2017中国生物识别产业研究报告.pdf

中国生物识别产业研究报告2017Industry Research Report on Biometrics 敬请参阅报告结尾处免责声明高级分析师 吕祖山P10624601000052017年 9月益通 -生物识别行业研究报告生物识别技术，就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜、静脉等）和行为特征（如声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。生物识别 :飞速 成长的市场本报告为读者详细阐述了生物识别产业的概貌，从产业基本面为起点，从政策面与技术层面分析探讨了生物识别产业链现状，国内外生物识别产业发展现状，报告最后探讨了产业的目前的困境与未来的发展方向要点提示产品经理 朱明亮P1062460100001敬请参阅报告结尾处免责声明一、产业综述 1生物识别概述 2生物识别产业链 3二、生物识别产业背景 5政策支持行业发展 6技术日益成熟推动应用 7国内专利数量不断攀升 7市场规模在扩大 8三、生物识别行业发展现状 9全球生物识别复合增长率高 10国内市场规模还不够大 11四、生物识别细分领域 14虹膜识别领域 17人脸识别领域 18声纹识别领域 19指纹识别领域 20步态识别领域 21静脉识别领域 22五、生物识别产业不利因素 23安全性有待提高 24使用便利性需改进 24保证用户健康 24六、生物识别产业风险特征 25七、产业未来 27出现新的应用 28趋势和方向 29CONTENTS目录壹1产业概述2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告2所谓生物识别技术，就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜、静脉等）和行为特征（如声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。当前生物识别的技术已经比较成熟，应用场景丰富多样，现在将整个生物识别市场分为商用市场和公用市场两部分，商用市场瞄准的主要是企业应用，如门禁系统、考勤系统和金融机构的安全系统等；公用市场则针对的是政府应用，如边境管理系统、公安管理系统和身份系统等。按照不同的应用场景，可以将下游需求市场分成消费级市场（面向 C端）和系统级市场，系统级市场又可分为企业市场（面向B端）和政府市场（面向 G端）。消费级市场提供的是家庭或个人的单体应用，如指纹识别手机和指纹门锁里的指纹模组，特点是出货量大、单价低、对性能要求高，面向最终客户是个人，核心竞争力是技术和成本；系统级市场主要是系统级应用，厂商需要有系统集成能力，面对的客户主要是机构和政府，核心竞争力是技术和客户资源的获取能力。生物识别概述2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告3指纹识别是一项复杂的系统工程 ， 整个产业链可以分成模组和应用两大部分 ， 下游的应用厂商又可分为面向个人消费的如手机厂商和门锁厂商等；商业用户的系统方案商 ， 即结合指纹识别搭建系统级应用 。 而模组产业链由芯片设计 、 制造 、 封测 、 组装和零部件（ 盖板 、 金属环等 ） 环节构成 。生物识别产业链资料来源：海通证券研究所指纹识别产业链虹膜识别产业链该产业链由红外摄像头、红外 LED、算法、模组组装和系统集成方案构成，技术难度主要体现在算法和系统集成方案上。资料来源：海通证券研究所2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告芯片设计&算法 制造 封测 模组组装 用户盖板、金属环等部件手机等终端商系统方案商红外摄像头红外 LED镜头模组虹膜识别算法方案商 用户4生物识别产业链资料来源：海通证券研究所人脸识别产业链安防和银行是目前人脸识别最主要的下游用户 ， 在产业链中最核心的是算法和系统方案商 ， 这两点对应其核心竞争力 （ 技术和客户资源 ） 。在当前人脸识别准确率已经很高的条件下 ， 各厂商的产品准确率差距可以达到几个量级 ， 技术水平成为核心竞争力 ， 且目前公安部提供的头像照片开始加水印 ， 使得技术门槛又大幅提高 ， 国内能够去水印的厂商不多 ， 竞争对手从 2015年的十几家减少到 2016年的几家 ， 行业洗牌正在加速 。2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告高清摄像头服务器 /存储等基础硬件算法应用软件数据库等基础软件硬件提供商软件提供商人脸识别方案商 终端用户益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月贰5分子诊断产业背景62015年以来 ， 国家相继出台了 关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（ 征求意见稿 ） 、 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求 、 信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求 等法律法规 ， 为人脸识别在金融 、 安防 、 医疗等领域的普及打下了坚实的基础 。 与此同时 ， 2017年人工智能首次写入了国家政府报告 ， 作为人工智能的重要细分领域 ， 可以预计人脸识别相关政策支持力度将不断增强 。政策支持行业发展时间 政策名称 发布部门 主要内容2015年 1月 7日 关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见 （ 征求意见稿 ）中国人民银行坚持柜台开户为主，远程开户为辅；实施客户身份识别机制的自证。2015年 4月 14日 关于加强社会治安防控 体系建设的意见 中共中央办公厅、 国务院办公厅提出网络化管理要求 ， 以精确信息做到矛盾化解 。 未来网络化精细管理是平安城市和智能交通管理的发展方向 。2015年 5月 15日 安全防范视频监控人脸 识别系统技术要求国家质检总局、国家标准化管理委员会适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的总体规划 、 方案设计 、 设备生产 、 质量控制等 ， 其它领域可参考使用 。2015年 12月 25日中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知中国人民银行提供个人银行开立服务时 ，有条件的银行可探索生物特征识别技术和其它有效的技术手段作为检验 。2016年 5月 18日 “互联网 +”人工智能三年行动实施方案 发改委、科技部 等到 2018年打造人工智能基础资源与创新平台 、 人工智能产业体系 、 创新服务体系 ，标准化体系基本建立 ， 将人工智能普及到政府和企业之间 。2016年 11月 29日 关于落实个人银行账户 分类管理制度的通知 中国人民银行对二 、 三类账户的开立 、 变更 、 注销 ， 个人信息验证办法 ， 视频及人脸识别等技术手段以及不同账户的使用功能和限制等做了详细的规定 。2017年 3月 5日 2017年政府工作报告 国务院指出要加快培育壮大包括人工智能产业在内的新兴产业2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告7技术日益成熟推动应用得益于算法创新和采集设备的升级 ， 近几年在图像识别 、 语音识别和虹膜识别领域 ， 其识别准确率大幅度提高 ， 其中国内团队在各识别领域表现已经处于较为领先的地位 。 在识别难度较高的人脸识别技术方面 ， 根据人脸识别领域权威测试数据库 LFW公布的结果显示 ， 百度提供的算法人脸识别准确率已经达到 99.77%， 位居第一 ， 前十位中包括腾讯 ， Google的 FaceNet，香港中文大学的 DeepID， 旷视科技的 Face+等企业 ， 准确率都达到了 99%以上 。 根据 科学 杂志报道 ， 人类对人脸的平均识别率为 97.53%， 在测试数据集上识别算法已经超越了人类极限 。 人脸识别准确率的提升大大加速了其商业化应用 ， 目前已经广泛应用于多种场景 ， 如考勤签到 、 移动支付 、智慧银行 VTM和新型安防系统等 。伴随着国内对人脸识别领域的大力投入 ， 其专利数量也在不断上升 ，从每年新增数量上看 ， 2007年新增专利数量不足百例 ， 到 2015年迎来了爆发 ， 全年新增专利数量已经达到了 1398例 ， 在全球已经处于领先地位 。从累计专利数量上看 ， 中国的人脸识别公开专利已经超出 4000例 ， 明显多于其他国家和地区 。 技术实力的显著增强 ， 为国内打开市场 ， 产品的迅速普及打下坚实的基础 。国内专利数量不断攀升2017年 9月益通 -生物识别行业研究报告