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人臉識別

2020-2026年中國人臉識別行業深度分析及投資趨勢研究報告

【報告編號】RLSB

人臉識別行業應用領域分析及發展驅動因素

1、人臉識別行業發展簡介

人臉識別是實現視頻監控智能化的重要模塊之一，具有遠距離、非接觸、快速識別、與攝像監控高度契合等特點，早在 20 世紀 90 年代初期，就應用在一些英國的機場作安全監控。911 事件以后，美國機場等公共場所也開始逐步采用人臉識別技術，目前采用試點人臉識別技術的美國機場包括華盛頓國際機場、邁阿密國際機場等全美 20 個機場；除了機場，人臉識別技術還被應用在一些其他的安防領域，如坦帕市超級杯和公共街區等。但是，即便像英、美這些發達國家，人臉識別技術也沒有在全國范圍內大規模普及應用。該技術長時間難以獲得推廣的原因主要在于：高清數字相機普及率不高，監控區域采集到的人面信息清晰度不夠，無法獲得精確匹配，我國部分城市攝像頭滲透率（個/千人）與發達國家相比很存差距。

相關報告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2020-2026年中國人臉識別行業深度分析及投資趨勢研究報告》

此外，人臉識別技術不到位，在光線、角度、年齡變化后無法精確識別人臉；缺乏比對人臉庫，或政府人臉庫未聯網；政府考慮經費、人權等其他因素一定程度上制約了行業的發展。

2、人臉識別技術的應用

（1）安防領域

目前，我國人臉識別主要的應用領域還是安防領域，最初在 APEC 會議、世博會、奧運會、天安門廣場等重要場合或場所均有所采用。近年來，隨著平安城市大力推進，包括機場、地鐵、展會、海關、邊防口岸等區域都陸續有應用人臉識別技術的案例。地鐵方面，近期廈門地鐵招標的通信系統和視頻監控系統項目已經明確提出人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對等需求，并要求接入廈門市 110視頻監視平臺，而上海地鐵世博專線等小部分地鐵站已有在使用人臉識別布控；火車站和機場方面，在首都國際機場、上海、福建、廣西等省市的地方火車站也已有采用人臉識別技術；邊檢口岸上，新疆、廣東等部分省份的邊檢口岸已采用人臉識別技術，以防范逃往國外的逃犯；展會布控方面，人臉識別技術已經用在世博會、APEC、大運會等大型展會、運動會出入口上，防止大規模事故發生；監獄、看守所方面，主要用作監獄和看守所的門禁（AB 門）等區域，當犯人有逃跑企圖時可以及時預警；其他需要重點防范的區域，包括包括網吧、歌舞廳、社區、重點商圈等人流密集場合。

（2）校園領域

“三通兩平臺”的提出一定程度上促進了人臉識別技術在校園領域的應用，“三通兩平臺”即寬帶網絡校校通、優質資源班班通、網絡學習空間人人通，建設教育資源公共服務平臺和教育管理公共服務平臺。大數據、云平臺的發展帶動智慧校園進入新一輪爆發期，人臉識別技術作為智慧校園領域的一個新興模塊，目前人臉識別技術在安全監控、寢室管理、考勤、遺留人員排查等多個領域都可以得到運用。浙江信息工程學校早在2014年11月就在寢室管理引入人臉識別系統，學生出入寢室系統都會自動錄入信息，并將信息傳到監控終端，管理寢室的工作人員通過人臉識別系統，便可隨時掌握學校寢室入住的情況。2015 年，包括浙江師范大學、東北大學等高校也正在試點將人臉識別技術融入智慧校園系統；而在江蘇、浙江等地的智慧校園系統中也將包括人臉識別技術。

（3）金融領域

人臉識別技術在金融領域的應用是極為廣泛的，擁有巨大的市場空間。包括遠程開戶、ATM 終端機等都屬于靜態人臉識別的范疇；動態人臉識別主要用在銀行營業廳的實施監控上，用于排查可疑人員及 VIP 人員的識別。目前北京曠視科技有限公司的幾款動態人臉識別監控產品已經在江蘇銀行、民生銀行等銀行得到小規模的應用，但是未來前景可期。此外，人臉識別技術在醫院、高檔小區及酒店賓館均有一定程度的應用。

