2026-2032年中国类脑计算行业市场全景评估及发展趋向研判报告

报告导读：

类脑计算（Brain-inspired Computing）或神经形态计算（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。其核心是模仿大脑的神经元和突触构建计算模型，实现高效、灵活和智能的计算。类脑智能发展分为运算智能、感知智能、认知智能和自主智能四个阶段，中国目前处于从运算智能到感知智能的过渡期。类脑计算芯片市场2024年规模约35亿元，同比增长191.67%，技术突破是增长主因。

基于此，依托智研咨询旗下类脑计算行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2026-2032年中国类脑计算行业市场全景评估及发展趋向研判报告》。本报告立足类脑计算新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动类脑计算行业发展。

观点抢先知：

行业发展阶段：中国类脑计算行业正处于从运算智能到感知智能的过渡阶段。目前，行业已实现低功耗移动设备、可穿戴设备和IoT智能软件等运算智能应用的初步发展。感知智能阶段，事件驱动视觉传感器和神经拟态触觉传感器等技术正在加速落地，应用场景涵盖手势识别、汽车高速避障、工业视觉和机器人灵巧手等。尽管面临大脑信息处理原理不完全清楚、类脑器件材料技术瓶颈、缺乏统一benchmark和观测手段单一等研究难点，但商业化落地已在摸索中推进。未来，行业将向认知-自主智能阶段发展，衍生出自适应机器人等更高级应用。

产业链核心节点：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。

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。

需求趋势：类脑计算行业需求趋势呈现多元化和智能化的特点。在人工智能领域，随着深度学习、强化学习等技术的发展，对高效、灵活和智能计算的需求不断增加，类脑计算技术因其模拟大脑神经网络结构和信息处理机制的优势，有望在人工智能领域发挥重要作用。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，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。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。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。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，类脑计算技术的需求将不断增加，推动行业快速发展。

行业机遇：类脑计算行业面临诸多机遇。政策支持方面，类脑计算被纳入国家战略，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年实现脑机接口关键技术突破，建立先进的技术、产业和标准体系，构建具有国际竞争力的产业生态。市场需求方面，随着人工智能、医疗健康、工业自动化等领域对高效、灵活和智能计算需求的增加，类脑计算技术的应用场景不断拓展，为行业发展提供了广阔市场空间。此外，随着“类脑-量子融合”“光子计算

市场趋势：未来，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。

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