人脸识别行业现状与前景趋势分析报告

1、人脸识别行业现状与前景趋势分析报告目录1.人脸识别行业现状51.1人脸识别行业定义及产业链分析51.2人脸识别市场规模分析82.人脸识别行业存在的问题82.1识别技术应用尚未成熟92.2网络安全防护能力不足92.3个人影像数据疏于管理92.4行业服务无序化102.5供应链整合度低102.6产业结构调整进展缓慢102.7供给不足，产业化程度较低113.人脸识别行业前景趋势123.1应用范围逐渐扩大123.2由2D向3D转变123.3大数据与人脸识别技术的融合趋势分析123.42D人脸识别技术产品市场展趋势分析123.53D人脸识别技术产品市场展趋势分析133.6智慧城市建设对人脸识别技术的需求趋

2、势133.7政策频发，助推产业发展133.8中国人脸识别市场规模逐步扩大143.9延伸产业链143.10生态化建设进一步开放153.11服务模式多元化153.12呈现集群化分布163.13需求开拓173.14行业发展需突破创新瓶颈174.人脸识别行业政策环境分析194.1人脸识别行业政策环境分析194.2人脸识别行业经济环境分析194.3人脸识别行业社会环境分析194.4人脸识别行业技术环境分析205.人脸识别行业竞争分析215.1人脸识别行业竞争分析215.1.1对上游议价能力分析215.1.2对下游议价能力分析215.1.3潜在进入者分析225.1.4替代品或替代服务分析225.2中国人脸

3、识别行业品牌竞争格局分析235.3中国人脸识别行业竞争强度分析236.人脸识别产业投资分析246.1中国人脸识别技术投资趋势分析246.2中国人脸识别行业投资风险246.3中国人脸识别行业投资收益25人脸识别行业现状人脸识别行业定义及产业链分析人脸识别有广义与狭义之分，从广义上讲，人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视

4、频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。随着智慧城市的建设以及智慧家庭的发展，3D人脸识别将有着更广阔的发展空间。人脸识别行业是指从事人脸识别相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知人脸识别行业定义，对预测并引导人脸识别行业前景，指导行业投资方向至关重要。人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术

5、已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。中国人脸识别产业链的参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。人脸识别行业热点频频，市场频频关注背后，是人脸识别行业巨大的市场空间。目前，中国人脸识别精确度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，下游应用领域(尤其是金融、安防、互联网领域)需求强劲。这一切都预示着人脸识别技术爆发点即将到来。行业爆发点背后，行业内竞争也在不断加剧，大型人脸识别企业间并购整合与资本运作日趋频繁

6、，国内优秀的人脸识别企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对当前市场环境和发展趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。人脸识别产业的上游是硬件基础的支撑，包括高清摄像头、处理芯片(CPU、GPU、TPU)、服务器和数据与视频传输设备，在摄像头方面海康威视、大华股份等企业水平较为先进;处理芯片方面英伟达、英特尔和AMD等国际巨头占据领先地位;而在服务器和数据传输方面，我国华为、阿里等厂商发展迅速。产业链中游主要是人脸识别算法和软件服务，在算法软件方面我国腾讯、百度、旷视科技、云从科技、商汤科技等企业已处在全球领先地位;软硬件集成中安防巨头海康威视、大华股份，以及汉王科技、川大智能等企

7、业竞争较为激烈。目前我国人脸识别已经广泛应用到智能手机使用、机场和火车站身份认证、金融远程开户、企业门禁考勤等场景，随着未来技术条件的进一步成熟以及智能化时代的全面到来，人脸识别的应用将进一步拓展和深化。上游产业中游产业下游产业美颜贴图真实数据虚拟数据机器学习人工智能GPU人脸模型解决方案嵌入式软件图搜索智能手机摄像头消费终端人脸识别市场规模分析随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，人脸识别行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户需求变化，极大丰富行业应用场景。通过产品与服务质量的不断优化升级，推动人脸识别产业应用的爆发式增长。目前，我国的人脸识别行业发展尚处于起步阶段。20

