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세계의 뉴로모픽 센서 시장
Neuromorphic Sensors
상품코드 : 1787229
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 191 Pages
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한글목차

세계의 뉴로모픽 센서 시장은 2030년까지 26억 달러에 달할 전망

2024년에 6억 8,300만 달러로 추정되는 세계의 뉴로모픽 센서 시장은 2024-2030년에 CAGR 25.1%로 성장하며, 2030년에는 26억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 영상 센서는 CAGR 22.9%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 9억 9,490만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 오디오 센서 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 25.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 1억 8,610만 달러, 중국은 CAGR 32.8%로 성장 예측

미국의 뉴로모픽 센서 시장은 2024년에 1억 8,610만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR을 32.8%로, 2030년까지 6억 2,980만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 20.5%와 22.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 뉴로모픽 센서 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

뉴로모픽 센서는 인공지능의 미래를 어떻게 재정의하고 있는가?

뉴로모픽 센서는 인간 뇌의 신경회로망을 모방하여 감각 정보를 실시간으로 처리함으로써 인공지능(AI)과 머신러닝에 변화를 가져옵니다. 뉴로모픽 센서는 디지털 컴퓨팅 방식에 의존하는 기존 센서와 달리 스파이킹 신경망(SNN)을 이용해 데이터를 처리함으로써 에너지 효율이 뛰어나고, 빠르고 병렬적인 정보처리를 가능하게 합니다. 이러한 센서는 감각과 의사결정 능력을 향상시켜 로봇공학, 자율주행차, 헬스케어, 산업 자동화 등 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 시각 시스템에서 뉴로모픽 센서는 물체 인식, 움직임 감지, 저조도 이미징을 향상시켜 보안 감시 및 증강현실(AR) 용도에 적합합니다. 헬스케어 분야에서 뉴로모픽 센서는 뇌-기계 인터페이스 및 의족에 통합되어 보다 반응성이 높은 적응형 제어를 제공합니다. 또한 뉴로모픽 청각 센서는 인간의 청각의 생물학적 메커니즘을 재현하여 음성 인식 및 보청기를 강화합니다. AI 용도이 계속 확대되고 있는 가운데, 신경모방형 센서는 최소한의 전력 소비와 대기 시간으로 데이터를 처리하는 실시간 적응형 학습 시스템을 실현하는 데 중요한 역할을 하며, 보다 자율적이고 지능적인 기계를 위한 발판을 마련하고 있습니다.

뉴로모픽 센서의 개발 및 보급에 영향을 미치는 과제는?

뉴로모픽 센서는 혁신적인 잠재력에도 불구하고 보급을 가로막는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 주요 장애물 중 하나는 뉴로모픽 칩의 설계 및 제조의 복잡성입니다. 뉴로모픽 칩은 기존 반도체 제조 공정과 다른 특수한 재료와 아키텍처를 필요로 하기 때문입니다. 또한 뉴로모픽 센서를 기존 AI 프레임워크에 통합할 때에도 현재 AI 모델은 주로 기존 컴퓨팅 아키텍처를 위해 설계되었으므로 호환성 문제가 발생합니다. 또한 뉴로모픽 센서 기술은 고가이기 때문에 대량 시장 응용에 대한 접근이 제한되어 있으며, 그 사용은 고급 연구 및 특수 산업으로 제한되어 있습니다. 또 다른 중요한 과제는 신경모픽 처리를 위한 표준화된 소프트웨어나 알고리즘이 없기 때문에 개발자가 실제 용도에서 이러한 센서의 능력을 충분히 활용하기 어렵다는 점입니다. 또한 뉴로모픽 센서는 방대한 양의 감각 정보를 처리하므로 강력한 암호화와 프라이버시 보호 조치가 필요하며, 데이터 보안에 대한 우려가 발생합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 뉴로모픽 컴퓨팅 연구에 대한 투자를 늘리고, 업계 전반의 표준을 개발하며, 학계, 반도체 기업, AI 개발자들이 협력하여 상용화를 가속화해야 합니다.

기술 혁신은 뉴로모픽 센서 기술의 진화를 어떻게 촉진하고 있는가?

