研判2025！中国类脑计算行业产业链、相关政策及市场规模分析：类脑计算芯片市场快速增长，技术突破成主要驱动力[图]

内容概况：2024年，中国类脑计算芯片市场规模约为35亿元，同比增长191.67%。类脑计算芯片的快速增长首先得益于技术的突破。近年来，中国在类脑计算领域取得了显著进展，特别是在神经形态芯片设计和制造方面。例如，清华大学研发的“天机芯”和浙江大学研发的亿级神经元类脑计算机，都展示了中国在这一领域的技术实力。这些技术突破不仅提升了芯片的性能，还降低了生产成本，为市场的快速扩张奠定了基础。

相关上市企业：寒武纪（688256）、新智认知（603869）、盛视科技（002990）、东方中科（002819）

相关企业：中芯国际集成电路制造有限公司、兆易创新科技集团股份有限公司、北京君正集成电路股份有限公司、江丰电子材料股份有限公司、北方华创科技集团股份有限公司、紫光国芯微电子股份有限公司、捷捷微电股份有限公司、华润微电子有限公司、扬杰科技集团股份有限公司、中颖电子股份有限公司、瑞芯微电子股份有限公司、海康威视数字技术股份有限公司、大华技术股份有限公司、大疆创新科技有限公司

关键词：类脑计算、类脑计算市场规模、类脑计算行业现状、类脑计算发展趋势

一、行业概述

类脑计算（Brain-inspired Computing），又被称为神经形态计算（Neuromorphic Computing），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。它旨在通过模拟大脑的神经网络结构和信息处理机制，实现更高效、灵活和智能的计算。类脑计算的核心是模仿大脑的神经元和突触等基本组成部分来构建计算模型。从定义上来看，目前的类脑计算可以分为狭义和广义两种。

整体来看，类脑智能的发展将会经历运算智能-感知智能-认知智能-自主智能四个阶段，每个阶段对应的应用价值都有所不同。运算智能阶段的应用主要集中于低功耗的移动设备、可穿戴设备、IoT智能软件和具备实时性的端侧离线信息处理工具。感知智能阶段的应用主要包括事件驱动视觉传感器、神经拟态触觉传感器等，应用场景分别包括手势识别、汽车高速避障、工业视觉、机器人灵巧手等。认知-自主智能阶段则会衍生出各种自适应机器人，是很多类脑公司想要实现的长期目标。

现在，中国类脑智能正处在从运算智能到感知智能的阶段。现阶段，类脑智能除了还没有标准化算法的实现方式以外，还面临以下4个研究难点。首先，大脑信息处理的数学原理与计算模型并不完全清楚。神经网络架构是类脑研发的基础。当前遇到的问题是网络的拓扑结构、大小和确切性差异很大，尚不清楚网络应该建多大，以及必须有多少互连才能展示出更好的生物特性。其次，类脑器件和材料需要新的技术突破。新型纳米器件尚存在工艺稳定性差、规模化难度高等问题，类脑系统需要数以百亿的神经元协同工作，而现有类脑芯片硬件资源有限，难以实现大规模神经元互连集成和神经元脉冲信息高效实时传输。此外，没有公认的benchmark来衡量该领域的进展情况。最后就是目前观测大脑的手段单一。不过根据国内学者预测，人脑神经网络精细图谱有望在20年内完成。尽管面临的问题还不少，但类脑的商业化落地已经在摸索中开始并前进了。

二、行业产业链

类脑计算行业产业链上游主要包括芯片、忆阻器等零部件。产业链中游主要为类脑计算的研发生产环节，设备制造商制造类脑芯片应用设备，软件开发商为类脑芯片应用提供相关软件开发工具、应用程序接口等支持。产业链下游应用包括汽车电子、智能家居、智能安防、无人机等领域。