8、19年刷脸支付有望达到1.18亿人，并且持续增长，预计2022年突破7.6亿人，随着以支付宝为代表的典型平台加大刷脸支付产品落地应用的投放力度，能更好的满足用户对便捷度要求的刷脸支付方式得以快速推广，覆盖用户不断扩大。2020年行业市场规模将会达到53.3亿元。预计未来几年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度，到2022年人脸识别市场规模将达67亿元左右。人脸识别行业存在的问题 识别技术应用尚未成熟图像识别的准确性对机器学习并执行用户指令的有效性至关重要，也是保障人脸识别广泛应用的先决条件，然而，人脸识别技术发展尚未成熟，在现实应用中仍存在较大误判风险。网络安全防护能力不足 人脸识别与大

9、数据融合发展趋势，导致人脸识别成为汇集海量数据、产生关键基础信息的重要载体。但当下，我国网络安全防护能力薄弱，使人脸识别面临极大的数据泄露威胁。个人影像数据疏于管理 人脸识别市场刚刚兴起，个人影像数据的采集、储存、使用等环节尚缺乏相应管理机制，个人影像数据面临泄露及滥用风险，一旦与用户的其他信息相结合，极易识别定位出特定个人，暴露个人隐私。在识别核心算法上拥有自主知识产权的企业极少，市场上人脸识别产品质量良莠不齐、安全防护技术不统一，因系统安全漏洞造成个人影像数据泄露的事件频有发生。行业服务无序化 人脸识别行业标准不成体系。服务质量很大程度上依赖于从业人员等个人能力，难以形成规模化管理与复制。

10、人脸识别行业服务质量难以控制，导致质量问题频发。监管缺失，严重影响用户体验。供应链整合度低 人脸识别行业供应链及服务流程复杂。小型企业难以为继，初期投入过大，很难打价格战。人脸识别行业产品标准化程度太低，导致生产周期长且成本高。产业结构调整进展缓慢近年来,尽管我国政府颁布了有利于人脸识别的资源环境税收政策和消费税的结构调整政策,但是由于这两种税收的作用对象狭窄,因而对人脸识别主要服务和产品的生产及推广使用收效不大。可喜的是,企业所得税的两税合一,内外资企业同等待遇解决了多年来我国内外资企业面临的两套税制问题。两套税制把大量的税收优惠给与了外资企业,而未能按国家的宏观政策导向建立税收优惠。这种税

11、制安排不仅造成了内外资企业的税负不公,而且对国家鼓励的人脸识别行业发展,对行业的高效率利用都是极其不利的。此外,我国的进口税收政策也存在类似的问题,亟待解决。供给不足，产业化程度较低由于基础设施匮乏、技术缺陷且积累不足、产业制度不规范等历史原因，导致人脸识别行业起步较晚。产品质量和服务不到位，行业供给不足，产业化程度较低等。这导致了用户需求难以得到及时的满足。行业亟需提高产品及服务质量，优化基础资源配置，夯实产品技术更新迭代能力，解决用户迫切的需要和痛点。人脸识别行业前景趋势应用范围逐渐扩大随着人脸识别技术的不断改进，其应用领域从最开始的门禁/考勤领域，到目前应用于金融、安防反恐、教育、社交娱

12、乐、设备、门禁/考勤、交通、智能商业等领域，应用范围逐渐扩大。由2D向3D转变起初，人脸识别技术仅限于2D识别，但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，识别率不够理想，因此3D人脸识别应运而生。相比较而言，3D人脸识别技术不仅识别率高，且在使用方便性上也远远高于2D人脸识别。大数据与人脸识别技术的融合趋势分析在大数据和移动互联时代，人脸识别技术已经被纳入互联网应用，尤其是移动互联网应用。而基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别技术未来发展的重要方向。目前开发的大规模人脸搜索技术可实现亿级人脸的快速检索，单张人脸所需内存小，查询效率高，360图片搜索、世纪佳缘等已经开始应用这项技术。

13、2D人脸识别技术产品市场展趋势分析2D人脸识别是基于图像的人脸识别技术，其发展起源于上世纪60年代，经过长时间的发展，其应用已经足够支撑普通商业应用：安防、海关系统中的照片比对、门禁等应用。3D人脸识别技术产品市场展趋势分析随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。智慧城市建设对人脸识别技术的需求趋势当前，我国智慧城市的建设已经进入大规模试点阶段，试点城市的总数已达到597个。有专家

