2022年,全球神经形态计算市场规模价值为42.377亿美元,预计从2023年到2030年将以21.2%的复合年增长率(CAGR)增长。神经形态技术在深度学习应用、晶体管、加速器、下一代半导体和自动系统(如机器人、无人机、自动驾驶汽车等)中的应用越来越多人工智能,推动市场增长。例如,在2022年8月,一个多学科研究团队开发了一种新的神经形态芯片NeuRRAM,以比其他平台更高的精度和更低的能量管理各种AI应用程序。
结合人工智能和机器学习的神经形态技术可用于国防系统,以增强处理能力,并提供分析结果,以加快战时决策。此外,神经形态技术更节能,可以提高士兵带到战场上的技术的机动性、耐力和便携性。例如,英特尔公司计划通过安装Loihi芯片将神经形态技术应用于无人机摄像头,该芯片将从摄像头中获取类似生物的信号,并像生物大脑一样处理它们,使无人机的传感速度更快。
在神经形态计算中,可以设计一种复杂的算法,在机器人的性能和能量消耗方面有效地执行,并且它将能够构建高效运行的先进机器人系统。例如,2022年9月,英特尔公司与意大利理工学院和慕尼黑工业大学合作,推出了一种新的面向神经网络的对象学习方法。这项合作旨在通过交互式在线对象学习方法使用神经形态计算,使机器人在部署后能够以更好的速度和准确性学习新的对象实例。
此外,市场上的关键公司投资于持续的研究和开发过程,并推出创新产品,以推进新的研究技术。例如,2022年12月,以色列Fabless半导体公司Polyn Technology宣布Edge Impulse的神经形态模拟信号处理模型的可访问性,Edge Impulse是边缘设备的机器学习开发平台,用于解决可穿戴设备和工业物联网的超低功耗传感器解决方案。
2022年,图像处理部门以超过44.8%的收入份额主导市场。这可以归因于计算机视觉在众多行业的就业率不断上升,包括汽车、医疗保健、媒体和娱乐行业等。例如,医学成像是图像处理的重要应用之一。图像传感器和其他处理技术的进步预计将在预测期内推动图像处理部门的收入增长。图像处理的首要目标是获得尽可能少的视觉信息来解决复杂的任务,例如图像识别,这可以使整个视觉过程更加高效。神经形态图像处理技术的发展将极大地提高计算机解释和分析数据的能力。此外,人工神经网络模型在图像处理中越来越受欢迎,其中快速计算和并行架构是必不可少的。
2022年,信号处理应用领域占整体市场份额的27.7%,预计在预测期内将显著增长。对处理音频和声学信号的需求不断增长,极大地促进了信号处理部分的增长。随着人工智能和机器学习在IT行业的迅速普及,数据处理领域预计将在预测期内扩大。自动化机器学习是企业中最突出的人工智能趋势之一。
消费电子产品部门在2022年以超过57.9%的收入份额领先市场。对包括笔记本电脑、个人电脑和平板电脑在内的几种电子设备的需求不断增长,导致消费电子行业对神经形态芯片的需求逐渐增加。消费者对更小和更便宜的产品的偏好要求集成电路的小型化,这归因于全球神经形态芯片市场中消费电子领域的增长。
预计在预测期内,汽车部门的收入将以更快的速度增长。各行各业都需要使用人工智能和机器学习来自动化他们的运营,以提高他们最终产品的效率和质量。此外,人工智能和机器学习的进步,以及由于其更快的速度、低功耗和最佳内存使用而对该技术的需求上升,进一步影响了汽车领域。
2022年,边缘市场以72.7%的收入份额领先市场。边缘计算在识别非接触式界面的所有身体手势、具有灵敏语音控制的汽车以及助理机器人的内部智能方面的应用越来越多,这都是该领域增长的原因。无线网络的扩展引发了人们对边缘计算的新兴计算机范式的兴趣,这推动了边缘细分市场的发展。此外,神经形态计算支持边缘计算领域的低功耗应用和设备上的适应性,这推动了全球市场的扩张。
云计算由于其多种技术优势,如一站式平台,可为任何企业安全地存储和交付大量数据,预计将在预测期内呈现最快的复合年增长率。在云中使用神经形态计算有几个优势,包括能够根据需要扩大或缩小资源,减少硬件和软件的前期成本,以及能够通过互联网连接从任何地方访问资源。然而,也有一些潜在的挑战需要考虑,例如潜在的延迟和安全问题。神经形态计算系统具有更强的设备上处理能力,并且在没有数据中心的情况下独立运行,这推动了云计算领域的增长。
硬件部门在2022年以86.2%的收入份额领先市场。越来越多的使用神经形态硬件来加速嵌入式设备中的计算,以及越来越多的机器学习算法在嵌入式设备上的实现和集成,都是硬件市场增长的原因。此外,政府计划、投资活动和其他因素推动了神经形态计算市场。例如,在美国,能源部(DOE)在2020年9月为五个主要研究项目提供了200万美元的资金,以开发神经形态计算。能源部的努力鼓励开发大脑启发的神经形态计算的硬件和软件。
有几家公司提供神经形态计算解决方案,其中可能包括硬件、软件和咨询服务。ayx爱游戏热门直播这些服务可以ayx爱游戏热门直播被组织和研究人员用于开发和测试神经形态计算应用程序,并探索该技术在广泛应用领域的潜力。提供神经形态计算服务的公司包括IBM、英特尔和高通。ayx爱游戏热门直播预计从2022年到2030年,软件部门将以最高的复合年增长率增长。这是由于航空航天与国防、IT、电信和医疗等多个行业对软件的需求不断增长。此外,在实时数据流、数据建模和预测等神经形态计算软件应用的推动下,软件部门预计将拥有更大的市场份额。
