世界のニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場 2026-2036年

The Global Neuromorphic Computing & Sensing Market 2026-2036

グローバルなニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシング市場は、半導体開発における最も変革的なフロンティアの一つであり、従来のデジタルおよび量子コンピューティングのパラダイムに... もっと見る

出版社

Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク

出版年月

2026年1月28日

電子版価格

GBP1,100
シングルユーザーライセンス
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納期

PDF：3-5営業日程度

ページ数

351

図表数

143

言語

英語

目次
図表リスト

サマリー

グローバルなニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシング市場は、半導体開発における最も変革的なフロンティアの一つであり、従来のデジタルおよび量子コンピューティングのパラダイムに並ぶ「第三の潮流」として台頭している。この脳にヒントを得た技術は、従来のフォン・ノイマン型設計から根本的に離れたアーキテクチャを通じて情報を処理し、メモリと処理ユニットを同一配置することで、従来のCPUやGPUの性能を制限するエネルギー集約的なデータシャトルを排除する。国際エネルギー機関（IEA）によれば、データセンターの電力消費量は2030年までに世界の電力消費量の3％に達する可能性があり、その主な要因はニューラルネットワークのシミュレーションに伴う計算需要である。ニューロモーフィックコンピューティングは、二進数列によるシミュレーションではなくハードウェアでニューラルネットワークを実装することで、この持続可能性課題に直接対処する。インテルのニューロモーフィックプロセッサ「Loihi 2」は特定推論タスクにおいて従来プロセッサ比最大100倍の省エネルギー性を実証。BrainChipの「Akida Pulsar」は従来型AIコア比500倍の低消費電力を実現している。

競争環境は、確立されたテクノロジー大手から革新的なスタートアップまでを網羅する多様なエコシステムが特徴である。2024年にサンディア国立研究所に導入されたインテルのHala Pointシステムは、1,152個のLoihi 2プロセッサに11億5,000万個のニューロンを配置した世界最大のニューロモーフィックプラットフォームである。 IBMの基盤技術であるTrueNorthはニューロシナプティック研究を通じて進化を続け、BrainChipはAkidaプロセッサを世界中の数百万台のIoTデバイスに商用展開している。欧州勢は英国ニューロモーフィックコンピューティング多分野研究センターなどの取り組みで加速中であり、SynSenseやHuaweiを含む中国企業はIoTやスマートシティ分野で重要な応用を推進している。

採用を推進する主要な応用分野には、エッジAIとIoTが含まれ、ニューロモーフィックチップによりスマートセンサー、ドローン、自律走行車が最小限の電力消費でリアルタイムの意思決定を可能にする。医療分野では、携帯型診断装置、心疾患異常を検知するウェアラブルモニター、人間と機械のシームレスなコミュニケーションを可能にするブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）などへの応用が広がっている。サイバーセキュリティは即時の商業的実現可能性を有する領域であり、ニューロモーフィックシステムはネットワークトラフィックの微細な異常検知に優れている。金融サービスでは、複雑なデータストリームにおける高頻度取引分析や不正検知が活用され、産業分野では予知保全、品質検査、サプライチェーン最適化などが応用範囲に含まれる。

成長が期待される一方で、市場はスケーラビリティの制約、既存インフラとの統合の複雑さ、標準化されたプログラミングフレームワークの必要性といった重大な課題に直面している。ソフトウェアエコシステムは従来型コンピューティングに比べて未発達であり、ニューロモーフィックハードウェア向けに最適化されたアルゴリズムの開発には根本的に新しいアプローチが必要だ。しかし、アナログ実装に代わるデジタルニューロモーフィック設計の進歩や、ニューロモーフィック中間表現（NIR）のような標準化の取り組みが、これらの障壁を徐々に解消しつつある。

爆発的に増加するAIワークロード、エッジデバイスの普及、高まるエネルギー持続可能性要件の収束により、ニューロモーフィックコンピューティングは重要な転換点に立っている。研究機関から商用製品への移行が進む中、より知的で適応性が高くエネルギー効率に優れた計算を実現する可能性は、2035年以降も進化するAI環境においてニューロモーフィックシステムが中心的な役割を担うことを示唆している。

『グローバルニューロモーフィックコンピューティング＆センシング市場 2026-2036』は、デジタル技術や量子技術と並ぶ「第三の潮流」として認知される脳型コンピューティング産業の急速な進化を包括的に分析する。本決定版市場調査レポートは、人工知能ハードウェア分野で最も急成長するセグメントの一つを活用しようとする投資家、技術戦略担当者、業界関係者に実践的な知見を提供する。

ニューロモーフィック・コンピューティングは、生物学的神経ネットワークから直接着想を得て、前例のないエネルギー効率とリアルタイム処理能力を実現する、機械の情報処理方法におけるパラダイムシフトを表しています。従来のAIワークロードにより、2030年までにデータセンターが世界の電力消費量の3％を占めると予測される中、ニューロモーフィック技術は持続可能な道筋を提供します。本報告書は、ハードウェア、ソフトウェア、センサー、アプリケーションにまたがる完全なニューロモーフィック・エコシステムを、広範な調査に基づいて検証します。分析対象はスパイク神経ネットワーク、相変化メモリ（PCM）、抵抗性RAM（RRAM）、磁気抵抗RAM（MRAM）、強誘電体RAM（FeRAM）などの新興不揮発性メモリ技術に加え、デジタル・アナログ・混合信号ニューロモーフィックプロセッサアーキテクチャの詳細評価を含む。

本レポートは、技術タイプ、アプリケーション分野、地域別に細分化した詳細な市場予測を2036年まで提供します。分析対象の主要アプリケーション分野には、モバイル・民生用電子機器、自動車・輸送機器、産業製造、医療・医療機器、航空宇宙・防衛、データセンターインフラが含まれます。地域分析は北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域市場を網羅し、国別の洞察を提供します。

重要な技術開発を徹底的に検証。インテルの画期的な11億5000万ニューロン搭載Hala Pointシステム、InnateraのサブミリワットT1プロセッサ、500倍の省エネルギーを実現するBrainChipのAkida Pulsar、中国科学院のSpikingBrain-1.0モデルなどを網羅。ソフトウェアエコシステム分析では、インテルのLavaフレームワーク、ニューロモーフィック中間表現（NIR）の標準化活動、開発者アクセシビリティを推進するPyTorchベースのSNNライブラリを網羅。

