人工神经网络市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（前馈人工神经网络、反馈人工神经网络等）、按应用（电信、制药、交通、教育和研究等）、2026 年至 2035 年区域洞察和预测

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人工神经网络市场概述

预计 2026 年全球人工神经网络市场价值约为 31.5 亿美元。预计到 2035 年，该市场将达到 172.6 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 17.8%。北美在人工智能创新方面占据领先地位，占约 40% 的份额，亚太地区紧随其后，约占 35%，欧洲约占 20%。增长是由机器学习的采用推动的。

人工神经网络 (ANN) 的工作原理与大脑的神经元网络类似，以相似的方式和相同的精度处理大量复杂的信息。将复杂的生物过程简化为计算节点，与神经元产生共振，人工神经网络处理输入信号，进行计算并产生输出信号，类似于大脑神经元放电的发生。通过改变权重和偏差等网络参数来操作数据等任务是通过广泛学习神经网络来完成的。有了这个计算框架，算法就可以执行更高级的模式识别和决策过程，这在大多数情况下是机器学习任务所必需的。人工神经网络通过提供预测解决方案和改进来发展医疗保健系统和金融，从而改善人们的生活。事实上，人工神经网络代表了人类在模拟复杂的大脑操作方面所做的努力，从而为深入、快速的数据处理提供了新的工具。

人工神经网络领域的机器学习是实现机器民主化和赋予机器能力的关键因素，这些机器可以在不同领域模拟人类智能。通过分层结构以及在这些层之间建立联系，人工神经网络可以处理包含信息和模式的复杂输入，甚至可以自主做出决策。人工神经网络的适应性使得设计不同的网络架构成为可能，每种架构都旨在处理不同的问题领域。众所周知，人工神经网络是两项核心能力的专家:图像识别、自然语言处理和财务预测。因此，这些网络为医疗、金融和其他领域的革命做出了贡献，从而带来了预测建模、分类和优化等任务的创新。换句话说，人工神经网络只是反映了我们对重建大脑复杂机制的不断尝试，因此，它们为我们提供了提高处理能力的新机会。

主要发现

COVID-19 的影响

大流行对市场产生了积极和消极的影响 

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

疫情给人工神经网络（ANN）市场带来了积极和消极的影响。虽然它给各行业带来了许多复杂性，但也为人工神经网络技术的融合和进一步发展提供了一条途径。随着大流行的蔓延，仅医疗保健领域的 ANN 实施量就显着增加，该领域对此类解决方案的需求不断增加。人工神经网络已成为各个方面的宝贵工具卫生保健包括药物发现、疾病诊断和患者监测。这些预测性人工神经网络模型已成为筛选患者数据、识别模式以及预测疾病进展和结果不可或缺的工具，因此卫生人员可以做出明智的决策并有效管理患者，从而在大流行期间为良好的成长创造有利的环境。

最新趋势

处理和分析数据的神经元网络正在推动市场发展

人工神经网络（ANN）市场的发展是由采用互连神经元网络作为处理大量数据和分析数据的机制所推动的。这种创新方法使用相互连接的人工神经元网络来模仿生物神经网络的功能。这些连接的数据节点经过复杂的处理和分析，带来了人工神经网络的改进。这种范例利用类似于大脑神经元的交互和计算组件来以更智能的方式处理涉及复杂数据分析的任务。因此，随着机构和组织认识到此类系统可以帮助处理大量数据处理问题，市场领域的范围大幅扩大。通过利用互连的神经元系统，人工神经网络为多个行业提供先进的解决方案。因此，数据分析和决策过程有无限创新和效率的机会。

• 根据美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的数据，近 74% 的组织已采用 ANN 模型进行模式识别和决策，这凸显了人工智能跨行业集成的快速增长。

• 根据欧盟委员会 2024 年数字经济和社会指数，欧洲约 62% 的企业正在利用基于 ANN 的解决方案进行数据分析，推动自动化和预测建模方面的创新。

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人工神经网络市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为前馈人工神经网络、反馈人工神经网络等。

• 前馈人工神经网络:这种类型的神经网络架构，其中节点之间的连接是单向的，没有循环。它们在模式识别、分类和回归等任务中表现出色，使其在机器学习应用中具有多种用途。这些网络通过层顺序处理数据，没有反馈循环，通常应用于图像识别、财务预测和自然语言处理。它们的简单性、易于实施和快速的数据处理能力是显着的优势。