14、预测，未来10-20年，城市化发展都是我国经济发展的主旋律。随着我国城市化进程的加速，社会稳定、城市安全等问题逐渐显现，而人脸识别技术是实现安全、安心城市的关键技术。因此，随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用将是未来新趋势。政策频发，助推产业发展随着科学技术的发展，人工智能(AI)逐渐被世界各国所重视，AI领域的研发和推广被很多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类，目前已经逐渐在各领域得到应用，其对人精准的辨别特性使得各领域逐步加大对人脸识别的重视和应用推广。近年来，我国相关政策的频频出台也为人脸识别技术的发展提供了政策保障和支撑。中国人脸识别市场规模逐步扩大在当今信息

15、爆炸的社会，信息的安全性以及隐蔽性变的越来越重要，如何有效、方便的进行身份验证和识别，越来越成为一个非常突出的问题。传统上各类验证方式如身份证、密码卡、口令卡等无不存在着诸多的问题，并且伴随着各类破解技术的不断进步，也面临着越来越严重的挑战，人脸识别技术作为人类视觉上最杰出的能力之一，由于其无害性以及对用户最直观自然的方式，因此使得其成为生物特征自动识别技术领域最具有应用前景的方式。近年来，我国人脸识别行业市场规模逐步扩大。延伸产业链人脸识别行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三四线城市，企业从供应环节到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多

16、优质的公司提供品牌、设计、系统、供应链等全方位支持。生态化建设进一步开放1）内生发展闭环，对外输出价值当人脸识别行业的社区化运营属性越来越强，关联产业开始聚集时，就需要谋求内生发展，人脸识别需要打造一个服务平台，对内是一个合作协同的生态闭环，对外有开放统一的接口和品牌输出，即能引导资源的有效流动，又能促进产业规模效应，聚集人才和知识，进而提升供应链效率。2）开放平台，共建生态人脸识别行业服务平台方，不再是单向地控制和输出，而是要借助技术手段搭建基础在线平台，通过规则引导企业产出优质的内容和服务，激活企业间的交流和合作，挖掘更多产业链上的需求，从而有针对性配套服务并引导资源有效配置。这样的平台才

17、能够进行思考和迭代进化。服务模式多元化我国的人脸识别服务模式相对比较单一。在城市，人脸识别公司一般不外乎行业巨头、上市公司、创业型科技公司、外包公司等几种，目前的人脸识别服务模式只能说是处于一种初级发展阶段，从西方发达国家的经验来看，它的发展必将在服务功能与类型上进一步细化、专业化、规范化、标准化和体系化。呈现集群化分布目前各地都在推人脸识别项目建设，类型也比较多。一般当地已经形成一定规模的会在原有基础上提升智能化，如果没有基础比较好的项目基础，当地就会打造出新的人脸识别项目。随着各地人脸识别建设，中国人脸识别建设已经在地域分布以及建设模式方面形成了一定的特色。在地域分布上，中国人脸识别建设已

18、经初步呈现出集群化分布，且有由东部沿海地区向内陆地区拓展的特征。有报告分析，从国家级人脸识别项目建设情况来看，已经形成“东部沿海集聚、中部沿江联动、西部特色发展”的空间格局。环渤海、长三角和珠三角地区以其雄厚的工业园区作为基础，成为全国人脸识别建设的三大聚集区;中部沿江地区借助沿江城市群的联动发展势头，大力开展人脸识别建设;广大西部地区依据各自建设特色，也正加紧人脸识别建设。未来一段时间，中国中西部地区人脸识别建设或将迎来全新的建设浪潮。从目前情况来看，各地打造的人脸识别水平参差不齐，有好有坏。总体来说，一般东部发达地区的人脸识别相对来说会更加成熟一些。但目前中西部人脸识别打造势头也十分强劲。

19、需求开拓随着人们生活水平的提高， 在人脸识别行业，越来越多的用户对行业较为重视并提出了较多的需求和建议，因此满足用户需求将是行业立根之本。行业发展需突破创新瓶颈人脸识别发展的一个趋势是智慧与生态将成为新标准和新亮点。这种趋势可以从三个层面上来看，一是客户的要求，从业人员对人脸识别的要求越来越高，对服务要求越来越精细化；二是政府的管理目标，原来只是为企业做好行业铺垫就行了，现在不行了，除了高品质的基础设施载体，还需要对行业规范、行业前景、行业趋势等方面有明确的方向指导，管理要求在不断提高；三是投资人的期望值，低端技术的产品价值现在很难提高，所以很多企业都在进行腾笼换鸟，通过产业升级来提高品质，来