戦略的ビジネスインテリジェンスには、包括的な競合環境分析、資金調達・投資動向追跡、M&A活動、業界のダイナミクスを形作るパートナーシップ展開が含まれます。本レポートでは、半導体大手から脳型コンピューティングソリューションを開拓する革新的なスタートアップまで、ニューロモーフィック・バリューチェーン全体にわたる149社をプロファイリングしています。

分析対象の市場推進要因には、従来型AIの持続不可能なエネルギー消費経路、エッジデバイスの普及拡大、自動運転車開発、商用ニューロモーフィックハードウェアにおける画期的成果が含まれる。対処すべき課題にはプログラミングパラダイムのギャップ、製造の拡張性、ソフトウェアエコシステムの断片化、開発者人材不足があり、解決までのタイムラインは2036年まで予測されている。

本レポートは、短期的な商用化から長期的な研究展望までを網羅する技術ロードマップを提供し、製品開発、投資タイミング、市場参入決定のための戦略的計画立案を可能にします。比較分析では、量子コンピューティング、フォトニックコンピューティング、アナログAIチップなど競合する新興技術との対比でニューロモーフィックコンピューティングを位置付けます。

IDCは、2030年までにエッジAIデバイスの30%をニューロモーフィック技術が支えると予測しており、これは人工知能インフラの根本的な変革を意味する。自律走行車、ヒューマノイドロボット、ブレイン・コンピュータ・インターフェース、サイバーセキュリティ、省エネルギー型データセンターなど、幅広い応用分野が産業横断的な導入を推進している。本レポートは、ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング技術に関する権威ある市場情報を必要とする技術幹部、ベンチャーキャピタル投資家、企業戦略担当者、半導体メーカー、システムインテグレーター、政府政策立案者を対象とする。一次調査、企業開示情報、特許分析、専門家インタビューを統合した分析により、この変革的な市場に関する最も包括的な評価を提供する。

レポート内容：

2024-2036年の世界市場収益と予測
技術・用途・地域別市場セグメンテーション
主要市場動向、成長要因、課題
デジタル実装とアナログ実装に関する業界インサイト
技術ロードマップと将来展望
主要製品リリース（2024-2025年）
資金調達、投資、M＆A動向
規制および倫理的考慮事項
持続可能性と環境影響分析
技術の詳細分析
スパイクニューラルネットワーク（SNN）のアーキテクチャと原理
メモリ技術：SRAM、DRAM、PCM、RRAM、MRAM、FeRAM
インメモリおよびニアメモリコンピューティングアプローチ
ニューロモーフィックハードウェア：デジタル、アナログ、混合信号、FPGAベースのプロセッサ
ソフトウェアフレームワーク、プログラミングツール、SDK
アルゴリズムライブラリとシミュレーションプラットフォーム
ニューロモーフィックセンシング技術
イベントベースの視覚、聴覚、嗅覚センサー
ハイブリッドセンシング手法とマルチモーダル融合
ピクセルレベル処理とセンサー・プロセッサの共同設計
信号処理と特徴抽出技術
スパイクベース符号化と時間的特徴抽出
アプリケーション市場分析と予測
モバイルおよび民生用アプリケーション
自動車・輸送（ADAS、自動運転車）
産業用IoTおよびスマート製造
ヘルスケアおよび医療機器
航空宇宙・防衛
データセンターとクラウドサービス
商用導入事例
地域別市場分析
北米市場の規模と予測
欧州市場の動向と主要施策
アジア太平洋地域の成長要因と機会
その他の新興市場
地域別開発のハイライトと政府施策
競争環境
ニューロモーフィックチップメーカー
センサーメーカー
新興NVMメーカー
ソフトウェアおよびフレームワークプロバイダー
研究機関および学術界
競合する新興技術の分析
技術置換と移行経路
149社の企業プロファイル
事業概要と製品ポートフォリオ
技術能力とロードマップ
戦略的提携と資金調達
市場ポジショニングと競争優位性

本レポートでは、ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング業界を牽引する149社の主要企業について詳細なプロファイルを掲載：ABR（Applied Brain Research）、AiM Future、AI Startek、AI Storm、AlpsenTek、Amazon Web Services（AWS）、Ambarella、Ambient Scientific、Advanced Micro Devices（AMD）、ANAFLASH、アナログ・インファレンス、アナザーブレイン、アップル、ARM、アリバレ・テクノロジーズ、アスピニティ、アスピラーレ・セミ、アバランチ・テクノロジー、アクセレラAI、バイドゥ、北京新智達ニューロテクノロジー、ブルマインド、BMW、ボッシュ、ブレインチップ、キヤノン、CEA-Leti、セレピクセル、セレスティアルAI、セレブラス・システムズ、セリックス・メディカル、セバ、チップインテリ、クラリファイ、 CoCoPIE、Cognifiber、Crossbar Inc.、d-Matrix、DeepLite、DeepX、Dialog Semiconductor、Dynex、EdgeCortix、Eeasy Technology、Evomotion、Expedera、Fullhan、General Vision、GlobalFoundries、Google、Gorilla Technology、GrAI Matter Labs、Green Mountain Semiconductor、Grayscale AI、Groq、Gwanak Analog Co. Ltd.、 Hailo、HPLabs、Hikvision、Huawei、IBM、Infineon Technologies AG、iniVation AG、Innatera Nanosystems B.V.、Instar-Robotics、Intel、Intelligent Hardware Korea (IHWK)、Intrinsic Semiconductor Technologies、Kalray SA、韓国科学技術研究院（KIST）、コニク、クネロン、ノウム、ライトマター、ルマイ、リンクシ・テクノロジー、マートエックス、メディアテック、メモコンピューティング、メモリックス、メンティウム・テクノロジーズ、メタ、マイクロソフト、マインドトレース、モフェットAI、ミシック、ミシックワークスなど。

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図表リスト

表の一覧

表1 神経形態コンピューティングおよびセンシング市場の概要

表2 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンサーの世界市場規模（2024-2036年）（単位：百万米ドル）

