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国内外类脑计算技术行业发展分析及发展趋势与投资前景研究报告(2025-2030版)

    国内外类脑计算技术行业发展分析及发展趋势与投资前景研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:233046
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:类脑计算技术
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报告简介

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。

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,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。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。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。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。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、51行业报告网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国类脑计算市场进行了分析研究。报告在总结中国类脑计算发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国类脑计算的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为类脑计算企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

报告目录

第一章 类脑计算概述及发展阶段

第一节 类脑计算发展概述

一、类脑计算的泛指概念

二、类脑计算研究涉及的领域范围

三、计算机科学技术发展的现实意义

四、类脑计算发展的重要意义(侧重于对全人类而言)

五、类脑计算的研究价值(侧重于对脑科学领域本身而言)

第二节 类脑计算的研究分类

一、神经科学的研究

二、类脑计算器件(硬件)的研究

三、类脑学习与处理算法(软件)的研究

第三节 类脑计算技术路线(采取的是仿真主义)

一、结构层次模仿脑(非冯•诺依曼体系结构)

二、器件层次逼近脑(神经形态器件替代晶体管)

三、智能层次超越脑(主要靠自主学习训练而不是人工编程)

第二章 全球类脑计算技术分析及新科研进展

第一节 世界各国脑科学研究与计划

一、全球脑计划概况

二、欧盟脑计划

三、美国脑计划

四、日本脑计划

五、其他国家脑计划

第二节 全球类脑计算技术研究

一、全球类脑计算研究进展

二、全球类脑计算技术发展

三、各国积极部署类脑计算研发战略

第三节 类脑计算方向发展态势与全球尖子人才分布

一、类脑计算方向世界研究前沿

二、类脑计算方向高影响力论文的全球布局

三、类脑计算方向全球尖子人才的全球分布

第三章 基于pest模型分析的类脑计算领域发展环境

第一节 政策环境

一、国际类脑智能政策研究

二、国内类脑智能政策研究

三、省级科技创新战略规划解读

四、政策环境的影响

第二节 经济环境

一、国际经济环境

二、国内宏观经济

三、经济环境的影响

第三节 社会环境

一、人口因素(人口结构、老龄化等)

二、教育脑科学的普及和推广

三、城市发展环境

四、社会环境的影响

第四节 技术环境

一、类脑计算研究还处于初级阶段

二、与国外发达技术的比较

三、技术环境的影响

第四章 我国类脑计算科研发展现状分析

第一节 我国类脑计算技术发展状况分析

一、我国类脑计算发展阶段

二、我国类脑计算发展特点

三、我国脑科学研究机构研究方向

四、现阶段类脑智能研究发展依然缓慢

五、类脑计算与神经网络的发展过程

第二节 近几年类脑计算发展现状

一、2020-2025年我国类脑计算取得的突破性发展

二、近几年我国类脑计算技术发展分析

三、我国计算机行业营收实现稳增长

四、近几年中国类脑计算企业发展分析

第三节 类脑智能的发展对策及建议

一、重视脑科学领域前沿核心技术的基础研究

二、持续加大研发投入力度,增强软硬件研发能力

三、持续加强现有类脑科研平台学科融合的开放力度

四、在模拟脑的类脑智能研究方面,紧密联系产业发展

第五章 中国类脑计算领域细分发展分析

第一节 类脑计算算法

一、近年来,人工智能对算力的需求迅猛增长

二、类脑计算将在新概念框架下加速

三、算法与硬件协调发展

第二节 类脑计算芯片

一、类脑计算芯片是类脑智能计算系统的硬件主体

二、类脑芯片一大技术特性(依靠脉冲神经网络)

三、类脑芯片关键技术分析

四、清华大学

五、现阶段国内类脑芯片研究成果

六、国内外类脑芯片工艺及性能优势比较

七、类脑计算机与传统计算机的差别

八、类脑计算芯片市场规模预测

九、国内外类脑芯片重点合作动向

十、类脑芯片拥有广阔的应用前景

第三节 类脑计算应用

一、类脑计算技术创新应用方向及进展

二、我国在类脑计算领域取得进展

三、类脑计算重点领域应用分析

四、类脑计算技术发展及应用前景

五、类脑计算技术向应用转化进程加快

六、部分类脑计算产品进入产业化阶段

七、忆阻器产品已进行产业化

第六章 脉冲神经网络计算技术发展及趋势预测

第一节 全球范围内运行的代表性的大型神经形态计算系统

一、斯坦福大学的neurogrid

二、德国海德堡大学的brainscales系统

三、英国曼彻斯特大学的spinnaker系统

四、美国ibm公司基于truenorth芯片构造的系统

第二节 脉冲神经网络相关技术发展状况

一、神经形态运算平台

二、神经形态传感器

三、snn仿真软件

第三节 与人工神经网络(ann)相比,脉冲神经网络(snn)的优良特性

一、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

二、在实现低功耗、高性能的智能系统上潜力巨大

第四节 脉冲神经网络计算发展及趋势预测

一、神经网络是发展人工智能的重要路线

二、snn的模型、结构以及在机器学习中的应用

三、现阶段snn的应用落地和算法发展方兴未艾

四、未来脉冲神经网络计算发展趋势

第七章 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

第八章 类脑计算技术方向及发展趋势预测

第一节 类脑计算技术发展方向

一、“类脑计算完备性”为类脑计算提供技术标准与方案

二、类脑智能引领实现通用人工智能

三、类脑计算成为人工智能研究方向

第二节 类脑计算两个重要技术方向

一、神经网络领域

二、神经元领域

第三节 技术趋势预测

一、类脑智能技术和产品研发加速

二、类脑计算技术趋势预测

第四节 脑科学与生物技术的融合发展分析

一、脑科学研究概述

二、生物技术已成为科技创新的热点领域

三、神经生物学的研究取得了可以被计算模型应用的进展

四、类脑智能和生物技术融合性科研进展

五、神经生物学研究机构、研究方向及合作进展

六、脑科学与生物技术融合发展方向

第九章 研究结论及建议

第一节 研究结论

一、类脑计算发展总结

二、类脑计算关键技术应用结论

三、类脑计算产业化的关键起点总结

第二节 发展建议

一、从科研、技术和产业等多维度形成类脑智能体系化布局,并突出重点发展方向

二、保证研究方向和研究团队方面的可持续发展

三、围绕结构、器件、功能三个层面开展重点布局和超前部署

四、加大对基础工艺/算法/软件等的投入力度

五、强化政产学研合作,推动技术体系化创新

图表目录

图表:if神经元的模拟电路

图表:类脑神经科学研究主要专利情况

图表:类脑模块算法化

图表:全球主要国家脑计划及成果情况

图表:1970~2020-2025 年全球在脑科学领域发表论文的数量及增长情况

图表:~2020-2025 年主要国家在脑科学领域的论文发表和专利申请情况

图表:尖子人才国家分布统计情况

图表:尖子人才机构分布统计

图表:按照论文被引频次排名前30位的顶级尖子人才目录

图表:我国人口数量及增长率(单位:万人,%)

图表:~2020-2025 年中美两国在脑科学领域发表论文数量的对比

图表:~2020-2025 年中美两国在脑科学领域申请专利数量的对比

图表:中国创新指数及分领域指数

图表:2020-2025年中国类脑计算科研投入情况

图表:2020-2025年中国计算机行业营收规模情况

图表:各类芯片汇总

图表:snn仿真软件汇总

图表:国内外主流神经形态计算系统及芯片

图表:snn计算模型

图表:复旦大学类脑智能科学与技术研究院合作机构

图表:类脑智能技术体系

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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