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2022-2027年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預測報告

報告編號:1853671       中國行業(yè)研究網(wǎng)       2022/10/27 打印
名稱: 2022-2027年國內(nèi)外類腦計算技術(shù)發(fā)展研究及趨勢預測報告
網(wǎng)址: http://www.china-zesir.com/report/20221027/11501036.html
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內(nèi)容簡介: 類腦計算是指利用數(shù)字電路、模擬電路、數(shù)?;旌想娐坊蛐缕骷矸抡嫔锷窠?jīng)元以及神經(jīng)元間的突觸連接,進而利用超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integrated,VLSI)系統(tǒng)來模仿神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)生物學結(jié)構(gòu)。和現(xiàn)有馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu) 計算與存儲分離的特點相對,類腦計算中的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)既有計算能力,也有存儲能力。類腦計算的這種特點從根本上消除了馮諾伊曼體系結(jié)構(gòu)的“存儲墻”問題。通過對類腦計算進行研究,能夠更好地理解腦計算模型,為實現(xiàn)類腦智能提供路徑。
SNN也被稱為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡,是人工智能領域機器學習算法的一種,是計算機科學與生物神經(jīng)科學交叉而成的新興學科。相比于傳統(tǒng)的ANN,如各種深度學習網(wǎng)絡,SNN實現(xiàn)了更高級的生物神經(jīng)元模擬水平,更容易模擬人腦低功耗高性能的處理方式,是信息技術(shù)向智能化發(fā)展的重點研究方向。與ANN相比,SNN有諸多優(yōu)良特性,在實現(xiàn)低功耗、高性能的智能系統(tǒng)上潛力巨大。類腦計算研究涉及的領域范圍廣泛,包括材料科學、神經(jīng)科學、電氣工程、計算機工程和計算機科學等。材料科學家研究、制造和表征可用于類腦器件的新材料,重點是展示與生物神經(jīng)系統(tǒng)相似特性的材料。神經(jīng)科學家提供可能在類腦計算意義上有用的新知識,并利用類腦計算系統(tǒng)來模擬和研究生物神經(jīng)系統(tǒng)。電子和計算機工程師利用模擬電路、數(shù)字電路、數(shù)?;旌想娐泛推骷順?gòu)造系統(tǒng),模擬神經(jīng)系統(tǒng)的運行過程,開發(fā)由生物啟發(fā)的類腦計算系統(tǒng)。類腦計算系統(tǒng)的研究涉及到類腦處理器微體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)技術(shù)、類腦處理器配套的軟件工具鏈和基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的算法等研究領域。在現(xiàn)階段的社會發(fā)展過程中計算機科學技術(shù)在社會中的應用具有極大的社會現(xiàn)實含義,不僅其在加速社會經(jīng)濟的道路上起到了積極的作用。計算機技術(shù)在發(fā)展的同時帶動經(jīng)濟社會的進步。由于傳統(tǒng)的計算機科學沒有相關(guān)的技術(shù)信息支撐,當代的發(fā)展方向是積極向前的、相互融合的。不過由于當代社會信息的共享性還有待于提高到新的階段,-些方面的信息受到一定的局限和壟斷性。伴隨著越來越普遍的計算機科學在全世界范圍內(nèi)的迅猛發(fā)展,信息將可以被方便快捷的進行傳播,有理由相信計算機技術(shù)將會帶動社會經(jīng)濟更好發(fā)展,其對經(jīng)濟的發(fā)展將起到積極有效的作用。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調(diào)研基礎上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、工信部、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關(guān)報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數(shù)據(jù),客觀、多角度地對中國類腦計算市場進行了分析研究。報告在總結(jié)中國類腦計算發(fā)展歷程的基礎上,結(jié)合新時期的各方面因素,對中國類腦計算的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實,圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為類腦計算企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環(huán)境調(diào)整經(jīng)營策略。
報告目錄:

第一章 類腦計算概述及發(fā)展階段

第一節(jié) 類腦計算發(fā)展概述

一、類腦計算的泛指概念

二、類腦計算研究涉及的領域范圍

三、計算機科學技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實意義

四、類腦計算發(fā)展的重要意義(側(cè)重于對全人類而言)

五、類腦計算的研究價值(側(cè)重于對腦科學領域本身而言)

第二節(jié) 類腦計算的研究分類

一、神經(jīng)科學的研究

二、類腦計算器件(硬件)的研究

三、類腦學習與處理算法(軟件)的研究

第三節(jié) 類腦計算技術(shù)路線(采取的是仿真主義)

一、結(jié)構(gòu)層次模仿腦(非馮?諾依曼體系結(jié)構(gòu))

二、器件層次逼近腦(神經(jīng)形態(tài)器件替代晶體管)

三、智能層次超越腦(主要靠自主學習訓練而不是人工編程)