表3 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場のセグメンテーション 2020-2036年

表4 主要な市場動向と成長要因

表5 市場の課題と制約

表6 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングにおける新興トレンド

表7 主要製品リリース概要表

表8 ニューロモーフィックコンピューティングと生成AI戦略

表9 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングへの資金調達と投資

表10 ニューロモーフィック産業における戦略的提携と協力関係

表11 ニューロモーフィックコンピューティング＆センシングの規制と倫理的考慮事項

表12 主なニューロモーフィックセンシング手法

表13 主なニューロモーフィックコンピューティング手法

表14 抵抗性不揮発性メモリ（NVM）技術

表15 先進的なメムリスト材料、デバイス、および新規計算概念

表16 ニューロモーフィックシステムの製造プロセス

表17 主要材料サプライヤーと依存関係

表18 従来型コンピューティングおよびセンシング手法との比較

表19 ニューロモーフィックと量子コンピューティングの比較

表20 ニューロモーフィック計算とセンシングの主要な特徴と利点

表21 ニューロモーフィック計算・センシングの市場と応用

表22 フォン・ノイマンアーキテクチャとニューロモーフィックアーキテクチャの比較

表23 SNNの種類とその特性

表24 SNNの利点と限界

表25 従来型メモリ方式（SRAM、DRAM）

表26 新興不揮発性メモリ（eNVM）技術

表27 ハイブリッドメモリアーキテクチャ

表28 神経形態アクセラレータとコプロセッサ

表29 神経形態プログラミング言語とツール

表30 ニューロモーフィックシミュレーションプラットフォームとフレームワーク

表30 ニューロモーフィックソフトウェアエコシステム 2025-2036年

表30 ソフトウェアエコシステムの成熟度タイムライン

表31 神経形態アルゴリズムライブラリとリポジトリ

表32 ニューロモーフィックソフトウェア開発キット（SDK）

表33 ハイブリッドセンシング手法

表34 ハイブリッドセンシングの利点と課題

表35 生体模倣型センサー設計と材料

表36 信号処理と特徴抽出技術

表37 スマートフォンおよびウェアラブル機器におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表38 スマートホームおよびIoTデバイスにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表39 消費者向け健康・ウェルネス分野におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用―利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表40 エンターテインメント・ゲーミング分野におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表41 モバイルおよびコンシューマーアプリケーションにおける世界ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表42 先進運転支援システム（ADAS）におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－アプリケーション別優位性、制約、市場浸透可能性

表43 自動運転車およびロボットタクシーにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制限事項、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表44 車両インフォテインメントおよびユーザー体験におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表45 車両インフォテインメントおよびユーザー体験におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－アプリケーション別の利点、制限、市場浸透の可能性

表46 自動車・輸送分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表47 産業用IoTおよびスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－アプリケーション別優位性、制約、市場浸透可能性

表48 産業用IoTおよびスマート工場におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－アプリケーション別利点、制約、市場浸透可能性

表49 品質管理・検査におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表50 物流・サプライチェーン最適化におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－アプリケーション別利点、制約、市場浸透可能性

表51 産業・製造分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表52 医療画像診断におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表53 ウェアラブル健康モニタリングデバイスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表54 個別化医療および創薬におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表55 支援技術および義肢におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表56 ヘルスケア・医療機器分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、単位：百万米ドル

表57 無人航空機（UAV）およびドローンにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表58 衛星画像・リモートセンシングにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表59 ミサイル誘導および目標認識におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表60 サイバーセキュリティおよび脅威検知におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表61 航空宇宙・防衛分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、単位：百万米ドル

表62 高性能コンピューティングおよび科学シミュレーションにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－利点、制限、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表63 ビッグデータ分析および機械学習におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの応用－アプリケーション別の利点、制限、市場浸透の可能性

表64 クラウドベースAIサービス・プラットフォームにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別市場浸透可能性

表65 エネルギー効率型データセンターインフラにおけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの応用－利点、制約、およびアプリケーション別の市場浸透可能性

表66 データセンターおよびクラウドサービスにおける世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表67 2024-2036年における地域別ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場収益（百万米ドル）

表68 北米におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表69 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測、欧州（2024-2036年）、百万米ドル

表70 アジア太平洋地域のニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

表71 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測、その他の地域（2024-2036年）、百万米ドル

表72 ニューロモーフィックチップメーカーとその製品提供内容

表73 ニューロモーフィックセンサーメーカーとその製品ラインアップ

表74 新興不揮発性メモリ（eNVM）メーカーと製品ラインアップ

表75 ニューロモーフィックソフトウェアおよびフレームワークプロバイダーとそのソリューション

表76 ニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシング分野における主要研究機関および学術機関

表77 神経形態コンピューティングおよびセンシングにおける競合する新興技術

表78 技術代替分析

表79 比較優位/劣位の分析

表80 Apple Neural Engineの進化

表81 ダイネックスのサブスクリプションプラン

図の一覧

図1 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンサーの世界市場、2023-2036年（百万米ドル）

図2 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場セグメンテーション 2020-2036年

図3 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング技術ロードマップ

図4 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場バリューチェーン

図5 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場マップ

図6 ニューロモーフィックコンピューティング向け主要ハードウェア技術の進化

図7 ニューロモーフィックコンピューティング向けNVM技術における主要材料

図8 神経形態コンピューティング向け先進的メムリスト材料

図9 自動運転車両におけるニューラルネットワーク

図10 ロボティクスにおける集中型・分散型知能の概念図

図11 SynSense社が開発した動的視覚機能を備えたニューロモルフィックプログラマブルロボット「」

図12 高レベル従来型とニューロモーフィック記憶アーキテクチャの比較

図13 スパイク神経ネットワーク（SNN）の構造と動作

図14 IBM TrueNorthプロセッサ

図15 イベントベースセンサーの動作とデータ処理フロー

図16 従来型センサーとイベントベースセンサーの比較

図17 ニューロモーフィック視覚センサーの動作

図18 Cyranose 320 電子鼻

図19 静的・動的情報を統合したイベントベース視覚センサー「Alpix-Pilatus」プラットフォーム

図20 2024-2025年商業応用マイルストーン

図20 アプリケーション市場浸透タイムライン

図20 モバイルおよび民生向けアプリケーションにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ

図21 モバイルおよび民生向けアプリケーションにおける世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図22 自動車・輸送分野におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ

図23 ADAS（先進運転支援システム）で使用されるセンサー

図24 自動運転車を実現する基盤技術

図25 ニューロモーフィックコンピューティングとセンシングを備えた自動運転車アーキテクチャ

図26 自動車・輸送分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図27 産業・製造分野におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ

