通过应用程序（图像识别，信号识别，数据挖掘等）（按类型（尖峰神经网络（SNN）芯片），模拟神经形态芯片，数字神经形态芯片，基于MEMRISTOR的神经芯片，基于工业的Neyrospace和其他工业，自动化的自动化，自动化，自动化，自动化，抗辩其他（IT和电信））和区域预测2025-2032

全球神经形态芯片市场正在通过模仿人脑的神经结构来改变计算的未来，从而提供更有效，适应性和智能的处理解决方案。创建了神经形态芯片，用于实时处理复杂的数据，为医疗保健，汽车，IT和财务等部门提供优势。随着AI驱动技术的发展，这些芯片越来越多地用于提高机器学习和认知计算能力。  例如，

• 根据行业专家的说法，到2027年，人工智能PC发货将占所有PC发货的60％。它将从2024年的近5000万辆增长到2027年的1.67亿辆。

此外，对低能，高速计算和高级数据分析的需求日益增加，导致对神经形态芯片的需求不断增长。这一转变强调了神经形态技术在改变常规计算模型和加速下一代智能系统的进步方面的重要性。

神经形态芯片市场司机

对节能计算的需求增加是市场的主要驱动力

对节能计算解决方案的需求不断增长，这加剧了市场的扩展。神经形态芯片为模仿大脑的能源效率而创建，利用低功率来处理数据，解决了处理AI和大数据任务时常规计算系统遇到的能耗问题。随着行业寻找具有高性能和低功耗的有效计算解决方案，神经形态技术的使用正在迅速增加，尤其是在移动设备，物联网和自动型系统中。此外，该行业的最新创新支持这一趋势。例如，

• 在2024年，TDK的自旋启发器通过模仿人的大脑来提高神经形态计算，从而在传统的AI系统上实现了大量的功率节省，这是能源消耗的1/100。 TDK与CEA和Tohoku大学合作，旨在增强AI应用中实时学习和适应的神经形态设备。

神经形态芯片市场克制

复杂算法的开发阻碍市场增长

复杂算法的开发在市场上产生了重大限制。随着神经形态系统的架构与传统计算的不同，利用其独特功能的制定有效算法变得越来越具有挑战性。这种复杂性使设计和优化过程变得复杂，并阻碍了广泛的采用，因为开发人员可能难以在没有复杂算法支持的情况下完全利用神经形态芯片的潜力。因此，在算法开发中需要专业知识和资源的需求可能会减慢创新，并限制神经形态技术的实际应用，从而影响其市场增长。

神经形态芯片市场机会

神经形态计算的进步为市场创造了机会

神经形态计算的进步正在迅速发展，设计的创新会复制人脑的形成，从而有效地处理复杂的数据。诸如尖峰神经网络（SNN）之类的进步可以立即处理和适应性来更改数据，从而促进诸如识别图像和语音之类的任务。

科学家正在研究提高性能和可伸缩性的新鲜材料和设计，例如回忆录。这一发展还达到了脑部计算机界面，为残疾和神经系统疾病的辅助技术提供了新的可能性。总的来说，这些进步有望改善当前技术并为新用途创造机会，从而导致神经形态芯片行业的大量扩展。此外，该行业的最新创新支持这一趋势。例如，

• 2024年，Brainchip推出了Akida Pico芯片，该芯片专为智能手表和可穿戴设备等功率受限的设备而设计，仅消耗1毫瓦的功率。利用神经形态计算，它模拟了脑尖峰以进行有效的实时处理，非常适合诸如语音识别和降噪等应用。

分割

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

• 微宏经济指标
• 驱动因素，限制因素，趋势和机遇
• 主要参与者采用的业务策略
• 关键参与者的合并SWOT分析

 通过应用分析

基于应用，市场被细分为图像识别，信号识别，数据挖掘等。

图像识别细分市场在神经形态芯片市场中占多数份额。这些芯片非常擅长分析人类大脑等视觉信息，这使得它们对于诸如面部识别，对象检测和实时视频分析等任务非常有效。以最少的能量使用和快速处理速度进行这些活动的能力使神经形态芯片高度吸引人在安全系统，自动驾驶汽车和消费电子产品中使用。例如，

• 2022年，研究人员引入了Neurram Chip，这是一种在图像识别任务中擅长的节能神经形态计算芯片。它在手写数字识别方面的精度和图像分类为85.7％，同时消耗的能量比传统的AI平台少得多。

按类型进行分析

基于类型，市场被分散到尖峰神经网络（SNN）芯片，模拟神经形态芯片，数字神经形态芯片，基于emristor的神经形态芯片等。

尖峰神经网络（SNN）芯片细分市场拥有多数市场份额。这些芯片通过使用电气尖峰来模仿人脑中神经元与突触之间的通信，从而使它们能够在处理实时数据时表现出色，同时消耗最小的功率。他们执行感觉处理，机器学习和模式识别等任务的能力将它们与他人分开。 SNN芯片的快速计算和能源效率使它们非常适合在机器人技术，自主系统和人工智能中使用，这导致了其广泛的采用和占主导地位的市场地位。越来越多的关注创建模拟神经行为的硬件巩固了SNN芯片在神经形态市场中的统治。例如，