第二章 全球類腦計算技術(shù)分析及新科研進展

第一節(jié) 世界各國腦科學研究與計劃

一、全球腦計劃概況

二、歐盟腦計劃

三、美國腦計劃

四、日本腦計劃

五、其他國家腦計劃

第二節(jié) 全球類腦計算技術(shù)研究

一、全球類腦計算研究進展

二、全球類腦計算技術(shù)發(fā)展

三、各國積極部署類腦計算研發(fā)戰(zhàn)略

第三節(jié) 類腦計算方向發(fā)展態(tài)勢與全球尖子人才分布

一、類腦計算方向世界研究前沿

二、類腦計算方向高影響力論文的全球布局

三、類腦計算方向全球尖子人才的全球分布

第三章 基于pest模型分析的類腦計算領域發(fā)展環(huán)境

第一節(jié) 政策環(huán)境

一、國際類腦智能政策研究

二、國內(nèi)類腦智能政策研究

三、省級科技創(chuàng)新戰(zhàn)略規(guī)劃解讀

四、政策環(huán)境的影響

第二節(jié) 經(jīng)濟環(huán)境

一、國際經(jīng)濟環(huán)境

二、國內(nèi)宏觀經(jīng)濟

三、經(jīng)濟環(huán)境的影響

第三節(jié) 社會環(huán)境

一、人口因素(人口結(jié)構(gòu)、老齡化等)

二、教育腦科學的普及和推廣

三、城市發(fā)展環(huán)境

四、社會環(huán)境的影響

第四節(jié) 技術(shù)環(huán)境

一、類腦計算研究還處于初級階段

二、與國外發(fā)達技術(shù)的比較

三、技術(shù)環(huán)境的影響

第四章 我國類腦計算科研發(fā)展現(xiàn)狀分析

第一節(jié) 我國類腦計算技術(shù)發(fā)展狀況分析

一、我國類腦計算發(fā)展階段

二、我國類腦計算發(fā)展特點

三、我國腦科學研究機構(gòu)研究方向

四、現(xiàn)階段類腦智能研究發(fā)展依然緩慢

五、類腦計算與神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展過程

第二節(jié) 近幾年類腦計算發(fā)展現(xiàn)狀

一、2018年以來我國類腦計算取得的突破性發(fā)展

二、近幾年我國類腦計算技術(shù)發(fā)展分析

三、我國計算機行業(yè)營收實現(xiàn)穩(wěn)增長

四、近幾年中國類腦計算企業(yè)發(fā)展分析

第三節(jié) 類腦智能的發(fā)展對策及建議

一、重視腦科學領域前沿核心技術(shù)的基礎研究

二、持續(xù)加大研發(fā)投入力度,增強軟硬件研發(fā)能力

三、持續(xù)加強現(xiàn)有類腦科研平臺學科融合的開放力度

四、在模擬腦的類腦智能研究方面,緊密聯(lián)系產(chǎn)業(yè)發(fā)展

第五章 中國類腦計算領域細分發(fā)展分析

第一節(jié) 類腦計算算法

一、近年來,人工智能對算力的需求迅猛增長

二、類腦計算將在新概念框架下加速

三、算法與硬件協(xié)調(diào)發(fā)展

第二節(jié) 類腦計算芯片

一、類腦計算芯片是類腦智能計算系統(tǒng)的硬件主體

二、類腦芯片一大技術(shù)特性(依靠脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡)

三、類腦芯片關(guān)鍵技術(shù)分析

四、清華大學

五、現(xiàn)階段國內(nèi)類腦芯片研究成果

六、國內(nèi)外類腦芯片工藝及性能優(yōu)勢比較

七、類腦計算機與傳統(tǒng)計算機的差別

八、類腦計算芯片市場規(guī)模預測

九、國內(nèi)外類腦芯片重點合作動向

十、類腦芯片擁有廣闊的應用前景

第三節(jié) 類腦計算應用

一、類腦計算技術(shù)創(chuàng)新應用方向及進展

二、我國在類腦計算領域取得進展

三、類腦計算重點領域應用分析

四、類腦計算技術(shù)發(fā)展及應用前景

五、類腦計算技術(shù)向應用轉(zhuǎn)化進程加快

六、部分類腦計算產(chǎn)品進入產(chǎn)業(yè)化階段

七、憶阻器產(chǎn)品已進行產(chǎn)業(yè)化

第六章 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡計算技術(shù)發(fā)展及趨勢預測

第一節(jié) 全球范圍內(nèi)運行的代表性的大型神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)

一、斯坦福大學的neurogrid

二、德國海德堡大學的brainscales系統(tǒng)

三、英國曼徹斯特大學的spinnaker系統(tǒng)

四、美國ibm公司基于truenorth芯片構(gòu)造的系統(tǒng)

