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神經處理單元（NPU）主要用於加速人工智慧（AI）和機器學習（ML）任務。
以下是一些主要的應用領域和使用者：

1. AI和機器學習：NPU是人工智慧和機器學習領域的直接受益者。這些技術依賴數據而蓬勃發展，NPU擅長消化和解釋大量資料集，使機器能夠以前所未有的速度學習。

2. 智慧型設備和物聯網：在智慧型設備和物聯網中，NPU不僅使電子產品變得更加智能，而且更加直覺和節能。

3. 汽車產業：在汽車產業中，自動駕駛汽車將重新定義我們的駕駛和交通概念，NPU在這一轉變中發揮關鍵作用。

4. 醫療：在醫療保健領域，NPU正在實現診斷準確性和個性化醫學。

5. 金融服務：在金融部門，NPU通過增強的安全性和詐欺檢測系統受益。

至於誰在使用NPU，以下是一些主要的使用者：

• 蘋果：蘋果在其產品中使用NPU已有一段時間了，尤其是以神經引擎（Neural Engine）為名。它安裝在M系列（如Mac）和A系列（如iPhone）的處理器中。

• 高通：高通是最早開始開發NPU的公司之一。

• 三星：三星的Exynos處理器也使用了NPU。

NPU（神經網路處理器）目前的應用和使用情況：

1. 主要應用領域：

a. 移動設備：
- 智能手機
- 平板電腦
- 可穿戴設備（如智能手錶）

b. 邊緣計算設備：
- IoT（物聯網）設備
- 智能家居產品
- 安全攝像頭

c. 自動駕駛車輛：
- 用於實時圖像處理和決策

d. 人工智能加速器：
- 用於數據中心和雲計算平台

2. 主要使用者：

a. 手機製造商：
- 華為：麒麟系列處理器中集成了 NPU
- Apple：A系列和M系列處理器中的神經網絡引擎
- 高通：Snapdragon 系列處理器中的 AI 引擎
- 三星：Exynos 處理器中的 AI 核心

b. 芯片公司：
- 耐能智慧（Kneron）：專注於邊緣 AI 處理器
- 寒武紀：專注於 AI 芯片設計
- Google：設計用於 AI 加速的 TPU（張量處理單元）

c. 汽車製造商：
- 特斯拉：自研 AI 芯片用於自動駕駛
- 其他汽車公司也在研發或採用 AI 芯片用於 ADAS 系統

d. 雲服務提供商：
- Google、Amazon、Microsoft 等公司在其數據中心使用 AI 加速器

e. 邊緣計算設備製造商：
- 各種 IoT 和智能家居設備製造商

雖然 NPU 的市場份額目前相對較小，但它在特定領域，尤其是需要高效率 AI 處理的移動和邊緣設備中，正在獲得越來越多的應用。
隨著 AI 技術的進一步普及和對能效的重視，NPU 的應用範圍和市場份額有望進一步擴大。

需要注意的是，8% 的市場份額數據可能主要指獨立的 NPU 芯片。
許多設備中的 NPU 功能是集成在 SoC（系統級芯片）中的，這部分可能沒有被單獨統計。
因此，NPU 技術的實際使用範圍可能比這個數字所反映的更廣。