忆阻器（Memristor）作为第四种基本电子元件，其“记忆电阻”特性使其在存算一体架构中具备天然优势。2024年，清华大学团队在《自然·材料》期刊发布基于二维材料的忆阻器阵列，将开关比提升至10⁶，循环稳定性突破10⁸次，直接推动忆阻器从科研样品走向量产。与此同时，中科院微电子所开发的铪基氧化物忆阻器，在3nm制程下实现低电压（0.5V）操作，功耗较传统DRAM降低90%，为移动设备与边缘计算提供了理想解决方案。2024年，中国忆阻器市场规模约为430亿元，同比增长85.34%。技术突破的集中涌现，使忆阻器在类脑计算芯片中的应用场景快速拓展。例如，灵汐科技推出的类脑芯片“领启KA200”搭载忆阻器阵列，支持脉冲神经网络（SNN）的实时训练与推理，算力密度接近人脑水平。此外，华为海思将忆阻器技术应用于昇腾系列AI加速器，在图像识别任务中实现能效比10TOPS/W，较GPU提升30倍。

相关报告：智研咨询发布的《中国类脑计算行业市场全景评估及发展趋向研判报告》

三、相关政策

类脑计算被纳入《新一代人工智能发展规划》《“十四五”数字经济发展规划》等国家战略，明确其为人工智能核心突破方向。2025年7月，工信部等七部门印发《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，提出到2027年，脑机接口关键技术取得突破，初步建立先进的技术体系、产业体系和标准体系。电极、芯片和整机产品性能达到国际先进水平，脑机接口产品在工业制造、医疗健康、生活消费等加快应用。产业规模不断壮大，打造2至3个产业发展集聚区，开拓一批新场景、新模式、新业态。到2030年，脑机接口产业创新能力显著提升，形成安全可靠的产业体系，培育2至3家有全球影响力的领军企业和一批专精特新中小企业，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力迈入世界前列。发展片上脑机接口智能交互器件，探索混合智能和类脑计算新方案。政策不仅推动脑机接口与类脑计算的深度融合，更通过场景拓展、标准建立与生态构建，加速类脑计算从实验室走向产业化。未来，随着“类脑-量子融合”“光子计算赋能”等前沿技术的探索，类脑计算有望突破现有算力天花板，成为“双碳”目标下绿色算力的核心选项。

四、市场规模

2024年，中国类脑计算芯片市场规模约为35亿元，同比增长191.67%。类脑计算芯片的快速增长首先得益于技术的突破。近年来，中国在类脑计算领域取得了显著进展，特别是在神经形态芯片设计和制造方面。例如，清华大学研发的“天机芯”和浙江大学研发的亿级神经元类脑计算机，都展示了中国在这一领域的技术实力。这些技术突破不仅提升了芯片的性能，还降低了生产成本，为市场的快速扩张奠定了基础。

五、重点企业经营情况

中国类脑计算行业正处于快速发展阶段，企业竞争格局呈现出多元化与差异化并存的特点。头部企业凭借技术积累与资源优势占据主导地位，而新兴企业则通过细分领域的技术突破与场景创新实现差异化竞争。灵汐科技作为类脑芯片领域的领军企业，其推出的领启KA200系列芯片支持脉冲神经网络（SNN）的实时训练与推理，算力密度接近人脑水平。其加速卡HP300面向数据中心，与麒麟软件完成兼容性认证，拓展能源领域应用。灵汐科技通过“硬件+软件+场景”的全栈布局，构建了类脑计算的技术生态。而时识科技开发“感算一体”动态视觉智能SoC Speck，实现低延迟、低功耗的边缘计算。其技术与灵汐科技合作，推动类脑传感器在无人机航拍、灾害预警中的落地。

北京灵汐科技有限公司作为全球领先的类脑计算技术企业，专注于类脑芯片与智能计算系统的研发，致力于构建“持续自主进化的新智能体”。2024年与清华大学合作研发的类脑互补视觉感知芯片登上《Nature》封面，采用多通路互补设计，在极低带宽（降低90%）和功耗下实现高速（10000帧/秒）、高精度（10bit）、高动态范围（130dB）的视觉信息采集，突破传统芯片性能瓶颈。其领启®KA200系列芯片支持深度学习神经网络、生物神经网络及大规模脑仿真，单芯片集成25万神经元（稠密模式）和2500万突触，算力达48TOPS@INT8、24TFLOPS@FP16。

