报告概述

全球神经拟态硬件市场在 2024 年创造了40 亿美元收入，预计将从 2025 年的49 亿美元增长到 2034 年的约363 亿美元，复合年增长率为在整个预测期内24.8%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了38.4%以上的份额，收入15.3亿美元。

神经形态硬件市场专注于旨在模仿人脑结构和功能的计算系统。这些芯片使用尖峰神经网络和事件驱动处理来高效率和低功耗地处理数据。它们应用于自主系统、机器人、边缘设备、医学成像、国防技术和实时分析。与传统处理器不同，神经形态硬件操作通过并行信号路径和自适应学习机制来实现。

主要驱动因素包括寻求更低的功耗和更高的处理速度，特别是对于机器人、医疗保健和自主系统中的应用。这些技术需要硬件能够处理复杂的模式识别而不消耗过多的能量，而神经形态芯片擅长这一点。对在本地进行处理而不是依赖集中式数据中心的智能边缘设备的需求也促进了市场增长。

技术创新进一步推动了这些先进系统的采用，例如单芯片内传感和处理的集成以及基于忆阻器的存储器的发展。这些创新显着降低了数据传输延迟和功耗，使神经形态硬件对于时间敏感的应用程序更具吸引力。

主要市场要点

• 按类型划分，处理器占52%，使其成为神经形态硬件的主导部分和支柱。
• 按应用划分，包括计算机视觉在内的图像和视频处理占45.6%，显示其在人工智能驱动任务中的重要作用。
• 按垂直行业划分，消费电子产品占25.2%，突显智能设备和日常人工智能的使用日益增长
• 按地区划分，北美地区领先，占38.4%，这得益于先进的研发和新兴人工智能硬件的早期采用。
• 美国市场达到14亿美元，复合年增长率为22.7%，反映出强劲的增长势头。

生成式人工智能的作用

生成式人工智能通过突破机器学习复杂性的界限，在推进神经形态硬件方面发挥着越来越重要的作用。大约45％的神经形态硬件得到发展如今，人工智能的发展与改进生成式人工智能模型息息相关，而生成式人工智能模型需要巨大的计算效率才能在边缘有效地发挥作用。

这种协同作用推动了对更高效、受大脑启发的芯片的需求，这些芯片支持数据的实时生成和适应，从而使自然语言处理和图像合成等应用程序能够更快地运行并降低能耗。​超过60％的新神经形态计算项目结合了生成式人工智能工作负载，生成式人工智能和神经形态系统之间的集成正在不断发展

这创建了一个反馈循环，其中硬件的改进可以实现更复杂的人工智能模型，而生成式人工智能的需求则推动持续的硬件创新。这种共同增长凸显了生成式人工智能在塑造神经拟态计算技术的研究方向和商业部署方面的重要性。

美国市场规模

美国是北美的主要贡献者，也是增长的关键驱动力，据报道，神经拟态硬件市场价值约为 14 亿美元。领先的半导体公司、研究中心和政府支持的计划积极合作，开发下一代神经拟态处理器，通过高能效和 AI 校准架构模仿类脑功能。

美国市场受益于自动驾驶、医疗保健和智能物联网设备的安全边缘计算和实时 AI 应用的进步。对低延迟、增强隐私的人工智能芯片的投资使该国能够保持在神经拟态技术商业化的前沿。其创新生态系统，加上消费者和企业对智能设备的强劲需求，支持了接近 22.7% 的高复合年增长率。

北美在新欧洲市场中占据了绝对的38.4%份额变形硬件市场，得益于其强大的半导体制造、学术研究和人工智能创新中心生态系统。该地区受益于神经拟态计算方面的大量公共和私人投资，成熟的公司和初创公司推动了早期商业应用。

该地区的技术基础设施加速了采用，特别是在国防、自主系统和物联网等领域。对节能人工智能的重视，以减少碳足迹并实现可持续发展目标，进一步加强了北美市场的增长。它作为全球创新中心的角色继续影响着神经拟态计算的产品开发、技术标准和投资流。

按类型

2024 年，处理器以52% 的强劲份额主导神经拟态硬件市场。这主要是因为处理器被设计为模拟并行处理和 ene生物神经网络的高效效率，这对于复杂的人工智能工作负载至关重要。

