按技术（自然语言处理、机器学习、自动推理、信息检索）划分的认知计算市场规模和份额；应用;部署 - SWOT 分析、竞争战略洞察、2025-2037 年区域趋势

认知计算领域：增长动力和挑战

增长动力

• IP 升级和传感器价格下降等关键推动因素：NARA 专家估计，到 2025 年，全球将有 754.4 亿台设备连接到互联网，所有复制或捕获的数据中，超过 30% 将实时创建。首先，互联网协议（IP）的革命性变革催生了跨行业认知计算集成的前瞻性视角。通常，IP 地址使用 32 位协议，但上述估计表明设备总数最终将超过该协议提供 43 亿个唯一地址的能力。互联网版本协议 6 (IPv6) 的批准预计将足以满足物联网设备的指数级增长。
  
  制造商正在对设备进行改造，配备智能物联网传感器，以实时收集全面的数据，进一步将其用于开发 ERP 解决方案。根据微软的一项研究，随着越来越多的制造商努力使他们的遗留系统更加智能，传感器和控制器的市场规模大幅增长，到 2020 年将达到 61 亿美元。与 2004 年相比，传感器价格在 2018 年下降了 200%，每个传感器的价格为 0.44 美元。自 2019 年以来，成本的下降以及部署的便捷性增强了 Wi-Fi 连接。此外，MQTT 和 HTTP 消息传递的 AWS IoT 定价约为每百万条消息 0.7 美元。
• 神经形态边缘计算的出现：预计在预测时间内会出现两类主要的认知计算系统。第一个可以在没有人工干预的情况下执行任务，包括自动驾驶汽车和无人机。第二个使医生能够诊断疾病并进行手术。这两类进化人工智能都主要依赖于神经形态计算。它使用映射人类大脑特征的人工神经元来映射人类功能能力。
  
  鉴于构建和维护复杂模型所需的巨大资本需求，当前的技术领导者最有可能从神经拟态计算的出现中受益。欧盟人脑项目支持 BrainScaleS 和 SpiNNaker 的开发，以促进大规模的神经科学模拟。欧盟发起的倡议提出了一种在线学习数字尖峰神经形态 (ODIN)，这是一种优化的数字神经形态处理器，也被提议用于处理复杂的神经元模型。 Intel 的 Loihi 和 IBM 的 TrueNorth 是该领域私人进步的例子，而学术成果包括 DYNAP、IFAT、Neurogrid 和 BrainScales-2。
  
  传统的大规模神经形态计算机和芯片是基于硅的，并采用金属氧化物半导体技术开发。尽管如此，在使用铁电、相变、非丝状、拓扑绝缘体和通道掺杂生物膜神经形态实现等新材料方面仍进行了大量的研发。此外，5G 和物联网驱动的互联设备数量不断增加，也促进了该领域的投资。 2024 年 3 月，Innatera 获得了 2100 万美元的投资，以加快其在认知计算解决方案方面的进展，满足对可持续计算解决方案日益增长的需求，并推动 AI 半导体领域的创新。
• 预测分析越来越需要认知计算来节省运营费用：由于人工智能和计算机科学的进步，认知计算领域经历了快速增长，并且预计在预计时间内将继续扩大。认知计算的主要目标是协助组织做出决策。利用预测分析等机器学习技术是执行无缝企业流程的理想方法。
  
  许多业务用户正在使用这些强大的预测分析工具来执行日常业务活动，因为它们是产生准确结果的有效工具。预计到 2030 年初，30% 的业务流程将实现自动化。预测分析解决方案还可以根据过去的数据向某些客户推荐产品和服务，从而增加收入。这些策略通过削减公司的管理费用获得了回报。

挑战

• 数据安全风险：对数据安全的担忧仍然是认知计算市场的主要障碍。认知计算解决方案提供商主要负责数据库管理和监督。数据库保存地址、带照片的 ID、借记卡或信用卡信息以及一系列敏感用户数据等财务数据。网络犯罪分子采用恶意软件、分布式拒绝服务 (DDoS)、网络钓鱼和 SQL 注入攻击等各种策略，试图破坏网络并获取真实的用户凭据。
• 高昂的初始成本被证明是一个抑制因素：认知解决方案的开发需要大量的初始投资来建立维护架构和基础设施，从而导致运营费用增加。设置和操作过程更加复杂，并且需要大量资源。在此过程中使用了大量的电力、网络组件、数据中心和其他资源。此外，预计对政府法规和模糊合规性的担忧将限制认知计算业务的增长。由于中小企业的由于缺乏了解，市场预计将面临一些困难。