神经形态芯片市场 ANALYSIS

全球神经形态芯片市场估计在2022年价值2,678万美元,预计在预测期(2023-2030年)将显示67.3%。

神经元芯片是数字和模拟集成电路,实施神经网络技术. 神经形态计算在硬件上通过阈值开关,晶体管,和以氧化物为基质的记忆器执行. 这些电子芯片模仿人类大脑,由数百万神经元组成. 神经形态芯片的结构由众多人工神经网络组成. 神经形态芯片在高级实验工具中实施. 神经形态芯片在图像识别,单一识别,数据挖掘过程等方面找到应用.

全球神经形态学 芯片市场:区域透视

全球神经形态学 芯片市场分为北美,欧洲,亚太,拉丁美洲,以及中东和非洲.

北美在预测期间显示神经形态芯片市场有显著增长,因为该区域的关键角色在研发投资增加的情况下正在采用自动化和机器人技术。 本区域小型国际中心的发展正在导致对 人工智能 小型紧凑装置的上升趋势。 这一因素有助于推动市场的发展。

在北美地区推动市场发展的鲜有东西是 技术进步的快速速度, 在产品创新方面, 以及神经形态芯片的工业应用率不断上升, 而这些芯片在它们里面有互联网。 由于更多的人正在采用机器学习、自然语言处理(NLP)、图像处理和在保健、汽车和消费电子产品中识别语音,市场加速。 许多关键角色正在市场上的新型创新产品中取得进展,以达到竞争优势. 例如,在2022年1月,BrainChip是一家人工智能公司,宣布其Akida神经网络处理器商业化,用于Tthings的互联网(IoT)和各种边缘. 这是一个神经形态的人工智能芯片, 它能给予超低功率和性能效益 而不是常规方法。

图1:全球神经形态 2022年按地区分列的芯片市场份额(%)

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全球神经形态芯片市场驱动器

对人工智能系统的需求增加

对人工智能系统的需求不断增加,预计将在预测期间推动全球神经形态芯片市场的增长。 许多公司和研究人员正在人工智能系统中整合神经形态芯片,以加强包括语音识别,机器学习,图像识别,数据挖掘,自动化推理等过程. 人工智能中神经形态芯片的使用不断增多,得到了世界各地不同终端用户的出色响应. 这通常是由于它带来了手机语音识别、机器人自动化操作、无司机汽车等非凡的发展。 此外,它通过采用类似于人类大脑的复杂模式匹配过程解决问题的能力,是预计在预测期间推动全球神经形态芯片市场增长的另一个因素。

智能机的集成

一体化 智能机器 预计在预测期间将推动全球神经形态芯片市场增长。 智能机以认知计算和人工智能为基础,已成为全球的主要趋势。 智能机制造商正在将神经形态芯片整合到他们的系统中,以提高整体性能. 此外,这些系统能够从周围和相互作用中学习,并作出适当的反应,而不需要预先编程,这鼓励采用这些智能机器代替常规机器。

全球神经形态芯片市场机会

下一代战略的结合

结合下一代战略可带来有利可图的增长机会。神经形态芯片是今后几年与其他先进技术如人工智能、大数据和其他技术一起实施的重大机会。 神经形态芯片的整合提高了人工智能系统中的模式识别质量;而在大数据中,神经形态芯片推进了数据挖掘和预测过程. 参与开发这些技术的制造商可以与人工智能系统的制造商建立伙伴关系和协作,以加强和确立在市场上的地位。

便携式消费品的一体化

融入便携式消费设备,以提供重要的商业机会。神经形态芯片在不久的将来在智能手机和智能手表市场上有着巨大的机遇. 模式识别问题是制造商关注智能手机改进的主要领域. 将神经形态芯片纳入移动设备将提高该设备的视听处理技能。 此外,IBM Corp.,Qualcomm Inc.等这些芯片的著名制造商也正在努力开发自己的神经形态技术,这些技术将适合移动电话的应用.