• 2024年，Innatera推出了其T1神经形态微控制器，该图具有尖峰神经网络（SNN）加速器，旨在在消费电子和物联网中始终进行感应应用。通过模仿大脑的神经过程，T1允许对各种数据类型（例如图像和声音）进行实时分析，与传统的AI芯片相比，功耗明显降低和效率更高。

通过行业分析

根据工业，市场被细分为航空航天和国防，汽车，消费电子，医疗保健，工业等（IT＆Telecommunication）。

消费电子领域在神经形态芯片市场中拥有多数份额。该行业推动了智能手机，可穿戴设备和智能家居系统等设备中高级，节能计算解决方案的需求。神经形态芯片处理感官数据并执行诸如图像和语音识别之类的任务的能力使它们对于增强这些消费者设备的功能至关重要。该行业的持续创新推动，确保神经形态芯片仍然是开发更智能，更高效的电子产品的关键组成部分。例如，

• 2024年，印度科学学院（IISC）的研究人员开发了一个以脑为灵感的模拟计算平台，该平台可以在16,500个电导状态下存储和处理数据，远远超过了传统的数字系统。这一突破可以允许在笔记本电脑和智能手机等个人设备上执行复杂的AI任务，从而使高级AI技术在消费电子产品中更容易访问。

区域分析 

获取市场的深入见解， 下载定制

 根据地区，该市场已在北美，欧洲，亚太地区，南美和中东和非洲进行了研究。

北美在神经形态芯片市场中占主导地位，这主要是由于其先进的技术基础设施以及英特尔，IBM和高通公司等主要行业参与者的存在。该地区由强大的研发环境丰富，并由顶级机构和政府促进神经形态技术的巨大努力支持。此外，国防，航空和人工智能等行业的浓厚兴趣继续推动北美的扩张。该地区通过在机器人技术，自主系统和医疗保健等领域的神经形态计算的早期实施来获得竞争优势。此外，科技巨头的最新创新支持这一趋势。例如，

• 2024年，英特尔推出了世界上最大的神经形态系统Hala Point，其特征是由Loihi 2 Neuromormormorphic Chips提供动力的11.5亿个神经元。该系统专为AI效率和可持续性而设计，可以每秒执行20次四亿个操作。

亚太地区在神经形态芯片市场中拥有第二大份额。该地区的神经形态技术正在迅速发展，来自中国，日本和韩国等国家的大量投资，致力于通过研发工作来提高其半导体能力。亚太地区的重要技术公司正在积极研究用于人工智能，机器人技术和物联网的神经形态计算，从而增加了对创造性解决方案的需求。例如，

• 2024年，中国科学家开发了一种可以执行动态计算的低能神经形态芯片。 Speck由中国科学院创建，结合了算法，软件和硬件，以模仿类似大脑的性能，仅需要0.7毫瓦才能进行视觉活动。

 由于在研究和开发方面进行了大量投资，欧洲拥有第三大市场份额，以增强神经形态技术。该地区拥有各种研究在机器人技术，汽车和人工智能等领域中使用的学术机构和科技公司。德国，法国和英国领导着促进学术机构和企业之间的合作伙伴关系的道路，以刺激创新。例如，

• 2023年，由法国EFPGA Company Menta的欧盟资助的Nimbleai项目旨在开发一个3D神经形态芯片，该芯片集成了感应，记忆和处理。这项在Horizo​​n Europe领导下的1080万美元计划将利用Menta的可重编程EFPGA技术，从而使Chips适应后期制作的AI算法。

关键球员涵盖了

全球神经形态芯片市场因大量群体和独立提供者的存在而碎片。在美国，前5名球员占市场的23％。

该报告包括以下主要参与者的配置文件：

• Applied Brain Research Inc（加拿大）
• Brainchip Inc.（澳大利亚）
• General Vision Inc.（美国）
• 惠普帕卡德企业（美国）
• IBM公司（美国）
• 英特尔公司（美国）
• 高通技术（美国）
• 三星电子公司有限公司（韩国）
• SK Hynix Inc（韩国）

关键行业发展

• 2024年5月，本田和IBM同意合作进行联合研究，以创建用于软件定义车辆（SDVS）的神经形态和芯片技术，以增强处理能力并减少能源使用。本田在其640亿美元的EV计划中旨在将电池生产支出减少20％，并在2030年之前引入其主要0系列电动汽车。
• 2023年10月，SNAP收购了神经型计算公司Grai Matter Labs（GML）。受大脑启发的GML的Grai VIP芯片在低功率水平上提供出色的性能，非常适合AI使用，例如Robotics和AR/VR。