神经拟态计算市场规模、份额和行业分析，按应用（信号处理、图像识别、数据挖掘等）、按行业（汽车、医疗保健、消费电子产品、制造和工业、航空航天和国防等）以及区域预测，2026-2034 年

2025年，全球神经拟态计算市场规模为2,13,344万美元，预计将从2026年的3,32,439万美元增长到2034年的16,14,835万美元，预测期内复合年增长率为21.80%。北美在2025年占据全球神经拟态计算市场的主导地位，份额为25.80%。

神经形态计算是一种受人脑结构和功能启发的计算机工程方法。它创建电子神经元网络，并使用基于生物大脑中神经元和突触能力的硬件。尖峰神经网络 (SNN) 是最常见的神经形态硬件形式，通过动态重新映射神经网络来模拟自然学习。

在报告中，我们考虑了提供解决方案的主要参与者，包括 IBM 公司、英特尔公司、BrainChip Holdings Ltd.、高通公司等。这种神经形态技术为自主驾驶提供动力人工智能（AI）需要能源效率和持续深度学习的解决方案。它为计算开辟了新的可能性，并用于机器人、医疗保健、传感和大规模人工智能应用。 COVID-19 大流行对医疗保健行业产生了积极影响，神经形态芯片在全球的医院和诊所中得到使用。然而，疫情对汽车、消费电子、制造业等行业产生了负面影响。贸易限制、供应链和生产中断减少了许多行业的需求和支出。

此外，对机器学习 (ML) 和人工智能以及性能更好的集成电路 (IC) 需求的增长推动了神经形态计算市场的增长。例如，由国际研究团队打造的 NeuRRAM 神经形态芯片可满足广泛的人工智能应用需求，同时消耗少量能源。

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神经形态计算市场趋势

越来越多地采用神经形态计算来彻底改变物联网 (IoT)，促进市场增长

神经形态计算增强并彻底改变了设备之间的通信方式。它使用人工神经网络来处理信息，无需人工干预即可快速做出决策。它可以快速处理来自众多物联网 (IoT) 设备的大量数据，非常适合家庭自动化、自动驾驶汽车和医疗诊断应用。

此外，通过使用人工智能算法，此类计算可以实现高效的网络架构和更快的数据处理。自动驾驶汽车向附近的其他汽车学习以做出更快的决策，或者自动家居向其居住者学习以调整温度和照明，这些都是高效神经拟态技术的一些例子。此外，采用这种计算还可以提高物联网的安全性，其中设备可以使用人工智能算法检测可疑活动。例如，2024 年 1 月，Innatera 在 CES 2024 展会上推出了一款神经形态微控制器——Spiking Neural Processor T1。此次发布意味着传感器边缘用例（包括智能家居设备、可穿戴设备和物联网应用）的能源人工智能方面取得了重大进展。

神经形态计算市场增长因素

人工智能和机器学习技术需求的增长推动神经形态计算市场的增长

神经形态计算增强了人工智能和机器学习应用，例如自主系统、计算机视觉和自然语言处理。它非常适合需要实时处理和低功耗的尖端应用。此类应用包括物联网设备、机器人和自动驾驶汽车。许多行业正在实现业务运营自动化，以提高最终产品的效率和质量。神经拟态计算市场正在受到关注，并将在军事和人工智能等行业带来机遇。 网络安全，此类计算可以通过分析网络流量模式来帮助异常检测和图像/对象识别。例如，2023 年 9 月，神经拟态人工智能 IP 生产商 BrainChip Holdings Ltd 与 VVDN Technologies 合作，推出了基于神经拟态技术的 Edge box。该设备利用 BrainChip 的 Akida 神经形态处理器在各种边缘 AI 应用程序上运行。

此外，越来越多的研究计划、学术界和工业界之间的合作以及政府的支持都有助于该领域的进步和神经形态计算市场的增长

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制约因素

将神经拟态技术集成到现有系统中的复杂性阻碍了市场发展

神经形态计算仍处于初级阶段，应用规模和范围有限。开发此类软件和硬件需要进行广泛的研究和开发，因此企业采用并集成到现有系统中具有挑战性。此外，缺乏标准化框架和编程语言也使得开发人员创建算法变得更加困难。而且，与此类计算相关的研发成本相对较高，导致中小企业和初创公司难以采用该技术。

神经形态计算市场细分分析

按应用分析

强大的模式识别和图像实时分析推动了图像识别领域的增长

根据应用，神经形态计算市场分为信号处理、 图像识别、数据挖掘等。由于图像传感器和其他处理技术的进步，图像识别领域占据了最大的神经拟态计算市场份额，到2026年将占据51.15%的市场份额。神经拟态芯片可以实时处理信息，这对于自动驾驶汽车、机器人和医学成像等应用至关重要，在这些应用中，基于视觉数据的快速决策至关重要。

由于信号处理领域在语音和音频处理、音乐分析、医疗诊断等应用中日益普及，预计其复合年增长率最高。

按行业分析

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智能手机和可穿戴设备数量的增加推动了消费电子领域的增长

基于行业，神经拟态计算市场涵盖汽车、医疗保健、消费电子、制造和工业、航空航天和国防等领域。由于笔记本电脑、个人电脑、智能手机、平板电脑和其他可穿戴智能设备的使用不断增加，消费电子领域占据了最大的市场份额。据思科系统公司称，2022年全球联网可穿戴设备数量将达到11.1亿台。此外，2023 年 10 月，尖端神经拟态视觉系统开发商 Prophesee 推出了基于事件的 GenX320 Metavision 传感器。这款最新的传感器迭代专为超低功耗边缘 AI 视觉设备定制，将 Prophesee 的技术范围扩展到边缘市场，例如 AR/VR 耳机、安全系统、非接触式显示器等。对缩小智能手机和其他传感设备中集成电路尺寸的需求不断增长，导致对神经形态芯片的需求更大，从而推动了神经形态计算市场的发展。