宁波时识科技有限公司作为全球类脑智能与应用解决方案提供商，聚焦边缘计算场景，提供超低功耗、低延迟的全栈式类脑解决方案。其研发的感算一体类脑智能视觉SoC（Speck™），是全球首款商用化动态视觉智能系统级芯片，集成动态视觉传感器与脉冲神经网络处理器，功耗低至毫瓦级，延迟毫秒级，支持手势控制、高速避障等场景。其采用事件驱动架构，神经元集成度超12k，单位面积算力提升5-40倍，较传统芯片功耗降低2-4个数量级。同时，公司开发的Xylo™系列处理器，支持低功耗语音识别与口令识别，适配可穿戴设备及智能家居。

六、行业发展趋势

1、技术创新与融合，形成新的计算范式

类脑计算技术将不断突破，与量子计算、光子计算等前沿技术深度融合，形成新的计算范式。这种融合将极大地提升计算效率和智能化水平，为解决复杂问题提供更强大的工具。例如，类脑计算与量子计算的结合，可以利用量子比特的叠加和纠缠特性，实现更高效的并行计算。同时，类脑计算与光子计算的结合，将利用光子的高速传输特性，进一步提升计算速度和能效比。在技术创新方面，类脑计算芯片的设计将更加注重能效比和可扩展性。未来，类脑芯片将采用更先进的制造工艺，如3D堆叠技术和纳米级制造工艺，以实现更高的集成度和更低的功耗。此外，类脑计算算法也将不断优化，特别是在脉冲神经网络（SNN）和生物神经网络（BNN）方面，将开发出更高效的学习算法和模型架构。这种技术创新与融合将推动类脑计算技术在更多领域的应用，如人工智能、医疗健康、工业自动化等。例如，在医疗领域，类脑计算技术可以用于疾病诊断和治疗方案的优化；在工业领域，可以用于智能工厂的自动化控制和质量检测。

2、应用场景拓展，从专用场景向通用人工智能演进

未来，类脑计算系统将不仅仅局限于特定的智能任务，而是能够处理更广泛的复杂问题，实现更高级别的认知智能。在医疗健康领域，类脑计算技术将用于疾病早期诊断、个性化治疗方案制定和医疗影像分析。例如，通过类脑计算芯片和算法，可以实时分析医疗影像数据，提高诊断的准确性和效率。此外，类脑计算技术还可以用于药物研发，通过模拟生物神经网络，加速药物筛选和优化过程。在智能交通领域，类脑计算技术将用于自动驾驶和智能交通管理。类脑芯片能够实时处理复杂的路况信息，提升自动驾驶的安全性和可靠性。同时，类脑计算技术还可以用于交通流量预测和优化，提高交通系统的运行效率。在工业自动化领域，类脑计算技术将用于智能工厂的自动化控制和质量检测。类脑芯片可以实时处理生产过程中的数据，实现智能化的生产调度和质量控制。此外，类脑计算技术还可以用于工业机器人的控制和优化，提升机器人的智能化水平和工作效率。

3、产业生态完善，提升中国在全球类脑计算领域的影响力

未来，类脑计算行业将形成更加完整的产业链，涵盖芯片制造、算法开发、系统集成、应用开发等多个环节。在标准制定方面，国家和国际组织将加快制定类脑计算技术的标准和规范。例如，全国信息技术标准化委员会已立项多项类脑计算相关标准，预计2027年形成完整标准体系。这些标准的制定将促进技术的规范化和国际化，提升中国在全球类脑计算领域的影响力。在人才培养方面，高校和科研机构将加大对类脑计算相关专业的投入，培养更多高素质的专业人才。例如，清华大学、浙江大学等高校已开设类脑计算相关课程和专业，培养了一批优秀的研究和应用人才。同时，企业也将通过内部培训和合作项目，提升员工的技术水平和创新能力。在市场拓展方面，类脑计算企业将不断拓展国内外市场，提升产品的市场占有率。例如，灵汐科技、时识科技、寒武纪、华为等企业已在国内外市场取得了一定的市场份额，未来将继续通过技术创新和市场拓展，提升其在全球市场的竞争力。此外，中小企业也将通过差异化发展，与头部企业形成协同效应，共同推动类脑计算技术的商业化落地。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国类脑计算行业市场全景评估及发展趋向研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。