类脑计算行业分析报告 2022类脑计算技术行业前景及趋势分析

类脑计算行业市场前景及现状如何?类脑计算研究涉及的领域范围广泛，包括材料科学、神经科学、电气工程、计算机工程和计算机科学等。材料科学家研究、制造和表征可用于类脑器件的新材料，重点是展示与生物神经系统相似特性的材料。神经科学家提供可能在类脑计算意义上有用的新知识，并利用类脑计算系统来模拟和研究生物神经系统。

在现阶段的社会发展过程中计算机科学技术在社会中的应用具有极大的社会现实含义，不仅其在加速社会经济的道路上起到了积极的作用。计算机技术在发展的同时带动经济社会的进步。由于传统的计算机科学没有相关的技术信息支撑，当代的发展方向是积极向前的、相互融合的。

不过由于当代社会信息的共享性还有待于提高到新的阶段，-些方面的信息受到一定的局限和垄断性。伴随着越来越普遍的计算机科学在全世界范围内的迅猛发展，信息将可以被方便快捷的进行传播，有理由相信计算机技术将会带动社会经济更好发展，其对经济的发展将起到积极有效的作用。

类脑计算行业分析报告 2022类脑计算技术行业前景及趋势分析

类脑计算是指利用数字电路、模拟电路、数模混合电路或新器件来仿真生物神经元以及神经元间的突触连接，进而利用超大规模集成电路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系统来模仿神经系统中的神经生物学结构。和现有冯诺伊曼体系结构 计算与存储分离的特点相对，类脑计算中的神经元结构既有计算能力，也有存储能力。类脑计算的这种特点从根本上消除了冯诺伊曼体系结构的“存储墙”问题。通过对类脑计算进行研究，能够更好地理解脑计算模型，为实现类脑智能提供路径。

据世界卫生组织报道，预计到2030年，抑郁症的疾病负担将跃升至第一位，中国最新精神卫生调查显示抑郁症的终身患病率为6.9%，目前中国有超过9500万的抑郁症患者，给社会、家庭及个人带来了沉重负担，类脑计算行业发展前景广袤。

而我们的人脑靠其中的神经元以脉冲的形式进行信息传递，约870亿个神经元高度非线性地工作，每个神经元在外部和内部都与其他神经元有多达10000个连接，承载着数十万个协调的并行过程，功耗却只要20W左右。

类脑计算，已然从实验室走向了商业化摸索。据相关机构预测，2035年类脑计算的市场规模约200亿美元。

SNN也被称为第三代神经网络，是人工智能领域机器学习算法的一种，是计算机科学与生物神经科学交叉而成的新兴学科。相比于传统的ANN，如各种深度学习网络，SNN实现了更高级的生物神经元模拟水平，更容易模拟人脑低功耗高性能的处理方式，类脑计算行业是信息技术向智能化发展的重点研究方向。与ANN相比，SNN有诸多优良特性，在实现低功耗、高性能的智能系统上潜力巨大。

单个TruNorth芯片包含4096个计算核心，可以实现神经突触和神经元排列的动态映射。 每个内核最多可将1024个轴突电路用于输入连接，从而实现256个IF神经元，这些神经元组织为静态随机存取存储器。 IBM TrueNorth系统的一个吸引人的功能是，单个芯片由54亿个晶体管组成，仅消耗70mW的功率密度，仅占传统计算单元的1/10000。

Brainchip公司开发了名为Akida神经形态计算平台，该平台可以使用一个NSoC有效地实现120万个神经元和100亿个突触。 该平台具有多个板载处理器，包括基于事件的处理，数字处理，存储器，输入/输出接口和多芯片扩展的功能。

图表：各类类脑计算芯片汇总

资料来源：中研普华产业研究院整理

除了这些类脑芯片外，仍有许多新兴的类脑芯片在SNN计算中显示出巨大的潜力。 例如浙江大学的达尔文芯片，其目标是嵌入式低功耗应用。 苏黎世大学研究人员开发的DYNAP-SEL结合了异步数字逻辑和模拟电路，以实现模拟SNN实现。

电子和计算机工程师利用模拟电路、数字电路、数模混合电路和器件来构造系统，模拟神经系统的运行过程，开发由生物启发的类脑计算系统。类脑计算系统的研究涉及到类脑处理器微体系结构技术、体系结构技术、类脑处理器配套的软件工具链和基于脉冲神经网络的算法等研究领域。

中研研究院出版的类脑计算技术行业报告放送

我国类脑计算技术优势及投融资发展分析

第一节 我国类脑计算优势

一、国家科研层面的优势

二、国际巨头领先的优势

第二节 国内重点单位技术优势分析

一、北京灵汐科技

二、中科院自动化所

三、泓观科技

四、西井科技

五、时识科技Synsense

第三节 类脑计算领域投融资发展

一、全球类脑计算领域投融资情况

二、类脑计算领域投融资情况

更多类脑计算技术市场调研消息,可以点击查看中研普华产业研究院的《2022-2027年国内外类脑计算技术发展研究及趋势预测报告》。