3、行業壁壘

（1）技術壁壘

人臉識別行業是一種新興的、科學技術含量極高的行業。人臉識別技術具有兩大特點：一是，人臉產品是先進的人工智能技術、圖像處理技術、電子技術、傳感技術以及計算機應用等多項尖端技術的具體應用相結合后的產物，該特點決定了人臉識別產品是技術密集、不斷創新的集成系統；二是，人臉識別產品的應用環境復雜多樣，并且用戶對產品的可靠性、準確性和適用性要求較高。上述特點需要行業廠商對圖像處理、模式識別、人工智能等多學科有深刻的理解，才能自主研發算法和大規模數據庫比對等核心技術，同時對用戶的業務需求有深入的理解，針對不同應用場合，積累了豐富的開發經驗和技巧，才能開發出具備市場競爭力的產品。綜合而言，企業不僅需擁有屬于自身的核心技術和核心算法，也需擁有與人臉識別領域相關的技術才能在行業內為客戶提供較多種類的服務。因此，人臉識別核心技術及相關技術成為人臉識別主要行業壁壘之一。

（2）人才壁壘

隨著國家的大力支持和市場需求的增長，致力于人臉識別領域的人才也在逐年增加，但是相較于市場本身巨大的人才需求，該領域的人才仍處于較為稀缺的情形。更為重要的是人臉識別系統中的軟件開發對人才的綜合要求較高：第一，對于核心算法開發人員，他們不但需要具有圖像處理、模式識別、人工智能等多方面的專業知識，還要求他們具有深厚的計算機理論知識；其次，他們還必須具備較高的軟件開發技能，能夠勝任大型系統軟件的開發任務；而且他們還必須精通人臉識別算法，能夠根據用戶的特定需求和應用環境，對核心算法進行個性化修改。第二，對于專業應用開發人才，需要對公安信息化領域有長期的行業積累，能夠較好地理解和發掘公安、安防等專業領域的業務需求。由于人才的招聘、培養不是一蹴而就的，并且，行業內領先企業的研發投入、研發體系、已有的技術儲備能夠給技術人才提供更好的發展機遇，在吸引人才及留住人才上具備明顯優勢。

此外，人臉識別領域的較大多數人才已經被吸引至有影響力的企業，而新進入者需進行一定的核心人才儲備，周期較長。此外，由于人臉識別行業處于成長期，相關技術升級較快，能夠持續給企業進行研發新技術、新產品，不斷為企業產品進行升級改造的人才更為稀缺。

（3）品牌壁壘

人臉識別的細分領域應用主要包括金融、教育、公安等高端領域，而高端領域的客戶通常以招標的方式選擇供應商。在招標過程中，企業品牌是招標方專家組考察企業實力的重要指標，具有較高品牌知名度的企業往往能夠借助品牌優勢占據較為有利的地位。同時，重大項目中標又進一步提升了企業的知名度，為企業開拓市場創造有利條件。因此，企業品牌對行業新進入者構成較強的行業壁壘。

（4）資金壁壘

人臉識別行業科技含量較高，所涉及的技術領域較廣，企業前期為進行該領域的研發往往需要較長時間，且未來具有較大的不確定性。企業前期基本沒有收入，研發周期較長，研發投入較大。在前期研發成功后，由于產品更新速度不斷加快，技術水平不斷提升，為提升產品競爭力，保持企業的持續發展，行業廠商需要持續投入研發資金，進行產品升級換代、拓展應用范圍、開發新產品，提升產品的技術水平，改進制造工藝，以降低產品開發成本和制造成本，提升產品性價比。此外，行業的下游客戶中，政府機關采購受到政府預算資金管理周期性的影響，需要供應商先期墊付部分資金。因此，企業前期投入、后期持續投入及行業特性等因素決定了企業的資金需求較高，從而構成行業壁壘。

（5）人臉庫壁壘

人臉庫對人臉識別領域的企業是至關重要的，尤其對提升核心算法和開發核心產品，也是起到決定性的作用，人臉庫的建立需要企業人臉收集渠道的建立并長期積累。因此，人臉庫也是人臉識別行業的壁壘之一。