기술의 발전은 뉴로모픽 센서의 개발 및 상용화를 빠르게 가속화하고, 그 기능성, 확장성, 실세계 적용을 강화하고 있습니다. 가장 중요한 돌파구 중 하나는 멤리스터 기반 하드웨어의 통합입니다. 이를 통해 뉴로모픽 센서는 정보 저장과 처리를 동시에 할 수 있으며, 에너지 소비를 줄이고 계산 효율을 높일 수 있습니다. 또 다른 큰 혁신은 이벤트 기반 비전 센서의 개발입니다. 이 센서는 정적인 프레임을 캡처하는 것이 아니라 장면의 변화를 처리함으로써 자율 내비게이션 및 산업 자동화 등의 용도를 위한 초고속 모션 감지를 가능하게 합니다. 또한 뉴로모픽 센서는 AI 기반 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 통합되어 클라우드 기반 계산에 의존하지 않고도 실시간 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 또한 뉴로모픽 청각 센서와 후각 센서의 발전으로 기계가 소리와 화학 신호를 보다 효율적으로 처리할 수 있게 되어 음성 인식, 스마트 농업, 환경 모니터링에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 생물학에서 영감을 얻은 시냅스 트랜지스터와 뇌에서 영감을 얻은 컴퓨팅 아키텍처에 대한 연구를 통해 신경모방형 센서의 적응성과 학습 능력이 더욱 강화되어 AI 기반 인식 시스템의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 이러한 기술 혁신이 계속 성숙해짐에 따라 뉴로모픽 센서는 차세대 AI 용도의 기본 구성 요소가 될 것으로 예측됩니다.

뉴로모픽 센서 시장의 성장 원동력은?

뉴로모픽 센서 시장의 성장은 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅에 대한 수요 증가, 로봇 공학 및 자율 시스템의 발전, 엣지 AI 용도의 부상 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. IoT 기기 및 스마트 센서의 보급은 실시간 데이터 처리 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있으며, 뉴로모픽 센서는 기존 컴퓨팅 모델을 대체할 수 있는 매력적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 뉴로모픽 비전 센서는 자율주행차의 빠른 물체 인식과 적응형 의사결정을 가능하게 하므로 자율주행차 산업의 확장에 중요한 원동력이 되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 뉴로모픽 센서를 뇌-기계 인터페이스, 인공관절, 신경 재활 장비에 통합하여 환자에게 보다 직관적이고 반응성이 높은 상호작용을 제공함으로써 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 또한 국방 및 항공우주 분야에서는 첨단 감시, 드론 내비게이션, 전장 자동화 등의 용도로 뉴로모픽 센서 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한 정부 및 민간 기관의 연구 자금이 증가함에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅의 기술 혁신이 가속화되고 있으며, 이러한 센서의 잠재적 용도가 여러 산업으로 확대되고 있습니다. AI 기반 인지 시스템이 계속 진화하고 있는 가운데, 신경모방형 센서는 지능형 컴퓨팅과 자율적 의사결정의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.

부문

센서 유형(영상 센서, 음성 센서, 후각 센서, 터치 센서, 기타 센서 유형)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장과 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 큐레이트된 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Neuromorphic Sensors Market to Reach US$2.6 Billion by 2030

The global market for Neuromorphic Sensors estimated at US$683.0 Million in the year 2024, is expected to reach US$2.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 25.1% over the analysis period 2024-2030. Image Sensors, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 22.9% CAGR and reach US$994.9 Million by the end of the analysis period. Growth in the Audio Sensors segment is estimated at 25.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$186.1 Million While China is Forecast to Grow at 32.8% CAGR

The Neuromorphic Sensors market in the U.S. is estimated at US$186.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$629.8 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 32.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.5% and 22.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.1% CAGR.

Global Neuromorphic Sensors Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Neuromorphic Sensors Redefining the Future of Artificial Intelligence?