図28 産業・製造分野における世界ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図29 ヘルスケア・医療機器分野におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの技術ロードマップ

図30 神経形態コンピューティングおよびセンシング機能を備えたウェアラブル医療機器

図31 ニューロモーフィックコンピューティング、ヒューマノイドロボット、神経義肢用フレキシブルニューロモーフィックエレクトロニクス

図32 ヘルスケア・医療機器分野における世界ニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図33 航空宇宙・防衛分野におけるニューロモーフィックコンピューティングとセンシングの技術ロードマップ

図34 自律飛行のためのニューロモーフィックセンサーへ至る、生物にヒントを得た行動からの概略ルート

図35 航空宇宙・防衛分野における世界的なニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図36 データセンターおよびクラウドサービスにおけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの技術ロードマップ

図37 データセンターおよびクラウドサービスにおける世界的なニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図38 北米におけるニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図39 欧州におけるニューロモーフィック・コンピューティングおよびセンシングの世界市場規模と予測（2024-2036年）、百万米ドル

図40 グローバルニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測、アジア太平洋地域（2024-2036年）、百万米ドル

図41 世界のニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシング市場規模と予測、その他の地域（2024-2036年）、百万米ドル

図42 ニューロモーフィックコンピューティングおよびセンシングのエコシステム概要

図43 Cerebas WSE-2

図44 DeepX NPU DX-GEN1

図45 Google TPU

図46 GrAI VIP

図47 Groq Tensor Streaming Processor (TSP)

図48 DVL-5000 ニューロモーフィックレーザープロファイラー

図49 スパイキングニューラルプロセッサ

図50 TROOPERロボット

図51 第11世代インテル® Core™ Sシリーズ

図52 第11世代インテル® Loihi 2チップ

図53 Envise

図54 Pentonic 2000

図55 Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ

図56 Mythic MP10304 クワッド-AMP PCIe カード

図57 Nvidia H200 AIチップ

図58 グレース・ホッパー・スーパーチップ

図59 Prophesee Metavision スターターキット ? AMD Kria KV260 およびアクティブマーカーLEDボード

図60 Cloud AI 100

図61 「SpiNNcloud」クラウドシステムおよびエッジシステム向け SpiNNaker2 アーキテクチャ概要

図62 アンテザーAIチップ

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Table of Contents
List of Tables/Graphs

Summary

The Global Neuromorphic Computing and Sensing Market represents one of the most transformative frontiers in semiconductor development, emerging as the "third stream" alongside traditional digital and quantum computing paradigms. This brain-inspired technology processes information through architectures that fundamentally depart from conventional von Neumann designs, co-locating memory and processing units to eliminate the energy-intensive data shuttling that limits traditional CPU and GPU performance. According to the International Energy Agency, data centres could consume 3% of global electricity by 2030, primarily driven by the computational demands of simulating neural networks. Neuromorphic computing directly addresses this sustainability challenge by implementing neural networks in hardware rather than simulating them through binary sequences. Intel's Loihi 2 neuromorphic processor has demonstrated energy savings of up to 100× over conventional processors for certain inference tasks, while BrainChip's Akida Pulsar delivers 500× lower energy consumption compared to traditional AI cores.

The competitive landscape features a diverse ecosystem spanning established technology giants and innovative startups. Intel's Hala Point system, deployed at Sandia National Laboratories in 2024, represents the world's largest neuromorphic platform with 1.15 billion neurons across 1,152 Loihi 2 processors. IBM's foundational TrueNorth technology continues advancing through neurosynaptic research, while BrainChip has achieved commercial deployment of its Akida processor in millions of IoT devices globally. European players are accelerating through initiatives like the UK Multidisciplinary Centre for Neuromorphic Computing, while Chinese companies including SynSense and Huawei are driving significant IoT and smart city applications.

Key application verticals driving adoption include edge AI and IoT, where neuromorphic chips enable smart sensors, drones, and autonomous vehicles to make real-time decisions with minimal power consumption. Healthcare applications span portable diagnostic devices, wearable monitors detecting cardiac anomalies, and brain-computer interfaces enabling more seamless human-machine communication. Cybersecurity represents an area of immediate commercial viability, with neuromorphic systems excelling at detecting subtle anomalies in network traffic. Financial services benefit from high-frequency trading analysis and fraud detection in complex data streams, while industrial applications encompass predictive maintenance, quality inspection, and supply chain optimization.

Despite promising growth, the market faces meaningful challenges including scalability constraints, integration complexities with existing infrastructure, and the need for standardised programming frameworks. The software ecosystem remains underdeveloped compared to conventional computing, and developing algorithms optimised for neuromorphic hardware requires fundamentally new approaches. However, advances in digital neuromorphic designs replacing analog implementations, alongside standardisation efforts like the Neuromorphic Intermediate Representation, are progressively addressing these barriers.

The convergence of exploding AI workloads, edge device proliferation, and growing energy sustainability requirements positions neuromorphic computing at a critical inflection point. As the technology transitions from research laboratories to commercial products, its potential to enable more intelligent, adaptive, and energy-efficient computation suggests neuromorphic systems will play an increasingly central role in the evolving AI landscape through 2035 and beyond.

The Global Neuromorphic Computing & Sensing Market 2026-2036 provides comprehensive analysis of the rapidly evolving brain-inspired computing industry, now recognized as the "third stream" of semiconductor development alongside digital and quantum technologies. This definitive market intelligence report delivers actionable insights for investors, technology strategists, and industry stakeholders seeking to capitalize on one of the fastest-growing segments in artificial intelligence hardware.

Neuromorphic computing represents a paradigm shift in how machines process information, drawing direct inspiration from biological neural networks to achieve unprecedented energy efficiency and real-time processing capabilities. With data centres projected to consume 3% of global electricity by 2030 due to conventional AI workloads, neuromorphic technology offers a sustainable pathway forward. This extensively researched report examines the complete neuromorphic ecosystem spanning hardware, software, sensors, and applications. The analysis covers spiking neural networks, emerging non-volatile memory technologies including Phase-Change Memory, Resistive RAM, Magnetoresistive RAM, and Ferroelectric RAM, alongside detailed assessment of digital, analog, and mixed-signal neuromorphic processor architectures.