4、影響行業的重要因素

（1）核心技術的發展

人臉識別行業是綜合了計算機、軟件平臺、網絡控制與傳輸等技術為一體的綜合性高新技術應用行業，行業正處于成長期，核心算法及相關技術正在處于不斷地發展過程中。盡管 911 事件后，美國機場等公共場所開始采用人臉識別技術，包括邁阿密國際機場等 20 個機場也開始試點人臉識別系統，但是遲遲未能廣泛應用的原因正是核心技術和算法尚不成熟，不能解決光線、表情、角度等識別干擾。因此，人臉識別行業的長足發展很大程度上取決于其核心技術能否持續發展，不斷地滿足客戶的各種需求。

（3）行業標準的建立

當前，由于國內人臉識別行業發展歷史不長，國家并未建立起相應的行業標準，市場上亦呈現出群雄紛爭的局面，北京海鑫科金高科技股份有限公司、廣州云從信息科技有限公司、中科奧森科技有限公司、北京曠視科技有限公司、福州海景科技開發有限公司等各自具有自身的技術優勢，能夠在某個領域具備一定的優勢。預計很快建立專門針對人臉識別的行業標準、質量標準，行業標準的建立對行業發展、市場的打開起著重要作用。

（3）人臉庫的建立

人臉庫就是收集有許多已知人群和未知人群的數據庫，這個數據庫中對每一幅圖像都有描述。人臉庫的信息量由后臺保存，當鏈接數據庫或搜索數據庫的時候很容易找到人臉。因此，人臉庫的建立對人臉識別的行業前景是至關重要的，人臉識別的核心算法和產品開發一定程度上依賴于人臉庫的完善程度，可以認定為人臉識別行業長足發展的前置條件。人臉庫的建立一方面能夠更好的驗證核心技術及核心算法的正確性和應用性，另一方面，人臉庫的建立有助于產品開發的多樣性和實用性。因此，人臉庫的建立健全是對人臉識別長足行業發展的重要因素。

（4）產業扶持政策的持續推出

產業政策的持續扶持將是新興行業能夠持續快速發展的重要因素。在全球范圍內，應用生物特征識別技術的產品和解決方案越來越成為維護社會治安、打擊各類刑事和經濟犯罪的主要利器，成為打擊和防范恐怖犯罪活動、維護社會和諧、保障國土安全的重要技術支撐。2007 年，國務院頒布的《實施國家中長期科學與技術發展規劃綱要（2006-2020 年）》對我國未來 15 年的科學技術及產業發展進行重點規劃和部署，在公共安全重點領域，綱要明確提出要重點研究開發個體生物特征識別，凸現了生物特征識別技術對于公共安全乃至國家科技發展的重要性。另外，工信部、科技部和國家發改委共同制訂的《我國信息產業擁有自主知識產權的關鍵技術和重點產品目錄》，生物特征識別產品及系統也被列為重點發展產品。2015年以來，國家密集出臺了《關于銀行業金融機構遠程開立人民幣賬戶的指導意見（征求意見稿）》，給人臉識別普及打開了門縫；其后，《安全防范視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉識別在金融、安防、醫療等領域的普及打下了堅實的基礎，掃清了政策障礙。同時，2017年人工智能首次寫入國家政府報告，作為人工智能的重要細分領域，國家對人臉識別相關的政策支持力度在不斷的加大。2017年12月發布的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》規劃“到2020年，復雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%”。諸如上述類似的產業政策的持續推出并有效實施將是人臉識別行業能否持續發展的重要因素。

5、行業風險特征

（1）市場風險

以人臉識別為核心技術的模式識別與圖像識別的相關領域面臨一定的市場風險。目前，靜態人臉識別的核心算法和相關技術已經相對成熟，應用也相對廣泛，已經在安防領域、戶籍管理、人口管理、社保身份認證等領域廣為應用。而動態人臉識別的核心算法和有關技術仍處于高速發展中，許多監控識別系統也仍處于試點應用階段，應用領域也過多的集中于政府相關的地鐵站、高鐵站、飛機場、公安及司法領域，而民用市場尚未得到充分開發。因此，如果未來行業應用仍集中于政府市場，不能快速開發民用市場，在應用領域無法得到拓展，在產品種類無法做到多樣化，那人臉識別行業將面臨一定的市場風險。

