神经形态计算市场规模、份额及趋势分析报告（按应用领域（信号处理、图像处理、数据处理、目标检测等）、最终用户（消费电子、汽车、医疗保健、军事和国防等）及地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分）预测，2025-2033年

市场增长因素

对高性能集成电路的需求不断增长

集成电路（IC）是一种半导体晶圆，上面包含成千上万个微型电阻器、电容器和晶体管。根据其预期应用，IC 可以是模拟的，也可以是数字的。高计算速度和低功耗是 IC 的几大优势，也是推动神经形态计算市场增长的主要动力。

模拟电路常用于设计神经元架构，因为它们能够很好地模拟人脑，但由于存在噪声和精度不足的问题，难以与神经元的数学模型完全吻合。然而，数字电路能够非常可靠地近似模拟神经元的运作。数字电路的这一特性使其成为需要离散时间模拟的计算神经科学研究的理想选择。为了实现人类认知，神经形态芯片由于集成电路能够轻松满足市场对高计算速度和低功耗集成电路的需求，因此相关领域的研究和开发工作正在蓬勃发展，从而推动市场增长。

从传统集成电路到神经元架构的根本性转变

神经元架构克服了冯·诺依曼架构中传统集成电路的使用，提高了CPU和内存单元之间频繁数据交换导致的运行效率问题。神经元架构将内存和处理器合二为一，减少了组件间的数据交换，从而解决了诸如神经分析等大规模计算相关的问题。此外，在神经形态芯片中，内存和处理功能已融为一体。这种从传统集成电路向神经形态芯片的转变将有助于解决聚类、组合优化、分类和机器人驱动等领域的现有难题。

IBM公司（美国）的TrueNorth芯片是该公司迄今为止晶体管数量最多的芯片。该芯片功耗低于100毫瓦，功率密度为每平方厘米20毫瓦。TrueNorth包含100万个数字神经元和2.56亿个突触，这些神经元和突触通过事件驱动的路由基础设施连接。该芯片融合了大脑左右半球的功能，从而创造出整体的计算智能。因此，上述因素将在预测期内推动市场扩张。

市场约束

复杂的硬件和软件

神经形态计算能够解决现有的复杂问题，但设计此类硬件相对复杂。它将存储器和处理器集成在一起。存储器结构包含神经元和突触，通信通过脉冲进行。脉冲能够实现最简单的时序信息传递，并有助于实现受生物神经系统启发的算法。信息被打包成地址，并通过交换结构在网络上路由，从而实现更高的总吞吐量。脉冲在多尺度网络上路由。这里的挑战在于如何在单个芯片上的多个处理器或神经元之间分配大量的存储器或突触。

一个主要制约因素是后端存储技术（例如忆阻器和相变存储器）尚不成熟。这些技术也无法应用于安全工作区（SOA）互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺。另一方面，将存储器分布在单个芯片上的处理器之间会导致片外存储器功耗，而DRAM为了节省空间需要较大的阵列尺寸。由于开发可扩展的脉冲架构本身就十分困难，因此构建能够精确模拟神经形态硬件的大规模仿真能力也面临挑战。

市场机遇

对人工智能 (ai) 服务的需求日益增长

神经形态芯片采用并行架构，旨在以与人脑完全相同的方式处理信息。这有助于构建人工智能 (AI) 所需的平台，使其能够利用机器学习软件处理信息。神经形态芯片可以满足各个垂直领域对高计算能力和高效率的 AI 服务需求。

神经形态芯片可以解决各种机器学习问题，例如分类、聚类、机器人和组合数学。例如，在银行、金融和法律行业，会产生海量数据，需要实时进行分类和聚类。这需要强大的计算能力，而传统的架构需要在CPU和内存单元之间频繁交换信息，导致效率低下，因为会消耗大量能源。神经形态计算可以解决这个问题，因为其并行架构无需交换信息，即使在计算能力较低的情况下也能实现高效率。这些因素为神经形态计算市场的增长创造了机遇。

市场细分

应用洞察

市场细分为信号处理、图像处理、数据处理、目标检测和其他领域。图像处理领域在全球市场占据主导地位，预计在预测期内将以28.80%的复合年增长率增长。图像处理是指分析和处理数字化图像，以提高图像质量并提取有用信息。神经形态芯片在图像处理中用于可视化、图像锐化和复原、图像检索、模式测量等。图像识别此外，图像处理领域在数据采集和标注市场中占据主导地位，在全球市场份额中位居榜首。预计在预测期内，图像处理领域也将保持最高的增长率。这主要归功于计算机视觉技术在包括汽车、医疗保健、媒体和娱乐等在内的各个行业的日益普及。