The report delivers granular market forecasts segmented by technology type, application vertical, and geographic region through 2036. Key application sectors analyzed include mobile and consumer electronics, automotive and transportation, industrial manufacturing, healthcare and medical devices, aerospace and defense, and datacenter infrastructure. Regional analysis encompasses North America, Europe, Asia-Pacific, and Rest of World markets with country-level insights.

Critical technology developments are thoroughly examined, including Intel's landmark Hala Point system featuring 1.15 billion neurons, Innatera's sub-milliwatt T1 processor, BrainChip's Akida Pulsar delivering 500x energy reduction, and the Chinese Academy of Sciences' SpikingBrain-1.0 model. The software ecosystem analysis covers Intel's Lava framework, Neuromorphic Intermediate Representation standardization efforts, and PyTorch-based SNN libraries driving developer accessibility.

Strategic business intelligence includes comprehensive competitive landscape analysis, funding and investment tracking, merger and acquisition activity, and partnership developments shaping industry dynamics. The report profiles 149 companies across the neuromorphic value chain, from semiconductor giants to innovative startups pioneering brain-inspired computing solutions.

Market drivers analyzed include the unsustainable energy trajectory of conventional AI, proliferating edge device deployments, autonomous vehicle development, and breakthrough achievements in commercial neuromorphic hardware. Challenges addressed encompass the programming paradigm gap, manufacturing scalability, software ecosystem fragmentation, and developer talent shortages, with resolution timelines projected through 2036.

The report provides technology roadmaps spanning near-term commercialization through long-term research horizons, enabling strategic planning for product development, investment timing, and market entry decisions. Comparative analysis positions neuromorphic computing against competing emerging technologies including quantum computing, photonic computing, and analog AI chips.

IDC projects neuromorphic technology could power 30% of edge AI devices by 2030, representing a fundamental transformation in artificial intelligence infrastructure. Applications spanning autonomous vehicles, humanoid robotics, brain-computer interfaces, cybersecurity, and energy-efficient data centres are driving adoption across industries. This report serves technology executives, venture capital investors, corporate strategists, semiconductor manufacturers, system integrators, and government policymakers requiring authoritative market intelligence on neuromorphic computing and sensing technologies. The analysis synthesizes primary research, company disclosures, patent analysis, and expert interviews to deliver the most comprehensive assessment of this transformative market available.

Report Contents Include:

Global market revenues and forecasts 2024-2036
Market segmentation by technology, application, and region
Key market trends, growth drivers, and challenges
Industry insights on digital vs. analog implementations
Technology roadmap and future outlook
Key product launches 2024-2025
Funding, investments, and M&A activity
Regulatory and ethical considerations
Sustainability and environmental impact analysis
Technology Deep-Dive
Spiking Neural Networks (SNNs) architecture and principles
Memory technologies: SRAM, DRAM, PCM, RRAM, MRAM, FeRAM
In-memory and near-memory computing approaches
Neuromorphic hardware: digital, analog, mixed-signal, FPGA-based processors
Software frameworks, programming tools, and SDKs
Algorithm libraries and simulation platforms
Neuromorphic Sensing Technologies
Event-based vision, auditory, and olfactory sensors
Hybrid sensing approaches and multi-modal fusion
Pixel-level processing and sensor-processor co-design
Signal processing and feature extraction techniques
Spike-based encoding and temporal feature extraction
Application Market Analysis & Forecasts
Mobile and consumer applications
Automotive and transportation (ADAS, autonomous vehicles)
Industrial IoT and smart manufacturing
Healthcare and medical devices
Aerospace and defense
Datacenters and cloud services
Commercial deployment case studies
Regional Market Analysis
North America market size and forecasts
Europe market dynamics and key initiatives
Asia-Pacific growth drivers and opportunities
Rest of World emerging markets
Regional development highlights and government initiatives
Competitive Landscape
Neuromorphic chip manufacturers
Sensor manufacturers
Emerging NVM manufacturers
Software and framework providers
Research institutions and academia
Competing emerging technologies analysis
Technology substitution and migration pathways
149 Company Profiles
Business overview and product portfolios
Technology capabilities and roadmaps
Strategic partnerships and funding
Market positioning and competitive advantages

This report features detailed profiles of 149 leading companies shaping the neuromorphic computing and sensing industry: ABR (Applied Brain Research), AiM Future, AI Startek, AI Storm, AlpsenTek, Amazon Web Services (AWS), Ambarella, Ambient Scientific, Advanced Micro Devices (AMD), ANAFLASH, Analog Inference, AnotherBrain, Apple, ARM, Aryballe Technologies, Aspinity, Aspirare Semi, Avalanche Technology, Axelera AI, Baidu Inc., Beijing Xinzhida Neurotechnology, Blumind Inc., BMW, Bosch, BrainChip, Canon, CEA-Leti, Celepixel, Celestial AI, Cerebras Systems, Ceryx Medical, Ceva Inc., ChipIntelli, Clarifai, CoCoPIE, Cognifiber, Crossbar Inc., d-Matrix, DeepLite, DeepX, Dialog Semiconductor, Dynex, EdgeCortix, Eeasy Technology, Evomotion, Expedera, Fullhan, General Vision, GlobalFoundries, Google, Gorilla Technology, GrAI Matter Labs, Green Mountain Semiconductor, Grayscale AI, Groq, Gwanak Analog Co. Ltd., Hailo, HPLabs, Hikvision, Huawei, IBM, Infineon Technologies AG, iniVation AG, Innatera Nanosystems B.V., Instar-Robotics, Intel, Intelligent Hardware Korea (IHWK), Intrinsic Semiconductor Technologies, Kalray SA, KIST (Korea Institute of Science and Technology), Koniku, Kneron, Knowm, Lightmatter, Lumai, Lynxi Technology, MatX, MediaTek, MemComputing Inc., MemryX, Mentium Technologies, Meta, Microsoft, Mindtrace, Moffett AI, Mythic, MythWorx and more.