它们处理实时数据处理和支持复杂神经模型的能力使其成为机器人、边缘计算和人工智能加速领域新兴神经形态系统的理想硅引擎。处理器的主导地位还得到完善的制造和设计生态系统的支持，这些生态系统降低了系统构建商的集成风险。

尖峰神经网络芯片等先进处理器不断完善，以提供低功耗、高效率的计算，满足现实应用中对人工智能不断增长的需求。这种强大的技术基础使处理器架构成为神经形态硬件领域的核心。

按应用

2024 年，图像和视频处理或计算机视觉应用占神经形态硬件市场的45.6%，使其成为e 顶级用例。神经形态芯片在这些任务上表现出色，因为它们模仿人脑处理视觉信息的方式，从而实现高效的实时分析，例如面部识别、物体检测和运动跟踪。这种功能对于自动驾驶汽车、安全系统和消费电子产品等领域至关重要。

与传统架构相比，这些芯片的事件驱动处理显着降低了功耗，同时提高了速度和时间分辨率。对智能相机、人工智能手机和监控系统的需求激增推动了这一领域的发展。它们的节能设备端处理减少了对云基础设施的依赖，有助于改善关键应用程序的隐私和延迟。

按行业

2024 年，消费电子产品 占据神经形态硬件市场25.2% 份额，反映出智能可穿戴设备、智能手机的采用不断增长es 和其他连接的设备。神经形态芯片通过支持生物识别、语音命令和健康监测等实时人工智能功能以及适合电池供电设备的高能效来增强用户体验。

这些功能减少了对云通信的需求，降低了延迟并提高了隐私性。该细分市场的增长还受到个人电子产品中智能边缘计算需求不断增长的推动，其中性能和节能是关键。

仅可穿戴技术预计将以两位数的速度增长，利用神经形态处理器处理连续传感和数据分析，而无需快速消耗电池。这使得消费电子垂直领域成为神经拟态创新和部署的主要焦点。

新兴趋势

一个新兴趋势是事件驱动传感器和光子神经拟态系统的快速采用，这将实时自适应处理提高到超越电气手段。在超低功耗和更快的信号处理能力的推动下，市场上的光子实施量逐年增长37%。

这些系统利用光脉冲模拟神经元尖峰，从而在速度和效率方面实现新的飞跃。​另一个趋势是越来越关注将神经形态处理器集成到汽车、医疗保健和消费电子等行业的边缘人工智能设备中。

约55% 2025 年神经形态硬件的出货量将瞄准边缘人工智能应用，因为它们能够减少对云的依赖并增强隐私和响应时间。从集中式数据中心到智能本地处理的转变正在重塑人工智能解决方案在全球的部署方式。​

增长因素

主要增长动力包括对符合气候意识计算目标的低功耗人工智能解决方案的日益增长的需求。功率效率与传统处理器相比，神经形态芯片带来的效率提升有助于将人工智能工作负载的能耗降低15%。这种能源优势尤其吸引了对电池供电和自主系统的投资。​

另一个增长因素是神经拟态技术在医疗保健领域的不断扩大集成，其中超过50％的新神经拟态应用专注于实时诊断和脑机接口。这些行业受益于神经形态硬件快速、自适应地处理复杂信号的能力，而传统硬件则难以做到这一点。

主要细分市场

类型

• 处理器
• 内存
• 传感器
• 其他

按应用划分

• 图像和视频处理/计算机视觉
• 自然语言处理（NLP）
• 传感器融合
• 其他应用

By 行业

• 消费电子
• 航空航天与国防
• 汽车
• 工业
• 医疗
• IT与电信
• 其他行业

区域分析和覆盖

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

司机

能源需求不断增长高效人工智能计算

神经形态硬件是由对节能计算解决方案日益增长的需求推动的，特别是人工智能和机器学习应用。与传统处理器不同，神经形态芯片模仿大脑的神经结构，并且运行时的功耗要低得多。这使得它们非常适合需要以最低能耗进行实时处理的设备，例如边缘人工智能、自主系统和机器人。

随着各行业寻求降低能源成本，同时提高人工智能性能，市场正在不断扩大。​随着人工智能成为跨行业的主要技术，类脑处理器提供的效率提升使神经形态硬件极具吸引力。这导致行业大力投资开发专用芯片，这些芯片可提供实时决策功能，而无需大量功耗。

