IDC发布制造业预测

这一会议反映了一项仍处于萌芽状态的技术及其生态。研究人员对神经形态计算的潜力表示肯定，但迄今为止，大多数进展都只发生在学术机构、政府和企业的实验室里，似乎已经准备好改变了。

研究机构 Sheer Analytics & Insights 预测，2020 年全球神经形态计算市场将达到 2990 万美元，未来 8 年复合增长率为 50.3%，2028 年将达到 7.8 亿美元。

与之形成鲜明对比的是——2018 年 KBV 研究报告预测，2023 年全球神经形态计算市场复合增长率为 18.3%，即 37 亿美元；Mordor Intelligence 则预测，2019 年全球神经形态计算市场为 1.11 亿美元，复合年增长率为 12%，到 2025 年将达到 3.66 亿美元。

显然，预测各不相同，但大幅增长的趋势却是可能的，这一市场的主要参与者包括英特尔、IBM、三星和高通。

当前，研究人员关心的一个话题是，神经形态计算首先会落地哪一领域。答案很有可能是视觉、语音识别；自动驾驶也可从类似人类的学习中获益，避免出现人类的分心或认知错误；从工厂到战场，物联网的机会到处都有。

不论如何可以肯定的是，神经形态计算不会取代 CPU 和 GPU，相反，两种计算方法将是一个互补的关系，每种方法都适合自己的算法和应用。

灵感：尖峰和突触

神经形态计算始于使用模拟电路来模拟大脑中的突触结构，大脑擅长通过噪音和学习确定模式， 神经形态 CPU 擅长处理离散、清晰的数据。
 

十年前，有这样一个问题：软硬件是否可以像生物大脑一样工作？

如今，这个问题的回答是“可以”，但行业面临的挑战是，如何利用神经形态技术开发的历史、如何应对紧迫的、甚至是生死攸关的计算挑战？

就这一话题，科技作者 William Van Winkle 在外媒 VentureBeat 发表了一篇文章，主要观点包括：

• 行业合作和原型基准正在推进数十年来在实时计算视觉、语音识别、物联网、自动驾驶和机器人技术等领域的实际应用研究。

• 神经形态计算可能会以低功耗和高效率补充 CPU、GPU 和 FPGA 技术，用于包括学习、搜索和感知在内的一些任务。

• 行业对其的预测千差万别，比如预测全球神经形态计算市场 2028 年复合增长率在 12% 到 50% 之间。

以下是雷锋网未改变文章原意的编译。

从潜在，到实际

2020 年 7 月，美国能源部橡树岭国家实验室主办了第三届神经形态系统国际年会（ICONS），来自世界各地的 234 名研究人员参与了此次线上活动，与会者规模几乎是去年的 2 倍。

会议期间，一篇题为《用基于尖峰的模型模拟流行病传播》的论文探索了使用神经形态计算来减缓潜在感染群体的患病几率。无疑，如果一个更好、更精准的模型可以指导国家政策、拯救无数人的生命，那么这样的研究就是至关重要的。

（编辑：烟台站长网）

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