神经形态硬件市场：现状分析与预测 (2025-2033)

全球神经形态硬件市场规模与预测

2024年，全球神经形态硬件市场估值为28.6408亿美元，预计在预测期内（2025-2033F）将以约22.46%的复合年增长率增长，这主要受到对超低功耗、低延迟人工智能的需求不断增长、边缘计算的日益普及以及汽车、工业、消费和国防应用领域降低传统基于CPU/GPU的推理的能源和成本限制的需求驱动。

神经形态硬件市场分析

由于迫切需要在边缘和功率受限环境中进行超高效、低延迟的AI计算，预计全球神经形态硬件市场在预测期内将强劲增长。这一扩张得益于机器人、自动系统、工业自动化和下一代消费设备对实时感知和决策的需求不断增长，以及降低传统基于GPU/CPU的AI的能源和成本足迹的压力越来越大。随着全球工业朝着具有更严格的可持续性目标和更高数据隐私需求的始终在线的智能方向发展，基于类似大脑的脉冲神经网络的神经形态架构越来越受到关注，以提供功耗低几个数量级的事件驱动处理。它在异步计算有用的地方（例如，智能传感器、视觉系统、自适应控制和嵌入式推理）、响应速度重要、带宽要求有限以及可以实现连续学习（在数据源处）的应用最为广泛。此外，长期的市场发展受到材料科学和设备工程（如忆阻器组件、新型非易失性存储器和更好的片上互连）的推动，这些组件更易于扩展、更可靠、更易于制造，并解决了长期存在的问题，例如训练的复杂性和生态系统碎片化。

全球神经形态硬件市场趋势

本节讨论了我们的研究专家团队发现的正在影响全球神经形态硬件市场各个细分市场的关键市场趋势。

更好的SNN软件工具、编译器和标准

世界神经形态硬件市场的一个趋势是开发更强大的软件工具和标准。脉冲神经网络 (SNN) 经常被用作神经形态系统，但许多团队无法学会使用它们，因为训练、调试和部署通常比标准 AI 框架更复杂。更好的编译器、SDK、库和更好的基准测试技术解决了这个问题，这些技术使模型更易于构建、性能更易于比较以及产品过渡更容易。它们还有助于通过使神经形态芯片能够在混合系统（CPU/GPU + 神经形态加速器）和事件相机中运行来最大限度地减少集成摩擦。因此，增强软件和标准是支持更广泛使用神经形态的重要趋势。

神经形态硬件行业细分

本节提供了对全球神经形态硬件市场报告每个细分市场中关键趋势的分析，以及对 2025-2033 年全球、区域和国家/地区的预测。

处理器细分市场在神经形态硬件市场中占据最大的市场份额。

根据组件类型，全球神经形态硬件市场分为处理器、存储器和存储、传感器和支持硬件以及软件和工具。预计到2024年，处理器细分市场将占据最大的市场份额，并在整个预测期内保持其主导地位。这主要是因为神经形态处理器（如事件驱动的推理芯片或脉冲神经网络加速器）是计算层的核心，可在边缘设备、机器人和智能传感平台中实现超低功耗、低延迟的模式识别和自适应决策。它们能够非常稀疏和异步地执行工作负载，通常减少了数据移动和更简单的信号处理管道，这使得它们成为OEM和系统集成商通过满足实时性能要求来提高每瓦性能的投资选择。此外，处理器级别的创新，包括更高的神经元/突触密度、片上互连以及与传统CPU/MCU的更紧密集成，增强了部署灵活性，并加速了工业和汽车级环境中的商业化。