第二節(jié) 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡相關(guān)技術(shù)發(fā)展狀況

一、神經(jīng)形態(tài)運算平臺

二、神經(jīng)形態(tài)傳感器

三、snn仿真軟件

第三節(jié) 與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)相比,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(snn)的優(yōu)良特性

一、各種深度學習網(wǎng)絡,snn實現(xiàn)了更高級的生物神經(jīng)元模擬水平

二、在實現(xiàn)低功耗、高性能的智能系統(tǒng)上潛力巨大

第四節(jié) 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡計算發(fā)展及趨勢預測

一、神經(jīng)網(wǎng)絡是發(fā)展人工智能的重要路線

二、snn的模型、結(jié)構(gòu)以及在機器學習中的應用

三、現(xiàn)階段snn的應用落地和算法發(fā)展方興未艾

四、未來脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡計算發(fā)展趨勢

第七章 我國類腦計算技術(shù)優(yōu)勢及投融資發(fā)展分析

第一節(jié) 我國類腦計算優(yōu)勢

一、國家科研層面的優(yōu)勢

二、國際巨頭領先的優(yōu)勢

第二節(jié) 國內(nèi)重點單位技術(shù)優(yōu)勢分析

一、北京靈汐科技

二、中科院自動化所

三、泓觀科技

四、西井科技

五、時識科技synsense

第三節(jié) 類腦計算領域投融資發(fā)展

一、全球類腦計算領域投融資情況

二、類腦計算領域投融資情況

第八章 類腦計算技術(shù)方向及發(fā)展趨勢預測

第一節(jié) 類腦計算技術(shù)發(fā)展方向

一、“類腦計算完備性”為類腦計算提供技術(shù)標準與方案

二、類腦智能引領實現(xiàn)通用人工智能

三、類腦計算成為人工智能研究方向

第二節(jié) 類腦計算兩個重要技術(shù)方向

一、神經(jīng)網(wǎng)絡領域

二、神經(jīng)元領域

第三節(jié) 技術(shù)趨勢預測

一、類腦智能技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)加速

二、類腦計算技術(shù)趨勢預測

第四節(jié) 腦科學與生物技術(shù)的融合發(fā)展分析

一、腦科學研究概述

二、生物技術(shù)已成為科技創(chuàng)新的熱點領域

三、神經(jīng)生物學的研究取得了可以被計算模型應用的進展

四、類腦智能和生物技術(shù)融合性科研進展

五、神經(jīng)生物學研究機構(gòu)、研究方向及合作進展

六、腦科學與生物技術(shù)融合發(fā)展方向

第九章 研究結(jié)論及建議

第一節(jié) 研究結(jié)論

一、類腦計算發(fā)展總結(jié)

二、類腦計算關(guān)鍵技術(shù)應用結(jié)論

三、類腦計算產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵起點總結(jié)

第二節(jié) 發(fā)展建議

一、從科研、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)等多維度形成類腦智能體系化布局,并突出重點發(fā)展方向

二、保證研究方向和研究團隊方面的可持續(xù)發(fā)展

三、圍繞結(jié)構(gòu)、器件、功能三個層面開展重點布局和超前部署

四、加大對基礎工藝/算法/軟件等的投入力度

五、強化政產(chǎn)學研合作,推動技術(shù)體系化創(chuàng)新

圖表目錄

圖表:i&f神經(jīng)元的模擬電路

圖表:類腦神經(jīng)科學研究主要專利情況

圖表:類腦模塊算法化

圖表:全球主要國家腦計劃及成果情況

圖表:1972-2022年全球在腦科學領域發(fā)表論文的數(shù)量及增長情況

圖表:2018-2022年主要國家在腦科學領域的論文發(fā)表和專利申請情況

圖表:尖子人才國家分布統(tǒng)計情況

圖表:尖子人才機構(gòu)分布統(tǒng)計

圖表:按照論文被引頻次排名前30位的頂級尖子人才目錄

圖表:1955-2022年我國人口數(shù)量及增長率(單位:萬人,%

圖表:2018-2022年中美兩國在腦科學領域發(fā)表論文數(shù)量的對比

圖表:2018-2022年中美兩國在腦科學領域申請專利數(shù)量的對比

圖表:2007-2022年中國創(chuàng)新指數(shù)及分領域指數(shù)

圖表:2020-2022年中國類腦計算科研投入情況

圖表:2020-2022年中國計算機行業(yè)營收規(guī)模情況

圖表:各類芯片匯總

圖表:snn仿真軟件匯總

圖表:國內(nèi)外主流神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)及芯片

圖表:snn計算模型

圖表:復旦大學類腦智能科學與技術(shù)研究院合作機構(gòu)

圖表:類腦智能技術(shù)體系

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