Neuromorphic sensors are transforming artificial intelligence (AI) and machine learning by mimicking the human brain’s neural networks to process sensory information in real time. Unlike conventional sensors, which rely on digital computing methods, neuromorphic sensors process data using spiking neural networks (SNNs), enabling energy-efficient, high-speed, and parallel information processing. These sensors are revolutionizing various industries, including robotics, autonomous vehicles, healthcare, and industrial automation, by enhancing sensory perception and decision-making capabilities. In vision systems, neuromorphic sensors improve object recognition, motion detection, and low-light imaging, making them ideal for applications in security surveillance and augmented reality. In healthcare, neuromorphic sensors are being integrated into brain-machine interfaces and prosthetic devices to provide more responsive and adaptive control. Additionally, neuromorphic auditory sensors are enhancing speech recognition and hearing aids by replicating the biological mechanisms of human hearing. As AI applications continue to expand, neuromorphic sensors are playing a crucial role in enabling real-time, adaptive learning systems that process data with minimal power consumption and latency, setting the stage for more autonomous and intelligent machines.

What Challenges Are Impacting the Development and Adoption of Neuromorphic Sensors?

Despite their transformative potential, neuromorphic sensors face several challenges that hinder widespread adoption. One of the primary obstacles is the complexity of designing and manufacturing neuromorphic chips, as they require specialized materials and architectures that differ from conventional semiconductor fabrication processes. The integration of neuromorphic sensors into existing AI frameworks also presents compatibility issues, as current AI models are primarily designed for traditional computing architectures. Additionally, the high cost of neuromorphic sensor technology limits its accessibility for mass-market applications, restricting its use to high-end research and specialized industries. Another critical challenge is the lack of standardized software and algorithms for neuromorphic processing, making it difficult for developers to fully harness the capabilities of these sensors in real-world applications. Furthermore, data security concerns arise as neuromorphic sensors process vast amounts of sensory information, requiring robust encryption and privacy protection measures. Addressing these challenges will require increased investment in neuromorphic computing research, the development of industry-wide standards, and collaborations between academia, semiconductor companies, and AI developers to accelerate commercialization.

How Are Innovations Driving the Evolution of Neuromorphic Sensor Technology?

Technological advancements are rapidly accelerating the development and commercialization of neuromorphic sensors, enhancing their functionality, scalability, and real-world applications. One of the most significant breakthroughs is the integration of memristor-based hardware, which enables neuromorphic sensors to store and process information simultaneously, reducing energy consumption and increasing computational efficiency. Another major innovation is the development of event-based vision sensors, which process changes in a scene rather than capturing static frames, enabling ultra-fast motion detection for applications such as autonomous navigation and industrial automation. Additionally, neuromorphic sensors are being integrated with AI-driven edge computing platforms, allowing them to perform real-time data processing without relying on cloud-based computation. Advancements in neuromorphic auditory and olfactory sensors are also enabling machines to process sound and chemical signals more efficiently, opening new possibilities in speech recognition, smart agriculture, and environmental monitoring. Research into biologically inspired synaptic transistors and brain-inspired computing architectures is further enhancing the adaptability and learning capabilities of neuromorphic sensors, pushing the boundaries of AI-driven perception systems. As these innovations continue to mature, neuromorphic sensors are expected to become a fundamental component of next-generation AI applications.

What Is Driving the Growth of the Neuromorphic Sensors Market?

The growth in the neuromorphic sensors market is driven by several factors, including the increasing demand for energy-efficient AI computing, advancements in robotics and autonomous systems, and the rise of edge AI applications. The proliferation of IoT devices and smart sensors is fueling demand for real-time data processing solutions, making neuromorphic sensors an attractive alternative to traditional computing models. The expansion of the autonomous vehicle industry is also a key driver, as neuromorphic vision sensors enable high-speed object recognition and adaptive decision-making in self-driving cars. In healthcare, the integration of neuromorphic sensors into brain-machine interfaces, prosthetics, and neurorehabilitation devices is accelerating market growth, providing more intuitive and responsive interactions for patients. The defense and aerospace sectors are also investing heavily in neuromorphic sensor technology for applications such as advanced surveillance, drone navigation, and battlefield automation. Additionally, increasing research funding from governments and private institutions is accelerating neuromorphic computing innovations, expanding the potential applications of these sensors across multiple industries. As AI-driven perception systems continue to evolve, neuromorphic sensors are poised to play a crucial role in shaping the future of intelligent computing and autonomous decision-making.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Neuromorphic Sensors market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Sensor Type (Image Sensors, Audio Sensors, Olfactory Sensors, Touch Sensors, Other Sensor Types)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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