边缘设备细分市场在神经形态硬件市场中占据最大的市场份额。

根据部署模式，全球神经形态硬件市场分为边缘设备、本地数据中心和基于云的平台。预计到2024年，边缘设备细分市场将占据最大的市场份额，并在整个预测期内保持其主导地位。这主要是因为神经形态系统旨在执行事件驱动的、低功耗的、实时的推理，使其非常适用于资源受限的端点，如智能相机、自主机器人、无人机、可穿戴设备、工业控制器和智能物联网节点。使用边缘神经形态硬件对传感数据进行本地处理可加快延迟。它可以最大限度地减少带宽消耗，从而实现以隐私为中心的架构，在这种架构中，持续流式传输到集中式服务器是不可行或受限的。此外，脉冲处理器可以与基于事件的传感器结合使用，以创建高效的感知管道，该管道在动态环境中具有响应能力，需要更少的热负荷，并具有更长的电池寿命，这些都是现场部署系统中的重要考虑因素。但是，随着企业将神经形态加速器部署到专门的工作负载（包括高吞吐量信号分析、自适应控制和研究导向的模拟）中，本地数据中心细分市场将经历最快的增长，在这种情况下，确定性性能、安全性和法规考虑因素有利于本地基础设施。

北美地区在全球神经形态硬件市场中占据主导地位

北美地区在全球神经形态硬件市场中占据主导地位，预计将在预测期内保持其领先地位。这种领导地位的主要驱动因素是半导体创新、人工智能研究机构、国防和航空航天项目以及美国（尤其是加拿大对高级研究和初创企业的支持）的深科技资本的集中，这加速了神经形态处理器和事件驱动传感平台的商业化。使该地区成为 2024 年神经形态硬件高度受欢迎的市场的主要因素之一是北美地区对节能神经形态计算的早期采用，尤其是在边缘计算、机器人技术和任务关键型工业和安全工作负载中。此外，该生态系统配备了成熟的工具；试点部署正在积极进行；芯片开发商、云/边缘平台供应商、系统集成商和最终用户之间存在强大的合作，这支持更快的验证周期并促进原型到实际部署的快速扩展。随着企业优先考虑低延迟的设备端推理、注重隐私的处理和功率优化，北美地区有能力满足下一代自主、工业和国家安全应用的需求。

美国在2024年占据了北美神经形态硬件市场的 dominant 份额

美国凭借其先进的半导体设计能力、人工智能研究和商业化机会的最佳组合，引领着全球神经形态硬件市场。美国芯片和系统创建者的创新周期已经缩短，原型设计、流片和迭代都在几分钟内完成，并且各种大学和国家实验室不断向系统中注入新的架构、算法和人才。在国防、航空航天和安全应用中，对具有实时功能的超低功耗、低延迟计算的早期需求也很明显，神经形态应用非常适合解决这些问题。与此同时，美国拥有完善的风险投资和初创企业系统，该系统投资于高风险硬件创新，并促进与OEM、云/边缘平台和系统集成商的合作。

神经形态硬件行业竞争格局

全球神经形态硬件市场竞争激烈，拥有多家全球和国际市场参与者。主要参与者正在采取不同的增长策略来增强其市场影响力，例如合作伙伴关系、协议、合作、新产品发布、地域扩张以及并购。

顶级神经形态硬件公司

市场中的一些主要参与者包括 SynSense、BrainChip, Inc.、General Vision Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、IBM Corporation、Innatera Nanosystems BV、Intel Corporation、Knowm Inc.、Blumind 和 Numenta。

神经形态硬件市场的最新发展

• 2025年7月，三星宣布在神经形态人工智能芯片领域取得了一项重要突破，该芯片旨在与边缘计算协同工作。这些类似大脑的芯片模仿神经计算，使可穿戴设备和传感器等设备中的计算变得非常高效且功耗低。该技术改进了实时、设备端的数据处理，减少了对云资源的依赖，并提高了响应速度和能源效率。
• 2024年，Fraunhofer将公开模拟和混合信号推理加速器。这减少了数据流，并为设备端信号处理提供了非常低的延迟。此外，同行评审的文章表明，针对嵌入式医疗成像和工业检测的原型管道上每个事件的飞秒焦耳当量能量可能支持细分市场的增长。
• 2024年，英特尔组装了 Hala Point，这是一个包含1,152个Loihi-2处理器并支持超过11.5亿个神经元和1280亿个突触的系统。它以大约2,600 W的峰值功率运行，该实验旨在为系统集成商提供一种扩展和基准测试能量的方法。此外，2024年与各行业合作进行的大规模、补充演示将确保北美在近期演示中处于领先地位。

全球神经形态硬件市场报告覆盖范围

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