2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
2024 年神经形态计算市场规模为 36.9 亿美元，预计到 2037 年底将达到 18.21 万亿美元，在预测期内（即 2025-2037 年）复合年增长率约为 91.7%。到2025年，神经拟态计算的产业规模预计将达到64亿美元。
各行业对使用人工智能和机器学习工具来提高最终产品的质量和效率的功能自动化的需求不断增加，预计将推动市场扩张。对高性能集成电路不断增长的需求预计将推动市场扩张。 2021年，全球集成电路单元出货量将超过350个，较2020年增长20%。
神经拟态技术在医疗保健领域不断增加的应用来开发医疗设备，以及医学成像分析以清晰地了解已诊断的疾病，正在推动市场规模的增长。全球范围内汽车自动化程度不断提高，以提高利润，而车主为实现车辆 5 级自动化而进行的投资不断增加，正在推动神经形态计算市场的规模不断扩大。据观察，到2025年底，2级汽车预计将占据全球汽车销量的60%。此外，媒体、娱乐、食品和饮料行业以及消费设备对认知技术的需求正在提升市场价值。
。
.神经形态计算领域：增长动力和挑战。
。
增长动力
- 人工智能和机器学习的应用不断增加——机器人、语言处理、图像处理、解释和非线性调节领域对人工智能和机器学习的需求不断增长，主导着市场价值。此外，神经形态技术已被用于下一代半导体和主权系统的加速、传输和实施。与中央和图形处理单元相比，AI 神经形态芯片的性能快 1000 倍。
- 越来越多地使用认知和大脑机器人——神经形态工程技术在电子设备中的应用支持认知决策，例如欺诈检测、信用评分、语音识别、图像分类和语言翻译。人工智能和机器学习技术还有助于构建具有高性能、低能耗、高效率和先进功能的机器人系统，例如自动驾驶汽车。截至 2022 年，全球范围内，超过 32% 的人使用 Siri，30% 的人使用 Alexa，超过 24% 的人使用 Google Assistant。
- 在无人机、医疗设备和聊天机器人中的应用不断增长——在无人机摄像头中采用神经形态芯片，该芯片可以从摄像头接收信号并像人脑一样处理数据，从而更快地增强无人机的感知能力。这项技术在军事和国防部门中得到广泛应用，通过协助士兵提供分析结果来提供处理能力并加快战争期间的决策时间。
挑战
- 研究和开发活动减少，部署机会减少——神经拟态开发需要广泛的硬件和软件制造研究和开发才能达到市场价值。由于资金有限、缺乏熟练人员以及先进硬件和软件技术的可用性，这些发展受到许多限制，阻碍了市场的增长。新进步中算法的缺乏以及神经形态计算领域的缓慢增长正在阻碍市场份额。
- 算法和后端操作的复杂性增加
- 缺乏神经形态技术知识
。
.神经形态计算市场：关键见解。
|
基准年 |
2024年 |
|
预测年份 |
2025-2037 |
|
复合年增长率 |
91.7% |
|
基准年市场规模（2024 年） |
36.9亿美元 |
|
预测年度市场规模（2037 年） |
18.21万亿美元 |
|
区域范围 |
|
想根据您的需求定制此研究报告吗？我们的研究团队将涵盖您需要的信息，帮助您做出有效的商业决策。
定制此报告.神经拟态计算行业-区域概要。
。
北美市场预测
预计到 2037 年底，北美神经拟态计算市场将获得可观的收入。对基于人工的语音识别技术的需求不断增长，加上政府投资的增加和加强神经拟态技术使用的努力正在推动市场增长。该地区物理科学、纳米技术、电气工程、计算机工程和神经科学等各个最终用户领域对神经拟态计算集成的需求不断增长，正在推动美国等国家的市场规模扩张。军队士兵对节能、便携式技术以及增强耐力和机动性的需求不断增长，预计将推动市场份额的增长。
亚太地区市场分析
预计亚太地区神经拟态计算市场将在未来几年取得显着进展。人工智能、数据分析、物联网 (IoT) 和其他技术的日益普及正在推动市场份额的增长。人们越来越多地在电子设备中应用神经拟态技术，以及在计算架构中使用神经拟态芯片来模拟神经网络的结构，这将影响亚太地区的神经拟态计算市场。正在扩大市场规模。
。
.主导神经形态计算领域的公司。
- IBM公司
- 公司简介
- 经营策略
- 主要产品
- 财务绩效
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域分布
- SWOT分析
- 英特尔公司
- 脑芯控股有限公司
- 高通技术公司
- 惠普企业
- HRL 实验室有限责任公司
- 流神经科学公司
- Innatera Nanosystems BV
- 阿斯皮尼蒂公司
- 三星电子有限公司
。
。
In the News
。
- Brainchip Holdings 与基于人工智能的视频分析解决方案提供商 CVEDIA 关联神经拟态人工智能 IP，以提高神经拟态计算和边缘人工智能的最先进水平。此次合作使我们能够为安全、监控、ITS、交通和零售服务开发和创建视频分析，而无需依赖云连接或极端能源消耗。
- 英特尔公司与意大利理工学院和慕尼黑工业大学合作开发了一种新方法，研究基于神经网络的对象学习。该研究有助于使用神经形态计算增强机器人助手和制造机器人的交互和持续学习能力。新的进步帮助机器人学习和更新新物体，并识别和反馈已知物体。
。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 5017
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