预计汽车行业在预测期内将以最高的复合年增长率增长，占据34.18%的市场份额。神经拟态技术极大地增强了人工智能和机器学习系统的性能，并使自动驾驶、自然语言处理和图像识别。

区域见解

我们研究了北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区的神经形态计算市场。

北美

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北美市场2025年产值5520.6万美元，占全球市场格局的25.80%，预计2026年将达到7555.5万美元，该地区正在获得半导体应用机会。例如，2022 年《芯片和科学法案》为美国半导体行业提供了 390 亿美元的资金，用于生产大批量的尖端存储芯片。此外，关键参与者的存在为神经形态计算市场的增长提供了充足的增长机会。预计到 2026 年，美国市场将达到 3042.5 万美元。

亚太地区

2025年亚太地区市场规模为5863.4万美元，占全球市场份额的27.50%，预计2026年将达到10395.3万美元。该行业正在经历集成电路（IC）小型化的需求。此外，随着对汽车的需求不断增长，汽车行业预计将显着增长自动驾驶汽车和智能汽车。日本市场预计到2026年将达到3283.6万美元，中国市场预计到2026年将达到2735.3万美元，印度市场预计到2026年将达到2046.6万美元。

例如，2023 年 9 月，韩国智能硬件 (IHWK) 与 Microchip Technology 合作，为现场可编程神经拟态设备和神经技术设备开发神经拟态计算平台。此次合作旨在为自动驾驶汽车、生成式人工智能模型、语音处理、医疗诊断、安全/监控和商用无人机等应用创建超低功耗模拟处理单元。

欧洲

2025年欧洲占全球市场的25.40%，估值为5410.7万美元，预计2026年将达到8618万美元。由于神经形态芯片的需求不断增加，预计欧洲将在预测期内快速增长。电子、医疗和汽车等许多最终用户行业采用和过度使用智能传感器，推动了该地区对此类计算的需求。此外，该地区还重点投资神经拟态研究项目、举措和供应商，以加速该技术的采用。到2026年，英国市场预计将达到33,169千美元，而德国市场预计到2026年将达到27,319千美元。

例如，据《EE Times Europe》报道，2023 年 4 月，欧盟的 Horizo​​n Europe 研究和创新计划资助了一个研究项目 NimbleAI，以帮助设计 3D 神经形态芯片。

世界其他地区

2025年，世界其他地区市场规模为45,397千美元，占全球需求的21.30%，预计到2026年将增长至66751千美元。

主要行业参与者

供应商之间的合作和伙伴关系推动市场增长

主要市场参与者正在与类似公司整合和合作，为双方带来显着的财务收益。协作和伙伴关系可帮助企业通过合并或共享资源来削减成本并增加销售额。

例如，2023 年 5 月： Quantum Ventura Inc. 和 BrainChip Holdings Ltd. 携手开发网络威胁检测工具。此次合作帮助 Quantum 使用 BrainChip 的 Akida 技术为美国能源部创建网络安全应用程序。

主要公司简介：

• 英特尔公司（我们。）
• IBM公司（我们。）
• 脑芯控股有限公司（澳大利亚）
• 高通（美国）
• General Vision Inc.（美国）
• GrAI Matter Labs（法国）
• Innatera Nanosystems（荷兰）
• 联盛股份公司（瑞士）
• 三星电子有限公司（韩国）
• SK 海力士公司（韩国）

主要行业发展：

• 2024 年 2 月：SynSense 与 iniVation 合作，满足消费者和工业市场对高性能智能视觉日益增长的需求。此次合作有助于为机器人、汽车、消费电子和航空航天领域的独立处理器、视觉传感器和集成计算传感器设备创建神经拟态技术。
• 2023 年 10 月：SiLC Technologies 推出了 Eyeonic Vision System，这是一种 FMCW LiDAR 机器视觉解决方案。该技术有助于快速准确的物体检测、偏振强度和 3D 深度，提供超过 1,000 米的毫米级精度。
• 2023 年 9 月：埃因霍温理工大学的研究人员开发了一种通过生物传感器训练神经形态芯片来识别囊性纤维化的方法。这种“智能生物传感器”模拟人脑通信，具有定点医疗保健应用的潜力，并允许芯片自主调整以适应其环境。
• 2023 年 6 月：BrainChip Holdings Ltd. 与 Lorser Industries Inc. 合作开发神经形态系统。此次合作使 Brainchip 的 Akida 技术能够为以下领域提供神经​​拟态计算解决方案：软件定义无线电 (SDR)设备。
• 2023 年 5 月：BrainChip Holdings Ltd. 与 CVEDIA 合作，在边缘人工智能和神经形态技术方面取得进展。此次合作实现了 CVEDIA-RT 平台和 BrainChip 的 Akida 神经拟态 IP 的集成。

报告范围

市场研究报告对市场进行了详细分析，重点关注领先企业、产品/服务类型、产品领先应用等关键方面。此外，该报告还提供了对市场趋势的洞察，并重点介绍了行业的关键发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来促进市场增长的几个因素。

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