（2）政策風險

近年來，人臉識別行業逐漸受到國家重視，并得到了諸多的政策支持。國家公安部、教育部相繼出臺相關政策，以促進人臉識別技術在公安系統、教育系統的應用。在公安部的號召下，山東省、陜西省、廣西省等地已經開始建設省級人臉識別應用平臺；在“三通兩平臺”的政策指引下，寧波市等地已經開始了人臉識別系統在校園領域的拓展，這些政策均為行業發展帶來了前所未有的發展機遇。但是，未來如果政府的產業支持政策發生變化，則相關部門可能減少或者直接取消人臉識別的相關產品的訂單，在民用市場尚未完全打開之時，政策變化可能為行業帶來較大影響。

（3）競爭風險

人臉識別行業正處于群雄紛爭的年代，北京海鑫科金高科技股份有限公司、廣州云從信息科技有限公司、中科奧森科技有限公司、北京曠視科技有限公司及凱澤科技等公司各自擁有在某方面的技術領先性，但是動態人臉識別現在的主要應用在于政府市場，包括公安、司法等部門，新進入者和現有競爭者難免會為了取得政府市場的訂單而不惜打價格戰，以低價策略進行市場滲透，壓縮了整個行業的利潤空間的同時，更嚴重的是不利于行業的持續創新和良性發展。另一方面，地方政府出于保護當地企業發展的目的，以提高成本和門檻的方式阻止優質公司的跨區域擴張，這將不利于市場競爭環境的培養。此外，隨著人臉識別市場規模擴大、技術進步，與原有的先行企業相比具有品牌、技術等劣勢，且未來有更多的競爭者加入，投資者面臨著行業競爭加劇的風險。行業市場競爭逐步加劇，如果投資者不能培養自己的競爭優勢，將面臨在激烈的市場競爭中被淘汰的風險。

 

《2020-2026年中國人臉識別行業深度分析及投資趨勢研究報告》

第一章　人臉識別的基本概況

1.1　人臉識別技術總述

1.1.1　基本概念

1.1.2　識別流程

1.1.3　人臉特征

1.1.4　識別算法

1.1.5　識別數據

1.1.6　配合程度

1.2　人臉識別發展特性

1.2.1　相似性

1.2.2　易變性

1.3　人臉識別發展優勢

1.3.1　技術特點

1.3.2　技術優勢

1.3.3　應用優勢

1.4 人臉識別市場規模分析

1.4.1 全球人臉識別市場規模分析

1.4.2 中國人臉識別市場規模分析

 

第二章　人臉識別行業發展環境分析

2.1　國際環境

2.1.1　國際經濟環境

2.1.2　市場發展規模

2.1.3　行業發展趨勢

2.2　政策環境

2.2.1　行業標準發布

2.2.2　標準內容分析

2.2.3　央行支持文件

2.2.4　科技創新規劃

2.3　經濟環境

2.3.1　宏觀經濟概況

2.3.2　工業運行情況

2.3.3　固定資產投資

2.3.4　宏觀經濟展望

2.4　社會環境

2.4.1　互聯網普及情況

2.4.2　居民收入情況

2.4.3　國家科研實力

2.5　產業環境

2.5.1　市場規模機構

2.5.2　市場機構分析

2.5.3　產業發展挑戰

 

第三章　2015-2019年中國人臉識別行業發展分析

3.1　中國人臉識別行業發展動因

3.1.1　識別效率提升

3.1.2　應用需求上升

3.1.3　接受程度較高

3.1.4　相關政策利好

3.2　中國人臉識別產業鏈分析

3.2.1　產業鏈結構分析

3.2.2　上下游布局企業

3.2.3　上游發展特點分析

3.2.4　中游技術發展進展

3.2.5　下游未來發展趨勢

3.3　2015-2019年中國人臉識別市場發展狀況

3.3.1　市場發展階段

3.3.2　市場產品分類

3.3.3　市場發展特點

3.3.4　市場發展規模

3.3.5　商業模式分析

3.3.6　盈利模式分析

3.4　中國人臉識別行業發展問題

3.4.1　行業發展問題

3.4.2　技術發展瓶頸

3.4.3　隱私保護問題

3.4.4　技術安全問題

3.5　中國人臉識別市場應對措施

3.5.1　產業發展建議

3.5.2　技術發展對策

3.5.3　技術安全防范

 