全球神经形态学 芯片市场趋势

神经形态芯片被广泛用于图像识别应用

神经形态芯片被广泛用于图像识别应用. 近代以来,与图像识别过程相关的几个问题,如低相容图像,图像模糊,图像吵闹,图像转换成数字形式,大容量图像的存储等,导致了高效图像处理和识别算法的发展. 神经形态技术通过其平行架构解决了一些与数字图像处理有关的问题. 此外,神经形态芯片在图案识别,面部识别,纹理分析,色彩表现,以及图像处理的几个其他方面都发现了应用.

无驾驶汽车和高级驾驶协助系统是主要机会

目前,神经形态芯片的使用仅限于特定的行业和应用. 目前制造的芯片数量有限,因为大多数都处于研究阶段,有些是原型模型. 然而,在神经形态芯片的应用方面还存在着大量的机会有待探索。 无驾驶汽车以及先进的驾驶辅助系统是汽车工业中这些芯片的主要机会。 此外,在航空航天和国防部门使用的救援机器人、无人驾驶飞机和非武装飞行器代表了神经形态芯片市场的未来前景。

全球神经形态学 市场限制

与开发复杂算法有关的挑战

与开发复杂算法有关的挑战预计将阻碍全球神经形态芯片市场在预测期间的增长。 开发复杂的算法需要神经形态芯片,这可能会耗费时间. 神经形态芯片需要算法,这种算法不会造成内存消耗的增加,而且容易出错. 此外,开发能够加快神经网络运行的算法也需要熟练的专业人员,这反过来又增加了成本生产。 因此,这些因素预计将阻碍预测期间的市场增长。 例如,技术公司Hewlett Packard Labs(HP)开发了一个转换算法,以减少其神经形态技术的计算错误并最大限度地提高计算精度。

神经形态芯片商业化缓慢且成本高

神经形态芯片的缓慢商业化和高昂成本预计会抑制全球神经形态芯片市场在预测期间的增长. 商业化速度缓慢以及神经形态芯片成本高昂是市场增长的一个主要制约因素。 此外,一些提供神经形态芯片的制造商成本高昂,选择有限,使各行业的OEM公司无法将这些芯片纳入其产品。

图2:全球神经形态 芯片市场份额(%),按垂直计算,2022年

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全球神经形态学 芯片市场 - 分割 :

全球神经形态学 芯片市场报告分为应用、纵向和区域。

• 信号识别公司在市场上占有支配地位,2022年在全球神经形态芯片市场占有45.2%的份额. 对声学信号和音频处理的需求不断增长,预计到2030年将推动神经形态芯片市场的发展。

基于垂直,市场分为航空航天和国防,汽车,消费电子,保健,工业等. 消费电子在全球神经微生物芯片市场中所占份额最大,为4%,预计到2030年价值为3060万美元。 这是由于消费电子设备对人工智能和机器学习的需求增加。

全球神经形态学 芯片市场:关键发展

1. 例如,2020年3月, 英特尔公司. 推出Pohoiki Springs,一个强大的自足神经形态系统.
2. 2023年5月24日,中国足协杯足球赛冠军. BrainChip控股有限公司 全球首家超低功率,全数字化,基于事件,神经形态的AI IP,以及基于AI的视频分析解决方案的主要提供商CVEDIA,已经建立了合作伙伴关系,以推进Edge AI和神经形态计算的最新技术.

全球神经形态学 芯片市场:关键公司洞察

全球神经形态学 芯片市场具有高度的竞争力,因为价值链参与者在研发过程中不断推出新技术。 此外,主要行为者正在采取各种商业增长战略,以便在区域和全球基础上扩大其存在。

全球神经形态芯片市场的一些关键角色有:凯登斯设计系统股份有限公司,Altium LLC,WestDev有限公司,Zuken股份有限公司,AutoDesk股份有限公司Ansys股份有限公司和Synopsys股份有限公司.

* 定义: 神经元芯片是数字和模拟集成电路,实施神经网络技术. 神经形态计算在硬件上通过阈值开关,晶体管,和以氧化物为基质的记忆器执行. 神经形态芯片在高级实验工具中实施. 神经形态芯片在图像识别,单一识别,数据挖掘过程等方面找到应用.