按技術（自然語言處理、機器學習、自動推理、資訊檢索）劃分的認知計算市場規模和份額；應用;部署 - SWOT 分析、競爭策略洞察、2025-2037 年區域趨勢

認知運算領域：成長動力與挑戰

成長動力

• IP 升級和感測器價格下降等關鍵推動因素：NARA 專家估計，到 2025 年，全球將有 754.4 億台設備連接到互聯網，所有複製或捕獲的數據中，超過 30% 將即時創建。首先，網際網路協定（IP）的革命性變革催生了跨產業認知運算整合的前瞻性視角。通常，IP 位址使用 32 位元協議，但上述估計表明設備總數最終將超過該協議提供 43 億個唯一位址的能力。互聯網版本協定 6 (IPv6) 的批准預計將足以滿足物聯網設備的指數級增長。
  製造商正在對設備進行改造，配備智慧物聯網感測器，以即時收集全面的數據，進一步將其用於開發 ERP 解決方案。根據微軟的一項研究，隨著越來越多的製造商努力使他們的遺留系統更加智能，感測器和控制器的市場規模大幅增長，到 2020 年將達到 61 億美元。與 2004 年相比，感測器價格在 2018 年下降了 200%，每個感測器的價格為 0.44 美元。
• 神經形態邊緣運算的出現：預計在預測時間內會出現兩類主要的認知運算系統。第一個可以在沒有人工幹預的情況下執行任務，包括自動駕駛汽車和無人機。第二個使醫生能夠診斷疾病並進行手術。這兩類進化人工智慧都主要依賴神經形態計算。它使用映射人類大腦特徵的人工神經元來映射人類功能能力。
  鑑於建構和維護複雜模型所需的龐大資本需求，目前的技術領導者最有可能從神經擬態計算的出現中受益。歐盟人腦計畫支持 BrainScaleS 和 SpiNNaker 的開發，以促進大規模的神經科學模擬。 Intel 的 Loihi 和 IBM 的 TrueNorth 是該領域私人進步的例子，而學術成果包括 DYNAP、IFAT、Neurogrid 和 BrainScales-2。
  傳統的大規模神經形態電腦和晶片是基於矽的，並採用金屬氧化物半導體技術開發。儘管如此，在使用鐵電、相變、非絲狀、拓樸絕緣體和通道摻雜生物膜神經形態實現等新材料方面仍進行了大量的研發。此外，5G 和物聯網驅動的互聯設備數量不斷增加，也促進了該領域的投資。 2024 年 3 月，Innatera 獲得了 2,100 萬美元的投資，以加快其在認知運算解決方案方面的進展，滿足對永續運算解決方案日益增長的需求，並推動 AI 半導體領域的創新。
• 預測分析越來越需要認知運算來節省營運費用：由於人工智慧和電腦科學的進步，認知運算領域經歷了快速成長，並且預計在預計時間內將繼續擴大。認知運算的主要目標是協助組織做出決策。利用預測分析等機器學習技術是執行無縫企業流程的理想方法。
  許多業務使用者正在使用這些強大的預測分析工具來執行日常業務活動，因為它們是產生準確結果的有效工具。預計到 2030 年初，30% 的業務流程將自動化。 預測分析解決方案還可以根據過去的資料向某些客戶推薦產品和服務，從而增加收入。這些策略透過削減公司的管理費用獲得了回報。

挑戰

• 資料安全風險：對資料安全的擔憂仍是認知運算市場的主要障礙。認知運算解決方案提供者主要負責資料庫管理和監督。資料庫保存地址、附照片的 ID、金融卡或信用卡資訊以及一系列敏感使用者資料等財務資料。網路犯罪分子採用惡意軟體、分散式阻斷服務 (DDoS)、網路釣魚和 SQL 注入攻擊等各種策略，試圖破壞網路並取得真實的使用者憑證。
• 高昂的初始成本被證明是一個抑制因素：認知解決方案的開發需要大量的初始投資來建立維護架構和基礎設施，從而導致營運費用增加。設定和操作過程更加複雜，並且需要大量資源。在此過程中使用了大量的電力、網路組件、資料中心和其他資源。此外，預計對政府法規和模糊合規性的擔憂將限制認知運算業務的成長。由於中小企業的由於缺乏了解，市場預計將面臨一些困難。