第四章　2015-2019年人臉識別技術發展分析

4.1　人臉識別技術綜況

4.1.1　技術發展歷程

4.1.2　技術原理分析

4.1.3　技術發展特點

4.1.4　關鍵技術分析

4.1.5　技術影響生活

4.2　人臉識別系統分析

4.2.1　系統構成分析

4.2.2　系統設計流程

4.2.3　重點模塊構建

4.2.4　系統細分模塊

4.3　3D人臉識別技術分析

4.3.1　3D人臉識別方案

4.3.2　3D人臉識別原理

4.3.3　3D人臉識別優勢

4.3.4　3D人臉識別應用

4.3.5　手機應用狀況分析

4.3.6　3D人臉識別前景

4.4　人臉識別與相關技術的融合

4.4.1　人臉識別+大數據

4.4.2　人臉識別+虛擬現實

4.5　其他生物識別技術分析

4.5.1　指紋識別技術

4.5.2　虹膜識別技術

4.5.3　語音識別技術

4.5.4　指靜脈識別技術

 

第五章　2015-2019年中國人臉識別應用狀況及模式

5.1　人臉識別技術應用綜況

5.1.1　應用階段分析

5.1.2　主要識別產品

5.1.3　主要用途分析

5.1.4　重點應用領域

5.1.5　商業化發展分析

5.2　人臉識別應用模式分析

5.2.1　人臉識別的1：1模式

5.2.2　人臉識別的1：N模式

5.2.3　人臉識別的M：N模式

5.2.4　三種應用模式的對比

 

第六章　2015-2019年中國人臉識別重點應用領域分析

6.1　智慧金融領域

6.1.1　人臉識別應用背景

6.1.2　人臉識別應用場景

6.1.3　金融應用前景展望

6.1.4　銀行應用規模預測

6.2　智能手機領域

6.2.1　智能手機產量規模

6.2.2　手機人臉識別技術

6.2.3　人臉識別手機產品

6.2.4　人臉識別應用問題

6.2.5　技術應用趨勢預測

6.2.6　技術應用規模預測

6.3　電子支付領域

6.3.1　電子支付市場規模

6.3.2　電子支付用戶規模

6.3.3　生物支付成為主流

6.3.4　人臉識別保障安全

6.3.5　電商支付領域應用

6.3.6　人臉識別支付案例

6.4　交通客運領域

6.4.1　交通運輸業狀況

6.4.2　軌交信息化需求

6.4.3　高鐵檢票應用

6.4.4　機場應用詳析

6.4.5　輪渡票務應用

6.4.6　出入境人臉識別

6.4.7　公交安全駕駛應用

6.5　監控安防領域

6.5.1　安防市場規模分析

6.5.2　視頻監控應用需求

6.5.3　人臉識別應用進程

6.5.4　人臉識別應用意義

6.5.5　人臉識別應用場景

6.5.6　應用布局企業分類

6.5.7　應用需求空間預測

6.6　智能門禁領域

6.6.1　門禁行業發展狀況

6.6.2　門禁智能發展趨勢

6.6.3　人臉識別應用優勢

6.6.4　技術應用于智慧社區

6.6.5　地區應用動態分析

6.7　校園管理領域

6.7.1　課堂考勤管理

6.7.2　校園安全管理

6.7.3　防作弊生物技術

6.7.4　考場防作弊監控

6.7.5　高考人臉識別系統

6.8　其他應用領域

6.8.1　醫療健康領域

6.8.2　電子政務領域

6.8.3　公安系統應用

6.8.4　保險業務領域

6.8.5　新零售業務領域

6.8.6　智能迎賓系統

6.8.7　其他部分應用

 

第七章　2015-2019年中國人臉識別行業競爭格局

7.1　整體競爭格局

7.1.1　品牌競爭格局

7.1.2　技術競爭格局

7.1.3　企業競爭格局

7.1.4　五力競爭分析

7.2　初創公司陣營

7.2.1　陣營主體構成

7.2.2　商業模式分析

7.2.3　市場份額占比

7.2.4　競爭焦點分析

7.3　上市公司陣營

7.3.1　陣營主體構成

7.3.2　運營狀況對比

7.3.3　企業布局方向

7.4　互聯網公司陣營

7.4.1　國際企業布局

7.4.2　百度布局動態

7.4.3　騰訊布局動態

7.4.4　阿里布局動態

 