• 反馈人工神经网络:这种类型的神经网络包含循环，允许输出调整权重，从而提高准确性。他们通过将输出与期望结果进行比较来迭代地完善预测，这在动态系统建模和时间序列预测中至关重要。尽管比前馈网络更擅长复杂的任务，但它们需要细致的参数调整以避免不稳定。它们根据错误调整参数的能力提供了卓越的学习能力，非常适合依赖记忆和顺序的任务。

• 其他:在人工神经网络市场中，"其他"类别包括用于特定任务的专用网络架构，例如径向基函数网络、卷积神经网络和循环神经网络，每种网络架构均针对图像识别、顺序数据分析或非线性函数逼近等独特应用量身定制。组织根据数据复杂性采用这些网络以获得最佳性能，同时持续的研究推动创新以满足不断变化的市场需求。

按申请

根据应用，全球市场可分为电信、制药、交通、教育和研究等。

• 电信:在电信，人工神经网络对于资源分配、流量预测和网络优化很有用。它们通过协助检测故障来提高系统的安全性和可靠性。神经网络还有助于语音识别和 Chabot 等客户支持应用程序。他们通过提供预测性维护和帮助建立 5G 网络来最大限度地提高连接并改善电信用户体验。

• 制药:人工神经网络加速候选药物识别、预测相互作用并分析分子结构以帮助药物发现。通过基因筛查、定制治疗和患者数据分析，他们提供个性化护理。患者的招募、临床试验的设计和结果预测都使用神经网络进行了简化。此外，它们还通过症状评估和医学图像分析来改进疾病诊断。他们还根据基因图谱评估药物反应，帮助患者选择治疗方法。

• 交通:人工神经网络通过提供智能交通系统、预测和减少拥堵，在交通管理中发挥着关键作用。这些网络有助于自动驾驶汽车技术中安全导航的感知、判断和控制。神经网络还通过分析与维护、路线规划、车辆性能和燃油消耗相关的数据来改善车队管理。此外，通过提供实时监控、自适应信号和预测性维护，它们有助于智能交通基础设施的发展，并改进容量规划、需求预测和公共交通调度。

• 教育和研究:人工神经网络驱动自适应学习平台，根据学生的表现和学习偏好定制教育内容。它们帮助研究人员分析复杂的数据集、识别模式并预测各个学科的结果。在认知科学研究中，这些网络模拟大脑功能、记忆过程和决策机制。此外，它们还促进了用于进行实验和模拟的虚拟实验室的开发，促进了交互式学习体验。最后，神经网络使教育机构能够对学生表现、入学预测和资源分配优化进行预测分析。

• 其他:人工神经网络在金融、库存预测、风险评估、欺诈检测和交易等行业中得到广泛应用，在能源领域用于优化生产、预测需求并在零售中整合可再生能源，在个性化推荐、需求预测、定价和库存管理中，在环境监测中，在污染检测、气候建模和野生动物保护中，在娱乐中，在流媒体和媒体中进行内容推荐和分类。

驱动因素

对铝基解决方案的需求增加以引领市场扩张

对人工智能驱动解决方案不断增长的需求已成为全球人工神经网络市场增长的主要力量。人工智能解决方案是企业数字化拓展的基础和资源，是发展的关键因素。对人工智能的投资是这一趋势的重要根源，这是因为越来越多的国家将人工智能解决方案纳入其体系，并采取与现代技术相适应的政策。因此，通过挖掘人工智能提高生产力的潜力，人工智能正在不同领域进行更广泛的整合。通过这样做，组织可以摆脱与获取和维护本地硬件基础设施相关的初始定价。这一转变不仅强调人工智能解决方案的使用增加，而且强调采用人工智能作为开展业务、实现效率和竞争力的手段。

• 根据世界经济论坛 (WEF) 的数据，全球约 68% 的企业将人工智能和人工神经网络部署视为提高运营效率和竞争力的关键战略。

• 根据 OECD 的数据，57% 的成员国已将 ANN 技术纳入国家人工智能战略，以推动医疗、教育和智慧城市应用。

基于云的解决方案促进市场增长

而基于云的解决方案可能会继续引领人工智能神经网络市场扩张的步伐。由于人工智能领域不断进步，技术越来越先进，现在几乎所有的人工神经网络系统都选择基于云的部署。这主要是由于云计算提供的成本削减和数据存储优势。此外，云服务提供商订阅按使用量付费的计划，该计划允许企业只为他们在给定时间使用的服务付费。除了成本效益之外，这种方法还可以根据组织可能具有的不同需求调整资源。最后，人工神经网络系统的云解决方案凸显了其在提高运营效率或在日益先进的技术系统集成过程中的主导作用。

