类脑计算如何进行商业化? 类脑计算行业市场潜力分析

• 吴澳燕 2023年9月25日 来源：互联网 311 13
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类脑计算的研究大致可以分为神经科学的研究(特别是大脑信息处理基本原理的研究)，类脑计算硬件的研究和类脑处理算法的研究三方面。而基于这三个方面，类脑智能计算的未来发展重点有机器学习、类脑智能机器人、神经形态硬件等方向。

我国已形成体系较完整、规模体量庞大、创新活跃的计算产业。2022年，计算产业规模达2.6万亿元，近六年累计出货超过2091万台通用服务器、82万台AI服务器，计算技术国内有效发明专利数量位列各行业分类第一。

当前，计算技术和计算产业创新活跃，成为驱动全面数字化变革的关键力量。以异构计算、智能计算、量子计算等为代表的先进计算已演进到质变的关键阶段，计算产业展现出强大的活力和不可估量的潜力。

类脑计算又被称为神经形态计算，是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。

类脑计算，不同于传统冯诺依曼存算分离的特性，基于仿生的脉冲神经元实现信息的高效处理，具有低功耗、低延迟的技术优势，是打破“内存墙”的潜在技术之一，其在对功耗、延迟敏感的边缘计算领域具有广泛的应用价值和潜力。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国类脑计算行业深度分析与发展前景预测报告》显示：

随着大脑成像、脑机交互、生物传感、大数据处理等新技术不断涌现，脑科学与计算技术、人工智能、纳米材料、认知心理等学科的交叉融合，正酝酿着重大理论与技术突破，类脑研究上升为国家的科技战略重点。科学界认为，类脑研究为认知脑打开了一扇全新的窗口，有望推动新一轮智能技术革命。

目前人工智能的主流研究思路有两种。一种是从计算机科学的角度出发，借鉴大脑的分层处理机制与学习训练特性，基于冯·诺依曼架构的计算机和人工神经网络与深度学习方法;另一种是从脑科学研究出发，采用纳米级别的器件模拟生物神经元和突触的信息处理特性，采用非冯·诺依曼架构的神经形态芯片和脉冲神经网络。两个方法各有优缺点，将二者融合是目前公认的最佳发展路径之一。

类脑计算如何进行商业化?

类脑计算的研究大致可以分为神经科学的研究(特别是大脑信息处理基本原理的研究)，类脑计算硬件的研究和类脑处理算法的研究三方面。而基于这三个方面，类脑智能计算的未来发展重点有机器学习、类脑智能机器人、神经形态硬件等方向。

基于神经网络的机器学习就是一种类脑计算的技术;而英国曼彻斯特大学的SpiNNaker芯片、IBM公司的TrueNorth芯片、德国海德堡大学的BrainScaleS芯片以及前面提到的清华大学的“天机芯”都是神经形态硬件的研究成果。

我国的类脑智能研究水平处于国际前沿。2016年，“脑科学与类脑科学研究”(简称“中国脑计划”)被作为连接脑科学和信息科学的桥梁正式提出。此外，多所高校也积极参与类脑计算的研究。其中，中科院开发的类脑认知引擎平台能够模仿哺乳动物的大脑，实现多感觉融合、决策等多种功能。

类脑计算行业市场潜力分析

新一轮科技革命和产业变革推动经济科技新赛场加速形成，世界主要创新板块在激烈震荡中深度重构，为我国实现科技发展的跨越和赶超提供了新的机遇。未来场景的创设者将是“创新高地”的引领者。我国开启的现代化经济体系建设作为一场结构性变革，与新科技革命和产业变革与工业化、信息化、城市化、市场化、国际化相互交织，与全球范围的新经济科技赛场重构同频共振、同向而行。

全球范围围绕算力、算法、数据等技术的竞争日趋白热化，高性能计算、类脑计算、量子计算等争相竞逐，人机物互联的新型制造基础设施加速整合全球制造业资源。

全球量子计算专利百强名单，截至2022年10月入榜前100名的企业美国占比40%、中国占比15%、日本占比11%。Gartner预计2023年全球公有云终端用户支出将达近6000亿美元。全球物联网有望渗透的上下游应用市场规模将在2025年超过10万亿美元。

目前类脑计算研究尚处于起步阶段，国际上还没有形成公认的技术标准与方案，处在“百花齐放”的阶段。

传统的AI技术解决方案商已经初具规模并普遍被市场认可。目前类脑技术的主要玩家包括市场导向型及研究驱动型。市场导向型公司主要包括：SynSense时识科技、GrAl Matter Labs、Brainchips、Prophesee、IniVation、Samsung等。

研究驱动型主要包括：Intel、IBM、IMEC、Fraunhofer、CEA-Leti等，以及及国际各知名高校：苏黎世大学、苏黎世联邦理工、斯坦福、麻省理工、曼彻斯特大学、清华大学等。

随着先进精密仪器的发展，人类对脑的理解越来越多，将迎来量变到质变的突破性进展。同时，超级计算机的发展为类脑计算提供更好的仿真模拟环境，大数据和云计算提供了和脑复杂度不断趋于接近的“数码宇宙”，大脑和数码宇宙可以视为镜像，互相借鉴，促进理解。而新型纳米技术可以制造出和人脑神经元能耗差不多量级的器件，这一切都为类脑计算的发展奠定了基础。

类脑计算技术的发展将推动图像识别、语音识别、自然语言处理等前沿技术的突破，随着我们对机器人视听感知和自主学习、以及无人驾驶技术等领域的应用需求越来越迫切，类脑计算应用将有望推动新一轮产业革命。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国类脑计算行业深度分析与发展前景预测报告》。

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