从信息的发展历史来看，计算机行业经历了单机互联，到 PC 互联网，再到如今的 移动互联时代，信息化和智能化都经历了跨越式的进步。当前，我们正处于向智能化时 代变革的关键节点，从移动互联过渡到万物互联，面对的不再仅仅是人与人之间互联， 进一步的还有人与物、物与物之间的互联。
目前，在时代逐渐向万物互联变迁的背景下，人工智能产业已经开始爆发，而生物 识别则是其兴起的第一步。当下，行业的硬件和底层技术基石已筑，投资逻辑将逐渐向 应用端过渡。任何行业的兴起，数据收集是第一步。生物识别技术，一方面作为人工智 能时代重要的数据采集工具，是人工智能行业的应用最前端；另一方面，生物识别技术 得益于深度算法的创新和升级，其本身也处于飞速发展中。我们看好生物识别产业的发 展，该领域正在发生广泛而深刻的变化。
生物识别，是通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和 行为特征如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。目前常用的生物识别技术主要 是指纹识别、人脸识别、虹膜识别和静脉识别。不论采用何种技术，完整的生物识别系统流程包括信息采集获取、特征提取、生成 模板和特征比对。
2015 年 底 ImageNet 大赛中，微软亚洲研究院（MSRA）使用高达 152 层的神经网络，以绝对 优势包揽图像分类、图像定位以及图像检测全部三个项目的冠军，识别错误率降低至 3.57%，优于人眼的错误率（约 5.1%）。
2009 年全球生物识别市场规模为 34.22 亿美 元，2013 年生物识别市场规模接近 98 亿美元，2014 年生物识别规模突破百亿美元大 关，2015 年生物识别市场达到 130 亿美元，预计到 2020 年全球生物识别市场将突破 250 亿美元，CARG 为 14.9%，增速较为稳定。
目前指纹识别是应用最为广泛的识别技术，指纹识别产品在所 有识别产品中的比例为 58%，占绝对主导地位，人脸识别产品次之，比例为 7%，虹膜 识别产品比例为 6%。IBG 预计到 2020 年，指纹识别市场规模将达到 130 亿美元、人 脸识别 24 亿美元、虹膜识别将达到 16 亿美元。
虽然全国在生物识别技术领域研究已处于世界先进水平，但目前 应用规模和渗透率与欧美市场相差还很大，加之目前行业增速稳定，估计国内未来将有 较大发展空间。
2010 至 2014 年，国内生物识别市场平均增长率保持在 60% 以上，2014 年生物识别市场规模为 80 亿元，2015 年全国生物识别市场规模突破 100 亿元，预计 2020 年生物识别市场规模将突破 300 亿元，CAGR 为 24.6%。
消费级市场提供的是个人或家庭的单体应用，特点是出货量大、单价低、对性 能要求高，核心竞争力是技术和成本；系统级市场则主要是系统级应用，厂商需要有系 统集成能力，核心竞争力是技术和客户资源的获取能力。
移动市场指纹识别模组需求将一直持续增长并在 2020 年达到峰值 16 亿块，若假设苹果手机在后几年的出货量不变，那么增量全部来自安卓市场。若以 2014 和 2015 年单价 64 元和 39 元每颗计，并假设 16 年起单价分别降低 1/3、1/4、1/5， 则可估算安卓指纹识别模组市场价值，如图所示，我们认为在未来 2 年，市场规模将稳
定增长。
第一阶段生物识别用于内部管理，针对的是员工， 身份识别的流程是需要员工先登记生物信息；而第二阶段生物识别用于对外业务办理， 需要确定的是陌生人身份，这只能通过公安部身份证信息库的照片来确认。此外，人脸 识别拥有其他三种识别方式都不具备的优势：主动识别和远距离，这使得需要用到主动 识别的场景，如视频监控安防只能依靠人脸。
本文采编：CY320
