類腦計算如何進行商業化? 類腦計算行業市場潛力分析

• 吳澳燕 2023年9月25日 來源：互聯網 311 13
• 繁體

類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究(特別是大腦信息處理基本原理的研究)，類腦計算硬件的研究和類腦處理算法的研究三方面。而基于這三個方面，類腦智能計算的未來發展重點有機器學習、類腦智能機器人、神經形態硬件等方向。

我國已形成體系較完整、規模體量龐大、創新活躍的計算產業。2022年，計算產業規模達2.6萬億元，近六年累計出貨超過2091萬臺通用服務器、82萬臺AI服務器，計算技術國內有效發明專利數量位列各行業分類第一。

當前，計算技術和計算產業創新活躍，成為驅動全面數字化變革的關鍵力量。以異構計算、智能計算、量子計算等為代表的先進計算已演進到質變的關鍵階段，計算產業展現出強大的活力和不可估量的潛力。

類腦計算又被稱為神經形態計算，是借鑒生物神經系統信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計以及應用模型與算法的總稱。

類腦計算，不同于傳統馮諾依曼存算分離的特性，基于仿生的脈沖神經元實現信息的高效處理，具有低功耗、低延遲的技術優勢，是打破“內存墻”的潛在技術之一，其在對功耗、延遲敏感的邊緣計算領域具有廣泛的應用價值和潛力。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國類腦計算行業深度分析與發展前景預測報告》顯示：

隨著大腦成像、腦機交互、生物傳感、大數據處理等新技術不斷涌現，腦科學與計算技術、人工智能、納米材料、認知心理等學科的交叉融合，正醞釀著重大理論與技術突破，類腦研究上升為國家的科技戰略重點。科學界認為，類腦研究為認知腦打開了一扇全新的窗口，有望推動新一輪智能技術革命。

目前人工智能的主流研究思路有兩種。一種是從計算機科學的角度出發，借鑒大腦的分層處理機制與學習訓練特性，基于馮·諾依曼架構的計算機和人工神經網絡與深度學習方法;另一種是從腦科學研究出發，采用納米級別的器件模擬生物神經元和突觸的信息處理特性，采用非馮·諾依曼架構的神經形態芯片和脈沖神經網絡。兩個方法各有優缺點，將二者融合是目前公認的最佳發展路徑之一。

類腦計算如何進行商業化?

類腦計算的研究大致可以分為神經科學的研究(特別是大腦信息處理基本原理的研究)，類腦計算硬件的研究和類腦處理算法的研究三方面。而基于這三個方面，類腦智能計算的未來發展重點有機器學習、類腦智能機器人、神經形態硬件等方向。

基于神經網絡的機器學習就是一種類腦計算的技術;而英國曼徹斯特大學的SpiNNaker芯片、IBM公司的TrueNorth芯片、德國海德堡大學的BrainScaleS芯片以及前面提到的清華大學的“天機芯”都是神經形態硬件的研究成果。

我國的類腦智能研究水平處于國際前沿。2016年，“腦科學與類腦科學研究”(簡稱“中國腦計劃”)被作為連接腦科學和信息科學的橋梁正式提出。此外，多所高校也積極參與類腦計算的研究。其中，中科院開發的類腦認知引擎平臺能夠模仿哺乳動物的大腦，實現多感覺融合、決策等多種功能。

類腦計算行業市場潛力分析

新一輪科技革命和產業變革推動經濟科技新賽場加速形成，世界主要創新板塊在激烈震蕩中深度重構，為我國實現科技發展的跨越和趕超提供了新的機遇。未來場景的創設者將是“創新高地”的引領者。我國開啟的現代化經濟體系建設作為一場結構性變革，與新科技革命和產業變革與工業化、信息化、城市化、市場化、國際化相互交織，與全球范圍的新經濟科技賽場重構同頻共振、同向而行。

全球范圍圍繞算力、算法、數據等技術的競爭日趨白熱化，高性能計算、類腦計算、量子計算等爭相競逐，人機物互聯的新型制造基礎設施加速整合全球制造業資源。

全球量子計算專利百強名單，截至2022年10月入榜前100名的企業美國占比40%、中國占比15%、日本占比11%。Gartner預計2023年全球公有云終端用戶支出將達近6000億美元。全球物聯網有望滲透的上下游應用市場規模將在2025年超過10萬億美元。

目前類腦計算研究尚處于起步階段，國際上還沒有形成公認的技術標準與方案，處在“百花齊放”的階段。

傳統的AI技術解決方案商已經初具規模并普遍被市場認可。目前類腦技術的主要玩家包括市場導向型及研究驅動型。市場導向型公司主要包括：SynSense時識科技、GrAl Matter Labs、Brainchips、Prophesee、IniVation、Samsung等。

研究驅動型主要包括：Intel、IBM、IMEC、Fraunhofer、CEA-Leti等，以及及國際各知名高校：蘇黎世大學、蘇黎世聯邦理工、斯坦福、麻省理工、曼徹斯特大學、清華大學等。

隨著先進精密儀器的發展，人類對腦的理解越來越多，將迎來量變到質變的突破性進展。同時，超級計算機的發展為類腦計算提供更好的仿真模擬環境，大數據和云計算提供了和腦復雜度不斷趨于接近的“數碼宇宙”，大腦和數碼宇宙可以視為鏡像，互相借鑒，促進理解。而新型納米技術可以制造出和人腦神經元能耗差不多量級的器件，這一切都為類腦計算的發展奠定了基礎。

類腦計算技術的發展將推動圖像識別、語音識別、自然語言處理等前沿技術的突破，隨著我們對機器人視聽感知和自主學習、以及無人駕駛技術等領域的應用需求越來越迫切，類腦計算應用將有望推動新一輪產業革命。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國類腦計算行業深度分析與發展前景預測報告》。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2023-2028年中國類腦計算行業深度分析與發展前景預測報告

  類腦計算處理器的基本特點包括：并行運算架構，可大規模擴展，存儲計算一體化，事件驅動運算，無時鐘（異步），稀松計算，稀松網絡連接，具有可塑性及容錯性，具有片上學習能力等。傳統的AI技術...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