神经形态计算市场，按组件（硬件、软件、服务）、按部署（边缘、云）、按应用程序（图像识别、信号识别、数据挖掘）按最终用途行业和预测，2024 - 2032 年

神经形态计算市场大小

2023年,神经形态计算市场价值超过50亿美元,预计在2024至2032年之间将登记超过25.5%的CAGR. 进行大规模神经网络模拟的能力使可伸缩性成为神经形态计算部门的关键生长动力.

随着AI和机器学习应用中处理大量数据的需求增加,可伸缩的神经形态系统提供了在不丧失效率的情况下提高计算能力的灵活性. 神经形态计算是需要精密高性能计算能力的部门的一个有吸引力的选择,因为其可扩展性保证适应不断变化的计算需要. 2022年9月,英特尔公司与意大利理工学院和慕尼黑技术大学合作,引入了以神经网络为主的新对象学习方法. 这种伙伴关系旨在通过交互式在线物体学习方法使用神经形态计算,使机器人能够在部署后以更好的速度和准确性学习新的物体实例。

传统计算机架构需要有效和可扩展的替代品,这是对脑启发计算解决方案的需求日益增加的驱动力。 工业对人工智能和机器学习应用的日益依赖,使得模拟大脑能效和平行处理能力的系统显然至关重要. 随着企业寻找具有挑战性的实时数据处理问题和复杂计算活动的尖端解决方案,神经形态计算预期会越来越受欢迎,因为它为满足这些需要提供了可行的途径。

市场的一个主要障碍是设计和编程神经形态装置的复杂性. 神经形态计算机设计模仿了大脑所看到的复杂神经网络,与使用有组织算法的标准计算结构形成对比. 一些先决条件包括硬件工程,计算机科学和神经科学专业知识. 设计出有效的算法并将其转换到硬件上是一项挑战,因为这可以延长开发周期并增加成本。 这种复杂性可能使市场无法得到广泛接受并限制其扩张潜力。

神经形态计算市场 趋势

随着公司寻找更有效的机器学习和AI解决方案,神经形态计算市场正在迅速扩张. 神经形态系统通过模拟大脑的结构来提供更高的加工功率和能效. 为了解决复杂任务的计算需要,同时最大限度地利用能量,神经形态计算提出了一个可能的解决方案. 包括保健、金融和汽车在内的行业对高级AI应用的需求正在扩大。

通过将神经形态计算与边缘计算相结合,实时的数据处理能力被带入网络边缘,从而忽略了数据传输到集中服务器的需要. 为了减少延迟,使自主飞行器,工业自动化等重要应用和增强现实的响应时间更快,进行更接近IOT设备或传感器等数据源的计算.

神经形态计算市场分析

基于组件,市场分为硬件,软件,和服务. 预计到2032年,硬件部分将超过235亿美元。

• 硬件组件正经历神经形态计算市场的成长,因为对专门用来模仿大脑神经网络的芯片和处理器的需求不断增加.
• 这些组成部分对于实施高效和可扩展的神经形态系统至关重要。 硬件技术的进步,例如有尖锐神经网络和记忆器的神经形态芯片,正在推动创新并扩展神经形态计算的能力,从而促进了市场增长.

根据部署,市场被分割成边缘和云层. 边缘部分预计将在预测期间登记超过31%的CAGR。

• 边缘部署使计算资源更接近数据源,减少了数据前往集中服务器和返回所需的时间. 这对需要实时处理的应用程序至关重要,如自主车辆和工业自动化.
• 边际计算尽量减少了通过网络传输敏感数据的需求,通过使数据靠近其来源来增强隐私和安全性并减少对潜在网络威胁的暴露.

2023年北美主导了全球市场,占总收入的30%以上. 神经形态计算市场在北美正在扩张,因为该区域拥有强大的技术公司生态系统,顶尖研究型大学,对半导体和人工智能部门进行大量投资. 该领域还得益于训练有素的劳动力队伍、有利的监管框架以及政府对研发项目的有力支持。 所有这些要素共同努力,使该区域成为神经形态计算技术采纳和创新的领跑者,这支持了北美行业的扩张.

神经形态计算市场份额

Intel Corporation和IBM Corporation在2023年神经形态计算行业占有了15%以上的显著份额. 英特尔公司是神经形态计算解决方案的主要提供者,利用其在半导体技术方面的专门知识. 公司提供为AI和机器学习应用定制的神经形态芯片和平台. Intel的产品能够高效地处理功率消耗低的复杂数据,推动边缘计算,自主系统,模式识别等领域的进步,从而塑造了计算的未来.

IBM (英语). 公司是神经形态计算领域的主要角色,提供一系列解决方案,利用其在AI和半导体技术方面的专门知识. 他们的提供包括神经形态硬件开发,神经网络模拟的软件框架,以及将神经形态系统整合到各种应用中的咨询服务. IBM旨在以适合不同行业需要的创新解决方案来推进该领域.

神经形态计算市场公司

该行业的主要参与者有:

• 脑芯片控股公司
• 总愿景
• HP 企业
• IBM公司
• 英特尔公司
• 知识股份有限公司.
• 定性

神经形态计算工业新闻.

• 2023年1月,IBM推出用7nm技术制造的节能AI芯片. AI硬件加速器芯片支持多种模型类型,同时能实现前沿功率效率. 芯片技术可以通过使训练更接近边缘和数据更接近源来被缩放并用于商业应用来将云中大型模型训练到安全和隐私努力.
• 2022年10月,英特尔宣布与美国总部桑迪亚国家实验室(英语:Sandia National Laboratories (Sandia))达成为期三年的协议,以探索神经形态计算对于扩大计算问题的价值. 这一协议包括对英特尔即将到来的下一代神经形态结构继续进行大规模神经形态研究并交付了英特尔迄今为止最大的神经形态研究系统,计算能力可能超过10亿个神经元.

神经形态计算市场研究报告包括对该行业的深入报道 附有2018年至2032年收入估计数和预测数(10亿美元), 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 硬件
• 软件
• 服务

市场,按部署

• 边缘
• 云头

市场,按应用

• 图像识别
• 信号识别
• 数据挖掘
• 其他人员

市场,按最终用途分列

• 消费者电子产品
• 汽车
• 保健
• 军事和国防
• 工业
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 其余的MEA地区