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1 EXECUTIVE SUMMARY

1.1 Overview of the neuromorphic computing and sensing market

1.1.1 Market Performance 2024-2025

1.1.2 Revised Long-Term Projections Through 2036

1.1.3 Global Market Revenues 2024-2036

1.1.4 Market segmentation

1.2 Ending of Moore’s Law

1.3 Historical market

1.4 The market in 2024

1.5 Key market trends and growth drivers

1.6 Market challenges and limitations

1.7 Key Industry Insights

1.7.1 Digital Neuromorphic Designs Replacing Analog Implementations

1.7.2 The Programming Paradigm Gap

1.7.3 Cost and Scalability Considerations

1.8 Future outlook and opportunities

1.8.1 Emerging trends

1.8.1.1 Hybrid Neuromorphic-Conventional Computing and Sensing Systems

1.8.1.2 Edge AI and IoT

1.8.1.3 Quantum Computing

1.8.1.4 Explainable AI

1.8.1.5 Brain-Computer Interfaces

1.8.1.6 Energy-efficient AI at scale

1.8.1.7 Real-time learning and adaptation

1.8.1.8 Enhanced Perception Systems

1.8.1.9 Large-scale Neuroscience Simulations

1.8.1.10 Secure, Decentralized AI

1.8.1.11 Robotics that mimic humans

1.8.1.12 Neural implants for healthcare

1.8.1.13 New Application Areas and Use Cases

1.8.1.14 Disruptive Business Models and Services

1.8.1.15 Collaborative Ecosystem Development

1.8.1.16 Skill Development and Workforce Training

1.8.2 Technology roadmap

1.9 Key Product Launches (2024-2025)

1.9.1 Intel Hala Point System (April 2024)

1.9.2 Innatera T1 SNP Processor (CES 2025)

1.9.3 BrainChip Akida Pulsar

1.9.4 BrainChip Akida Cloud (August 2025)

1.9.5 SynSense Speck 2.0

1.9.6 Chinese Academy of Sciences SpikingBrain-1.0

1.10 Neuromorphic computing and generative AI

1.11 Market value chain

1.12 Market map

1.13 Funding and investments

1.14 Strategic Partnerships and Collaborations

1.15 Strategic Acquisitions and Partnerships

1.16 Regulatory and Ethical Considerations

1.16.1 Data Privacy and Security

1.16.2 Bias and Fairness in Neuromorphic Systems

1.16.3 Intellectual Property and Patent Landscape

1.17 Sustainability and Environmental Impact

1.17.1 Carbon Footprint Analysis of Neuromorphic Systems

1.17.2 Energy Efficiency Metrics and Benchmarking

1.17.3 Green Manufacturing Practices

1.17.4 End-of-life and Recycling Considerations

1.17.5 Environmental Regulations Compliance

2 INTRODUCTION

2.1 Definition and concept of neuromorphic computing and sensing

2.2 Main neuromorphic approaches

2.2.1 Large-scale hardware neuromorphic computing systems

2.2.2 Non-volatile memory technologies

2.2.3 Advanced memristive materials and devices

2.3 Fabrication Processes for Neuromorphic Systems

2.4 Key Material Suppliers

2.5 Supply Chain Vulnerabilities and Mitigation

2.6 Manufacturing Capacity Analysis

2.7 Quality Control and Testing Procedures

2.8 Comparison with traditional computing and sensing approaches

2.9 Neuromorphic computing vs. quantum computing

2.10 Key features and advantages

2.10.1 Low latency and real-time processing

2.10.2 Power efficiency and energy savings

2.10.3 Scalability and adaptability

2.10.4 Online learning and autonomous decision-making

2.11 Markets and Applications

2.11.1 Edge AI and IoT

2.11.2 Autonomous Vehicles and Robotics

2.11.3 Cybersecurity and Anomaly Detection

2.11.4 Smart Sensors and Monitoring Systems

2.11.5 Datacenter and High-Performance Computing

3 NEUROMORPHIC COMPUTING TECHNOLOGIES AND ARCHITECTURE

3.1 Spiking Neural Networks (SNNs)

3.1.1 Biological inspiration and principles

3.1.2 Types of SNNs and their characteristics

3.1.3 Advantages and limitations of SNNs

3.2 Memory Architectures for Neuromorphic Computing

3.2.1 Conventional memory approaches (SRAM, DRAM)

3.2.2 Emerging non-volatile memory (eNVM) technologies

3.2.2.1 Phase-Change Memory (PCM)

3.2.2.2 Resistive RAM (RRAM)

3.2.2.3 Magnetoresistive RAM (MRAM)

3.2.2.4 Ferroelectric RAM (FeRAM)

3.2.3 In-memory computing and near-memory computing

3.2.4 Hybrid memory architectures

3.3 Neuromorphic Hardware and Processors

3.3.1 Digital neuromorphic processors

3.3.2 Analog neuromorphic processors

3.3.3 Mixed-signal neuromorphic processors

3.3.4 FPGA-based neuromorphic systems

3.3.5 Neuromorphic accelerators and co-processors

3.4 Software and Frameworks for Neuromorphic Computing

3.4.1 Neuromorphic programming languages and tools

3.4.2 Neuromorphic simulation platforms and frameworks

3.4.3 Software and Programming Ecosystem Developments

3.4.3.1 Intel Lava Framework

3.4.3.2 Neuromorphic Intermediate Representation (NIR)

3.4.3.3 PyTorch-Based SNN Libraries

3.4.3.4 Nengo Cross-Platform Framework

3.4.4 Neuromorphic algorithm libraries and repositories

3.4.5 Neuromorphic software development kits (SDKs)

4 NEUROMORPHIC SENSING TECHNOLOGIES AND ARCHITECTURES

4.1 Event-Based Sensors and Processing

4.1.1 Neuromorphic vision sensors

4.1.2 Neuromorphic auditory sensors

4.1.3 Neuromorphic olfactory sensors

4.1.4 Event-driven processing and algorithms

4.2 Hybrid Sensing Approaches

4.2.1 Combination of conventional and event-based sensors

4.2.2 Fusion of multiple sensing modalities

4.2.3 Advantages and challenges of hybrid sensing

4.3 Neuromorphic Sensor Architectures and Designs

4.3.1 Pixel-level processing and computation

4.3.2 Sensor-processor co-design and integration

4.3.3 Bio-inspired sensor designs and materials

4.4 Signal Processing and Feature Extraction Techniques

4.4.1 Spike-based Encoding and Decoding

4.4.2 Temporal and Spatiotemporal Feature Extraction

4.4.3 Neuromorphic Filtering and Denoising

4.4.4 Adaptive and Learning-Based Processing

5 MARKET ANALYSIS AND FORECASTS

5.1 Commercial Deployment Highlights 2025

5.1.1 IoT and Edge Deployments

5.1.2 Automotive Applications: Mercedes-Benz

5.1.3 Telecommunications: Ericsson Research

5.1.4 Healthcare: ALYN Hospital Collaboration

5.1.5 Cybersecurity Applications

5.2 Mobile and Consumer Applications

5.2.1 Smartphones and wearables

5.2.2 Smart home and IoT devices

5.2.3 Consumer health and wellness

5.2.4 Entertainment and gaming

5.3 Automotive and Transportation

5.3.1 Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)