医学成像是图像处理领域最重要的应用之一。从海量数据集中提取信息以用于监控和国家安全的需求日益增长，推动了市场增长。这些流程也降低了垃圾邮件和网络钓鱼的发生概率，尤其是在政府部门。这进而促进了神经形态计算在图像处理系统中的应用。

信号处理是一种分析、合成和修改信号的技术，它通过处理音频、视频、语音、语言、图像和多媒体等数据，对传输介质进行处理。信号处理有助于提高信号效率并减少失真。预计在未来一段时间内，信号处理领域将占据重要份额，并以显著的增长率持续增长。信号处理广泛应用于各种工业应用中，用于采集和处理各种类型的信号，例如音频、视频、语音、语言等。

• 例如，总部位于德国的罗伯特·博世有限公司（Robert Bosch GmbH）使用了SoundSee音频人工智能技术，该技术包含利用机器学习开发的高级音频信号处理算法。

最终用户洞察

市场按消费电子、汽车、医疗保健、军事和国防以及其他领域进行细分。消费电子领域占据最高的市场份额，预计在预测期内将以26.6%的复合年增长率增长。消费电子产品是指个人用于个人用途或非商业/专业用途的电子设备。消费电子产品包括电视、可穿戴设备、智能手机和洗衣机等。这些设备需要神经控制单元和机器学习芯片来实现自动化和处理。此外，由于神经形态芯片具备模式匹配和轻松识别动作等功能，预计其在可穿戴设备领域将得到广泛应用，例如使用英特尔Curie模块的设备。在整个预测期内，消费电子领域将占据全球收入的一半以上。这主要归功于电子行业的蓬勃发展以及物联网和人工智能技术在消费电子设备中的应用。

由于神经形态计算具有功能增强、可靠性提高、自动化功能增强和散热性能提升等优势，其在汽车领域的应用范围不断扩大。它被广泛应用于自动驾驶汽车、车载信息娱乐系统和电子控制单元。此外，由于可应用于联网汽车和自动驾驶汽车的汽车处理器不断发展，预计汽车行业将在预测期内实现最高增速。

区域洞察

北美市场趋势

北美是全球神经形态计算市场最大的参与者，预计在预测期内将以26.3%的复合年增长率增长。该地区的领先地位可归因于众多主要市场参与者的广泛存在，例如General Vision Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation和HRL Laboratories LLC，这些公司都积极参与神经形态芯片的研发。IBM Corporation和HRL Laboratories LLC等机构已获得美国国防高级研究计划局（DARPA）的资助，用于推进神经形态计算的发展。此外，美国和加拿大等北美市场的早期采用者也处于神经形态计算系统应用的前沿。

该领域最重要的趋势之一是将人工智能应用于语音和语音识别例如，美国人工智能公司Globalme Localization Inc.向美国音频公司Sonos Inc.提供了口音和方言音频数据集。Sonos Inc.通过收集三个国家的语音和口音数据，将其无线扬声器与智能家居助手连接起来。此次整合使其语音识别引擎得以微调，从而提升了语音体验。

亚太市场增长

预计亚太地区在预测期内将以28.6%的复合年增长率增长。亚太地区预计将在预测期内实现最高增长。这一增长主要归功于智能电子设备消费的快速增长、技术的飞速发展以及社交网络在印度和中国等发展中经济体的日益普及。智能设备数量的增加提升了对数据和信号处理系统的需求。此外，人脸识别技术在中国监控和安防系统中的广泛应用预计也将推动该地区的市场增长。例如，中国政府已在全国范围内推行实名制，要求居民必须将官方身份证件与在线账户绑定。此类政策正在促进全国范围内数据处理应用的使用。

欧洲市场增长

欧洲 预计在预测期内，该市场也将显著扩张。汽车障碍物检测技术的不断发展预计将推动欧洲汽车行业市场在预测期内的增长。此外，生物识别技术在欧洲各国的日益普及，也为神经形态计算的图像处理应用开辟了全新的应用领域。

在中东和非洲对监控和通信行业的投资不断增加，催生了对图像和数据处理应用的需求，从而为未来几年的市场增长创造了有利条件。例如，肯尼亚和乌干达等多个非洲国家已从包括华为技术有限公司在内的中国公司获得基础设施和资金支持，用于发展监控和通信技术。