 在神经拟态技术方面的合作将以 SynSense 的动态视觉智能 SoC-Speck 为中心，该产品将基于事件的传感器与低功耗 SNN 视觉处理器集成在单个芯片上。