制约因素

缺乏专业知识的专家阻碍了市场增长

全球市场扩张的阻碍因素之一是计算资源短缺和缺乏精通 ANN 解决方案的合格人员。事实上，对于大企业来说，训练深度神经网络的要求是相当高的。有时需求如此之大，以至于可能需要采用新的昂贵技术，例如使用张量处理单元（TPU）或图形处理单元 (GPU)。此类信息的可用性是阻碍人工神经网络融入人们日常生活和组织工作的原因之一。此外，深度学习服务提供商对神经网络专家和专家的需求超过了合格人力资源的供应，这使得那些希望高效设计、训练和实施神经网络的人的招聘任务变得更加困难。特别是计算资源方面的挑战和专家资源的缺乏可能会减缓人工神经网络市场的增长。

• 根据联合国教科文组织 2023 年数字技能报告，54% 的国家面临人工神经网络培训专业人员的短缺，导致该领域出现巨大的人才缺口。

• 根据美国能源部 (DOE) 的数据，训练大型 ANN 模型每个项目消耗近 200 兆瓦时的能源，由于高计算成本而限制了增长。

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人工神经网络市场区域洞察

由于数据隐私和安全方面越来越多的法规合规趋势不断增强，北美市场不断发展

市场主要分为欧洲、拉丁美洲、亚太地区、北美、中东和非洲。

由于数据隐私和安全领域对监管合规性解决方案的需求更大，北美开始占据全球人工神经网络市场份额。该地区特别重视监管行动的实施，这些行动被认为既是为了数据隐私，也是为了保护安全免受网络威胁。数据隐私和安全合规解决方案的这一特点从逻辑上导致了北美人工神经网络市场的扩张。严格的法律是该地区用来强调保护隐私权和加强必要安全实践的愿望的工具之一。因此，北美在这一领域不断向前发展，并出台了更严格的法规，以确保该地区在全球市场格局中的正确地位。

主要行业参与者

主要行业参与者之间的战略合作伙伴关系通过创新帮助市场

主要行业参与者正在与研究机构、大学和其他组织建立战略合作伙伴关系，共同探索人工神经网络领域的开创性活动。这些合作伙伴关系包括专注于扩展人工智能研究和开发前沿的合作项目。通过与学术机构和研究组织的合作，公司利用不同专业知识、资源和观点的混合机会来推动人工神经网络的发展。这些企业的共同努力，旨在利用各方的集体智慧和聪明才智，实现更快的创新速度，或许在人工智能技术领域取得重大突破。这些策略展示了促进跨多个行业和学科的神经网络开发和集成的跨学科性质和跨学科性质的共同努力，成为人工神经网络发展和实现的驱动力。

• IBM公司（美国）:根据IBM研究中心最新数据，2023年在人工智能和人工神经网络相关技术方面申请了超过3,000项专利，巩固了其全球领先地位。

• 谷歌公司（美国）:根据 Google AI 的 2024 年报告，每天有超过 12 亿用户与 ANN 支持的服务（例如谷歌翻译和图像识别）进行交互。

顶级人工神经网络公司名单

• IBM Corporation (U.S.)
• Google Inc. (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Ward Systems Group, Inc (U.S.)
• NeuroDimension, Inc (U.S.)
• Alyuda Research, LLC (U.S.)
• Neuralware (U.S.)
• Qualcomm Technologies, Inc (U.S.)
• GMDH, LLC (U.S.)
• Clarifai (U.S.)
• Neural Technologies Limited (U.K.)
• Starmind International AG (Switzerland)
• SAP SE (Germany)

工业发展

2023 年 10 月:莫纳什大学的科学家们正在使用 3D 打印技术从大鼠脑细胞构建活体神经网络，他们预计将由此引发一场生物医学革命。与传统的全脑类似，这些迷你脑有望具有药物测试和个性化医疗的优势。问题在于细胞从实验室培养到人类使用的转化以及可扩展性以满足预期的全球需求。尽管困难重重，这项技术很快就会彻底改变神经退行性疾病的生物医学研究和治疗。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

该研究报告深入研究市场细分，利用定性和定量研究方法进行全面分析。它还评估财务和战略观点对市场的影响。此外，报告还考虑了影响市场增长的供需主导力量，提出了国家和区域评估。竞争格局非常详细，包括重要竞争对手的市场份额。该报告纳入了针对预期时间范围量身定制的新颖研究方法和玩家策略。总体而言，它以正式且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。