5.3.2 Autonomous vehicles and robotaxis

5.3.3 Vehicle infotainment and user experience

5.3.4 Smart traffic management and infrastructure

5.4 Industrial and Manufacturing

5.4.1 Industrial IoT and smart factories

5.4.2 Predictive maintenance and anomaly detection

5.4.3 Quality control and inspection

5.4.4 Logistics and supply chain optimization

5.5 Healthcare and Medical Devices

5.5.1 Medical imaging and diagnostics

5.5.2 Wearable health monitoring devices

5.5.3 Personalized medicine and drug discovery

5.5.4 Assistive technologies and prosthetics

5.6 Aerospace and Defense

5.6.1 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and drones

5.6.2 Satellite imaging and remote sensing

5.6.3 Missile guidance and target recognition

5.6.4 Cybersecurity and threat detection:

5.7 Datacenters and Cloud Services

5.7.1 High-performance computing and scientific simulations:

5.7.2 Big data analytics and machine learning

5.7.3 Cloud-based AI services and platforms

5.7.4 Energy-efficient datacenter infrastructure

5.8 Regional Market Analysis and Forecasts

5.8.1 North America

5.8.2 Europe

5.8.3 Asia-Pacific

5.8.4 Rest of the World

5.8.5 Recent Regional Developments

5.9 Competitive Landscape and Key Players

5.9.1 Overview of the Neuromorphic Computing and Sensing Ecosystem

5.9.2 Neuromorphic Chip Manufacturers and Processors

5.9.3 Neuromorphic Sensor Manufacturers

5.9.4 Emerging Non-Volatile Memory (eNVM) Manufacturers

5.9.5 Neuromorphic Software and Framework Providers

5.9.6 Research Institutions and Academia

5.10 Competing Emerging Technologies

5.10.1 Quantum Computing

5.10.2 Photonic Computing

5.10.3 DNA Computing

5.10.4 Spintronic Computing

5.10.5 Chemical Computing

5.10.6 Superconducting Computing

5.10.7 Analog AI Chips

5.10.8 In-Memory Computing

5.10.9 Reversible Computing

5.10.10 Quantum Dot Computing

5.10.11 Technology Substitution Analysis

5.10.12 Migration Pathways

5.10.13 Comparative Advantages/Disadvantages

6 COMPANY PROFILES (149 company profiles)

7 RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY

8 REFERENCES

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List of Tables/Graphs

List of Tables

Table1 Overview of the neuromorphic computing and sensing market

Table2 Global market for neuromorphic computing and sensors, 2024-2036 (Millions USD)

Table3 Neuromorphic Computing and Sensing Market Segmentation 2020-2036

Table4 Key market trends and growth drivers

Table5 Market challenges and limitations

Table6 Emerging Trends in Neuromorphic Computing and Sensing

Table7 Key Product Launches Summary Table

Table8 Neuromorphic computing and generative AI strategies

Table9 Funding and investments in neuromorphic computing and sensing

Table10 Strategic Partnerships and Collaborations in the Neuromorphic Industry

Table11 Regulatory and Ethical Considerations of neuromorphic computing & sensing

Table12 Main neuromorphic sensing approaches

Table13 Main Neuromorphic Computing Approaches

Table14 Resistive Non-Volatile Memory (NVM) Technologies

Table15 Advanced Memristive Materials, Devices, and Novel Computation Concepts

Table16 Fabrication Processes for Neuromorphic Systems

Table17 Key Material Suppliers and Dependencies

Table18 Comparison with traditional computing and sensing approaches

Table19 Comparison between neuromorphic and quantum computing

Table20 Key features and advantages of neuromorphic computing and sensing

Table21 Markets and Applications of Neuromorphic Computing and Sensing

Table22 Von neumann architecture versus neuromorphic architecture

Table23 Types of SNNs and their characteristics

Table24 Advantages and limitations of SNNs

Table25 Conventional memory approaches (SRAM, DRAM)

Table26 Emerging non-volatile memory (eNVM) technologies

Table27 Hybrid memory architectures

Table28 Neuromorphic accelerators and co-processors

Table29 Neuromorphic programming languages and tools

Table30 Neuromorphic simulation platforms and frameworks

Table30 Neuromorphic Software Ecosystem 2025-2036

Table30 Software Ecosystem Maturity Timeline

Table31 Neuromorphic algorithm libraries and repositories

Table32 Neuromorphic software development kits (SDKs)

Table33 Hybrid sensing approaches

Table34 Advantages and challenges of hybrid sensing

Table35 Bio-inspired sensor designs and materials

Table36 Signal Processing and Feature Extraction Techniques

Table37 Applications of neuromorphic computing and sensing in smartphones and wearables-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table38 Applications of neuromorphic computing and sensing in smart homes and IoT devices- advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table39 Applications of neuromorphic computing and sensing in Consumer Health and Wellness-- advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table40 Applications of neuromorphic computing and sensing in Entertainment and Gaming-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table41 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Mobile and Consumer Applications (2024-2036), millions USD

Table42 Applications of neuromorphic computing and sensing in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table43 Applications of neuromorphic computing and sensing in Autonomous Vehicles and Robotaxis-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table44 Applications of neuromorphic computing and sensing in Vehicle infotainment and user experience-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table45 Applications of neuromorphic computing and sensing in Vehicle infotainment and user experience-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table46 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Automotive and Transportation (2024-2036), millions USD

Table47 Applications of neuromorphic computing and sensing in Industrial IoT and smart factories-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table48 Applications of neuromorphic computing and sensing in Industrial IoT and smart factories-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table49 Applications of neuromorphic computing and sensing in Quality control and inspection-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table50 Applications of neuromorphic computing and sensing in Logistics and supply chain optimization-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table51 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Industrial and Manufacturing (2024-2036), millions USD