第八章　2015-2019年人臉識別市場重點企業運營分析

8.1　漢王科技

8.1.1　企業發展概況

8.1.2　人臉識別布局

8.1.3　經營效益分析

8.1.4　業務經營分析

8.1.5　財務狀況分析

8.1.6　核心競爭力分析

8.1.7　未來前景展望

8.2　海鑫科金

8.2.1　企業發展概況

8.2.2　人臉識別布局

8.2.3　經營效益分析

8.2.4　業務經營分析

8.2.5　財務狀況分析

8.2.6　核心競爭力分析

8.2.7　公司發展戰略

8.2.8　未來前景展望

8.3　像素數據

8.3.1　企業發展概況

8.3.2　人臉識別布局

8.3.3　經營效益分析

8.3.4　業務經營分析

8.3.5　財務狀況分析

8.3.6　核心競爭力分析

8.3.7　公司發展戰略

8.3.8　未來前景展望

8.4　商湯科技

8.4.1　企業發展概況

8.4.2　人臉識別布局

8.4.3　經營效益分析

8.4.4　業務經營分析

8.4.5　財務狀況分析

8.4.6　核心競爭力分析

8.4.7　公司發展戰略

8.4.8　未來前景展望

8.5　川大智勝

8.5.1　企業發展概況

8.5.2　人臉識別業務

8.5.3　經營效益分析

8.5.4　業務經營分析

8.5.5　財務狀況分析

8.5.6　核心競爭力分析

8.5.7　公司發展戰略

8.5.8　未來前景展望

8.6　曠視科技

8.6.1　企業發展概況

8.6.2　人臉識別業務

8.6.3　經營效益分析

8.6.4　業務經營分析

8.6.5　財務狀況分析

8.6.6　核心競爭力分析

8.6.7 公司發展戰略

8.6.8 未來前景展望

8.7　凱澤科技

8.7.1　企業發展概況

8.7.2　人臉識別業務

8.7.3　經營效益分析

8.7.4　業務經營分析

8.7.5　財務狀況分析

8.7.6　核心競爭力分析

8.7.7 公司發展戰略

8.7.8 未來前景展望

8.8　佳都科技

8.8.1　企業發展概況

8.8.2　人臉識別業務

8.8.3　經營效益分析

8.8.4　業務經營分析

8.8.5　財務狀況分析

8.8.6　核心競爭力分析

8.8.7 公司發展戰略

8.8.8 未來前景展望

8.9　智慧眼

8.9.1　企業發展概況

8.9.2　人臉識別業務

8.9.3　經營效益分析

8.9.4　業務經營分析

8.9.5　財務狀況分析

8.9.6　核心競爭力分析

8.9.7 公司發展戰略

8.9.8 未來前景展望

 

第九章　2020-2026年中國人臉識別行業發展機遇分析

9.1　生物識別市場發展前景向好

9.1.1　市場需求空間

9.1.2　應用趨勢明朗

9.1.3　產業發展方向

9.1.4　技術發展趨勢

9.2　人臉識別企業投融資布局加快

9.3　人臉識別市場投資態勢良好

9.3.1　驅動因素分析

9.3.2　市場融資加快

9.3.3　技術研發推進

9.3.4　技術要求提高

 

第十章　2020-2026年中國人臉識別行業發展前景及趨勢分析

10.1　人臉識別市場發展前景展望

10.1.1　智慧城市推動

10.1.2　行業發展展望

10.1.3　發展潛力分析

10.1.4　行業競爭格局展望

10.1.5　國際市場布局

10.2　人臉識別行業未來發展趨勢

10.2.1　行業整體發展趨勢

10.2.2　多模態融合趨勢

10.2.3　行業規范化趨勢

10.2.4　技術精準化趨勢

10.3 人臉識別規模預測

10.3.1 全球人臉識別市場規模預測

10.3.2 中國人臉識別市場規模預測