约束

高开发和生产成本

一个主要问题神经形态硬件的限制是设计和制造这些复杂芯片的高成本。神经形态处理器需要专门的架构，开发起来既困难又昂贵，涉及新材料和复杂的电路设计。目前的制造方法并未针对大规模生产进行优化，这使得单位成本居高不下，并限制了更广泛的采用，特别是在小型公司和初创企业中。​

此外，研发周期长且资源密集，阻碍了快速商业化。这种成本障碍影响了神经拟态硬件集成到商业产品中的速度，并对技术与传统处理器进行价格竞争构成了挑战，从而减缓了整体市场增长。​

机遇

类脑计算设计的进展

神经拟态硬件市场受益于脑启发技术的不断进步n 启发的设计，例如尖峰神经网络和忆阻器技术。这些创新使设备能够更有效地处理复杂数据并实时适应，开辟了脑机接口和神经系统疾病辅助技术等新用例。

对新材料和集成技术的探索也提高了性能和可扩展性，使这些芯片更适合主流应用。物联网、边缘计算和自主系统对更智能、低延迟设备的需求不断增长，进一步推动了市场机遇，因为这些技术提高了成本效益和功能。​

挑战

算法复杂性和软件开发

开发充分利用神经形态硬件的高效算法仍然是一个关键挑战。神经形态芯片背后的架构与传统计算有很大不同，并且创建可以优化其芯片的软件独特的功能非常复杂。这需要专门的技能和大量的努力，从而减慢了神经拟态技术在商业应用中的采用速度并限制了其实际影响。​

神经拟态计算特定的软件工具、编程语言和框架仍在不断发展，导致开发人员的碎片化和困难。在标准化和成熟的生态系统出现之前，将这些芯片集成到更大的人工智能系统和实际产品中将面临障碍，从而影响整体市场增长。​

竞争分析

神经形态硬件市场由英特尔公司、IBM公司、高通技术公司、三星电子有限公司和惠普等主要技术创新者主导企业（慧与）。这些公司正在开发类脑芯片，可实现低功耗计算、边缘智能和实时信号处理。

SpeciaBrainChip Holdings Ltd.、GrAI Matter Labs、Innatera Nanosystems B.V.、aiCTX AG 和 Applied Brain Research Inc. 等知名公司专注于脉冲神经网络 (SNN) 处理器和基于事件的计算架构。他们的解决方案支持物联网设备、无人机、医疗保健工具和智能传感器的超高效模式识别、嵌入式智能和自适应处理。

Knowm Inc.、Prophesee SA、HRL Laboratories, LLC、SynSense AG、Micron Technology, Inc.、SK Hynix Inc.、Nepes Corporation、Numenta, Inc. 和 General Vision Inc. 等贡献者以及其他新兴参与者正在推动神经形态记忆、视觉芯片和突触计算的发展

市场上的主要参与者

• aiCTX AG
• Applied Brain Research Inc.
• BrainChip Holdings Ltd.
• General Vision Inc.
• GrAI Matter Labs
• Hewlett Packard Enterprise (HPE)
• HRL Laboratories, LLC
• IBM公司
• 内部a Nanosystems B.V.
• 英特尔公司
• Knowm Inc.
• Micron Technology, Inc.
• Nepes Corporation
• Numenta, Inc.
• Prophesee SA
• Qualcomm Technologies, Inc.
• 三星电子有限公司
• SK Hynix Inc.
• SynSense AG
• 其他

最新进展

• 2025 年 7 月BrainChip Holdings 推出了 Akida Pulsar，这是世界上首款专为边缘传感器应用量身定制的大众市场神经拟态微控制器。与传统 AI 核心相比，该产品的能耗降低了 500 倍，延迟降低了 100 倍，使其能够显着颠覆边缘人工智能。
• 2025 年 5 月，Innatera Nanosystems 推出了首款量产神经形态芯片 Pulsar，该芯片采用尖峰神经网络设计，适用于可穿戴设备和物联网设备中的超低功耗应用。这标志着商业化的重大举措超越研发原型的准备工作。该芯片的设计可实现亚毫瓦功耗和亚毫秒级延迟，非常适合环境智能和传感器融合用例。