Table52 Applications of neuromorphic computing and sensing in medical imaging and diagnostics-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table53 Applications of neuromorphic computing and sensing in Wearable health monitoring devices-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table54 Applications of neuromorphic computing and sensing in Personalized medicine and drug discovery-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table55 Applications of neuromorphic computing and sensing in Assistive technologies and prosthetics -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table56 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Healthcare and Medical Devices (2024-2036), millions USD

Table57 Applications of neuromorphic computing and sensing in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and drones-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table58 Applications of neuromorphic computing and sensing in Satellite imaging and remote sensing:-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table59 Applications of neuromorphic computing and sensing in Missile guidance and target recognition -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table60 Applications of neuromorphic computing and sensing in Cybersecurity and threat detection -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table61 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Aerospace and Defence (2024-2036), millions USD

Table62 Applications of neuromorphic computing and sensing in High-performance computing and scientific simulations-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table63 Applications of neuromorphic computing and sensing in Big data analytics and machine learning-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table64 Applications of neuromorphic computing and sensing in Cloud-based AI services and platforms -advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table65 Applications of neuromorphic computing and sensing in Energy-efficient datacenter infrastructure-advantages, limitations and likelihood of market penetration by application

Table66 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Datacenters and Cloud Services (2024-2036), millions USD

Table67 Market revenues for neuromorphic computing and sensing by region from 2024-2036 in millions USD

Table68 Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in North America (2024-2036), millions USD

Table69 Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Europe (2024-2036), millions USD

Table70 Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Asia-Pacific (2024-2036), millions USD

Table71 Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in the Rest of the World (2024-2036), millions USD

Table72 Neuromorphic Chip Manufacturers and Their Product Offerings

Table73 Neuromorphic Sensor Manufacturers and Their Product Offerings

Table74 Emerging Non-Volatile Memory (eNVM) Manufacturers and Their Product Offerings

Table75 Neuromorphic Software and Framework Providers and Their Solutions

Table76 Key Research Institutions and Academia in Neuromorphic Computing and Sensing

Table77 Competing Emerging Technologies for Neuromorphic Computing and Sensing

Table78 Technology Substitution Analysis

Table79 Comparative Advantages/Disadvantages

Table80 Evolution of Apple Neural Engine

Table81 Dynex subscription plans

List of Figures

Figure1 Global market for neuromorphic computing and sensors, 2023-2036 (Millions USD)

Figure2 Neuromorphic Computing and Sensing Market Segmentation 2020-2036

Figure3 Neuromorphic computing and sensing technology roadmap

Figure4 Market value chain for neuromorphic computing and sensing

Figure5 Neuromorphic computing and sensing market map

Figure6 Evolution of the main hardware technologies for neuromorphic computing

Figure7 Key materials in NVM technology for neuromorphic computing

Figure8 Advanced memristive materials for neuromorphic computing

Figure9 Neural networks in autonomous vehicles

Figure10 Concept illustration of centralized and decentralized intelligence in robotics

Figure11 Neuromorphic programmable robot with dynamic vision developed by SynSense

Figure12 Comparison of High-Level Conventional and Neuromorphic Memory Architectures

Figure13 Spiking Neural Network (SNN) Structure and Operation

Figure14 IBM TrueNorth Processor

Figure15 Event-Based Sensor Operation and Data Processing Flow

Figure16 Conventional sensor vs. Event-based sensor

Figure17 Operation of neuromorphic vision sensors

Figure18 Cyranose 320 Electronic Nose

Figure19 Alpix-Pilatus platform, an integrated event-based vision sensor that combines static and dynamic information

Figure20 Commercial Application Milestones 2024-2025

Figure20 Application Market Penetration Timeline

Figure20 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in mobile and consumer applications

Figure21 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Mobile and Consumer Applications (2024-2036), millions USD

Figure22 Technology Roadmap for Neuromorphic Computing and Sensing in Automotive and Transportation

Figure23 Sensors used by the ADAS (Advanced Driver-Assistance System)

Figure24 Enabling technologies for autonomous vehicles

Figure25 Autonomous Vehicle Architecture with Neuromorphic Computing and Sensing

Figure26 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Automotive and Transportation (2024-2036), millions USD

Figure27 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in industrial and manufacturing

Figure28 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Industrial and Manufacturing (2024-2036), millions USD

Figure29 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in healthcare and medical devices

Figure30 Wearable Medical Devices with Neuromorphic Computing and Sensing Capabilities

Figure31 Flexible neuromorphic electronics for neuromorphic computing, humanoid robotics, and neuroprosthetics

Figure32 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Healthcare and Medical Devices (2024-2036), millions USD

Figure33 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in aerospace and defense

Figure34 Schematic route from bio-inspired behaviours toward neuromorphic sensors for autonomous flight

Figure35 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Aerospace and Defence (2024-2036), millions USD

Figure36 Technology roadmap for neuromorphic computing and sensing in Datacenters and Cloud Services

Figure37 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Datacenters and Cloud Services (2024-2036), millions USD

Figure38 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in North America (2024-2036), millions USD

Figure39 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in Europe (2024-2036), millions USD

Figure40 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, Asia-Pacific (2024-2036), millions USD

Figure41 Global Neuromorphic Computing and Sensing Market Size and Forecast, in in the Rest of the World (2024-2036), millions USD

Figure42 Neuromorphic Computing and Sensing Ecosystem Overview

Figure43 Cerebas WSE-2

Figure44 DeepX NPU DX-GEN1

Figure45 Google TPU

Figure46 GrAI VIP

Figure47 Groq Tensor Streaming Processor (TSP)

Figure48 DVL-5000 neuromorphic laser profiler

Figure49 Spiking Neural Processor

Figure50 TROOPER robot

Figure51 11th Gen Intel® Core™ S-Series

Figure52 Intel Loihi 2 chip

Figure53 Envise

Figure54 Pentonic 2000

Figure55 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips

Figure56 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card

Figure57 Nvidia H200 AI chip

Figure58 Grace Hopper Superchip

Figure59 Prophesee Metavision starter kit – AMD Kria KV260 and active marker LED board

Figure60 Cloud AI 100

Figure61 Overview of SpiNNaker2 architecture for the ”SpiNNcloud” cloud system and edge systems

Figure62 Untether AI chip

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世界のニューロモーフィックコンピューティング・センシング市場 2026-2036年

サマリー

目次

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