北美在2022年以超过37.4%的收入份额主导市场。北美市场的早期采用者,如美国和加拿大,是神经形态计算系统应用的前沿。该地区的主要趋势之一是基于人工智能的语音和语音识别技术。这种集成有助于对语音识别引擎进行微调,以提供更好的语音体验。
在预测期内,欧洲预计也将出现显著增长。欧洲有几个项目和组织专注于推进神经形态计算技术的开发和采用。此外,欧洲国家越来越多地使用生物测量技术,为神经形态计算的图像处理应用提供了一个全新的实现领域。总的来说,欧洲是神经形态计算领域的关键参与者,组织和研究人员有很多机会参与到这一令人兴奋和快速发展的技术中来。
该市场的特点是竞争激烈,少数著名的全球参与者占据了相当大的市场份额。主要参与者强调新产品开发和联盟是通过改善客户互动来提高盈利能力的选择。例如,2020年3月,总部位于美国的跨国科技公司英特尔公司(Intel Corporation)宣布了一个神经形态研究系统Pohoiki Springs,该系统具有1亿个神经元的处理能力,可供英特尔神经形态研究社区成员使用,以扩展他们的神经形态工作,解决更复杂的问题。全球神经形态计算市场的一些主要参与者包括:
脑公司
CEA-Leti
General Vision, inc .
惠普公司
HRL实验室有限责任公司
国际商业机器公司
英特尔公司
Knowm公司
Qualcomm Technologies, Inc.
三星电子有限公司
Vicarious FPC公司
报告的属性 |
细节 |
2023年的市场规模价值 |
52.77亿美元 |
2030年收入预测 |
202.721亿美元 |
增长速度 |
从2023年到2030年,CAGR为21.2% |
估算基准年 |
2022 |
历史数据 |
2018 - 2021 |
预测期 |
2023 - 2030 |
量化单位 |
2023年至2030年的市场收入百万美元和复合年增长率 |
报告覆盖 |
收入预测,公司排名,竞争格局,增长因素和趋势 |
部分覆盖 |
应用程序、最终用途、部署、组件、区域 |
区域范围 |
北美;欧洲;亚太地区;南美洲;意味着 |
国家范围 |
美国;加拿大;墨西哥;英国;德国;法国;中国;印度;日本;巴西 |
主要公司简介 |
脑公司;CEA-Leti;General Vision, Inc;惠普公司;HRL实验室有限公司;国际商业机器公司;英特尔公司;Knowm公司;高通技术有限公司;三星电子有限公司; Vicarious FPC, Inc. |
自定义范围 |
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本报告预测了全球、区域和国家层面的收入增长,并分析了2018年至2030年每个细分领域的最新行业趋势。在这项研究中,Grand View Research根据应用程序、最终用途、部署、组件和区域对神经形态计算市场报告进行了细分。
应用前景(收益,百万美元;2018 - 2030)
信号处理
图像处理
数据处理
对象检测
其他人
最终用途展望(收入,百万美元;2018 - 2030)
消费电子产品
汽车
医疗保健
军事与国防
其他人
部署展望(收入,百万美元;2018 - 2030)
边缘
云
组件展望(收入,百万美元;2018 - 2030)
硬件
软件
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区域展望(收入,百万美元;2018 - 2030)
北美
美国
加拿大
墨西哥
欧洲
英国
德国
法国
亚太地区
中国
日本
印度
南美
巴西
中东和非洲
b。2022年,全球神经形态计算市场规模估计为42.377亿美元,预计到2023年将达到52.77亿美元。
b。从2023年到2030年,全球神经形态计算市场预计将以21.2%的年复合增长率增长,到2030年将达到202.721亿美元。
b。北美在2022年占据了37.4%的最大份额,这是由于该地区主要神经形态芯片制造商的存在。此外,量子计算技术的进步,以及人工智能和机器学习等新兴技术可能会提振市场。
b。神经形态计算市场的一些主要参与者包括IBM公司;惠普(hewlett - packard);三星电子;英特尔公司;高通(qcom . o:行情)。脑公司;General Vision Inc.;HRL实验室;替代;CEA-Leti, Knowm Inc.; and Numenta.
b。推动市场增长的关键因素包括,对语言处理、翻译和聊天机器人、非线性控制和机器人、计算机视觉和图像处理等人工智能的需求不断增长。此外,将神经科学计算与具身模型相结合的新兴趋势导致了对基于大脑的机器人和认知机器人的神经形态芯片开发的需求激增。