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生物识别进入黄金发展期 制约因素正在突破

发布日期:2018-01-20
云卡
  近一两年,生物识别及人工智能技术的应用可谓如日中天。互联网+、云处理平台、大数据纷纷与之结缘,安防、金融、商业、广告传媒等行业应用为之搅动而波涛汹涌。互联网巨头们敞开胸怀拥抱,各类投资者蜂拥而至,连传统实体经济的成功者们也跃跃欲试——生物识别和人工智能似乎已经渐入风口,随风而起、鹏程万里指日可待。
  生物的数据采集是人工智能应用的起点。生物识别是人工智能的第一步,没有数据的采集和整理、研究和分析便无从谈起。从技术成熟度角度看,中国技术水平处于世界先进水平,而市场规模相对较小,还有很大发展空间。
  中国生物识别市场规模(亿元)
 
云卡
  数据来源:公开资料整理
  制约生物识别产业发展的技术创新不足、应用场景窄、应用成本高这三大问题正在逐渐突破,产业将进入黄金发展期。其中,深度学习算法的成熟,使得生物识别的准确率得到大幅提升,以深度学习算法为基础的计算机技术的进步,为生物识别提供了强大的计算和分析工具;生物识别的应用场景已经明显拓宽,银行、公安部门等在很多场景推生物识别,生物识别也已入驻社保、教育、医疗系统,智能手机、智能家居的普及推动个人消费级市场的爆发;生物识别技术的成熟和场景应用的展开推动成本不断下降,从而对于市场形成正向反馈。
  生物识别作为智能化趋势下重要的入口安全环节,未来的市场驱动力在横纵向延伸。横向驱动力为应用场景的不断延伸,从传统的2B(商业应用的考勤、门禁等)向着2G(医疗、教育、社保等)、金融行业、2C等应用场景加速拓展,每个应用场景的特点不同决定了生物识别技术的适用性;纵向驱动力在于入口安全需求的提升以及技术的进步推动高辨识度、高客户体验的解决方案加速发展。
  场景应用中的互相渗透和融合成为趋势。不同的生物识别技术具有差异化的识别精度、成本、便利性以及受众的可接受度,因此适合应用的场景并不完全相同,但是伴随着技术本身的成熟和提升,在应用场景中也存在着相互渗透和融合的趋势。我们认为生物识别的发展趋势是更广泛、更安全和更便捷,更广泛在于应用场景的广泛,更安全在于技术和解决方案的安全、更便捷在于受众良好的用户体验。
  场景的深化,构建全产业链模式。生物识别的商业模式未来可能也将会多样化,从单纯的“产品输出”向“技术→产品→解决方案→服务→云计算/大数据”全产业链模式转型。全产业链模式类似微笑曲线,越往两端附加值越高,左端的技术和右端的大数据是未来产业的制高点,当前由于产业本身尚未进入数据变现阶段,因此把握核心技术者获得先机。
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