20、提高价值。因此人脸识别需要不断的提高自身的创新能力，突破行业瓶颈，实现高质量发展。人脸识别行业政策环境分析人脸识别行业政策环境分析国家从大的政策方向上对人脸识别行业做了一些纲领性的指导，合理的解读能够为行业做了好的发展指引。国家层面更加重视，花费更多的人力、物力、财力来解决该行业存在的问题。社会层面更加重视，因此有利于为政策制定做社会层面的驱动。各城市层面更加重视，各个城市竞相调研并引进新概念与制定新政策。国际上更加重视，积极开拓创新。人脸识别行业经济环境分析21世纪我国经济焕发出勃勃生机，保持着强劲的增长势头，成为世界经济增长最快的国家，并且我们有理由相信这种增长势头仍将长期保持。作为一、二

21、、三产业都有关联度的人脸识别产业，国民经济的平稳较快发展是保证人脸识别行业发展的经济基础与前提，但作为典型的行业，刚性的需求原则以及明显的弱周期性特点决定了人脸识别行业对宏观调控具有一定的防御性，因此行业受国内经济波动的影响相对较小。人脸识别行业社会环境分析随着社会环境的持续变化，人脸识别业将面临更快的发展；同时，也预示着新的机遇的到来。我国拥有庞大市场的人脸识别行业具有消费潜力。我国经济发展较为迅猛，消费者可支配的收入不断增加，对人脸识别产品的多样化、个性化消费趋势日渐明显。人脸识别行业技术环境分析中国的科技发展战略开始发生转变。国民经济和社会发展“十五”规划与科技部随后制订的科技发展规划和

22、高技术产业发展规划明确提出了实现技术跨越式发展的总体目标，强调要在“促进产业技术升级”和“提高科技持续创新能力”两个层面进行战略部署，在进一步发挥劳动密集型产业比较优势的同时逐步形成中国高技术产业的群体优势和新的比较优势。完善、发达的基础结构能够降低企业的决策成本和生产成本，提高企业运作效率。良好的技术环境为人脸识别行业发展提供了强有力的保障。人脸识别行业竞争分析目前，我国人脸识别领域主要有独角兽为首的初创公司，上市公司和互联网巨头三个大阵营。三方阵营不断加码布局人脸识别相关行业，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品。人脸识别行业的良性竞争很好的促进了行业需求、技术、产品与服务的发展，促

23、进服务水平不断优化，服务与技术能力不断创新。为用户提供了更为优质的产品与服务。人脸识别行业竞争分析对上游议价能力分析人脸识别作为产业的增量市场，依附于传统行业，其上下游和传统行业相似。上游主要有基础原料、零件设备、基础服务等服务商组成。上游细分市场众多，除了设备，上游市场产品和服务基本无差异性，主要竞争优势在于成本控制能力和成本转嫁能力。行业现状以企业间价格战，小型企业低标准运行为主。 激烈的行业竞争使得价格接近成本，人脸识别企业对上游端有较强议价能力。对下游议价能力分析人脸识别行业下游主要有企事业单位、消费业主等组成的甲方。下游企业占有更多社会资本，对宏观经济影响力更大。企业自身体量也更大，

24、行业现状区域性竞争明显，不同区域往往有较大规模的地产企业。人脸识别企业面对下游业主，议价能力往往更弱，并且面临费用垫付，应收账款损失的问题。潜在进入者分析人脸识别行业潜在进入者可能是一个新办的企业，也可能是一个采用多角化经营战略的原从事其它行业的企业，潜在进入者会带来新的生产能力，并要求取得一定的市场份额。潜在进入者对本行业的威胁取决于本行业的进入壁垒以及进入新行业后原有企业反应的强烈程度。人脸识别行业潜在进入者是影响行业竞争强度和盈利性的又一要素。主要表现为三方面直接影响：一是人脸识别行业会因潜在进入者的实际进入而增加行业有效资本量；二是人脸识别行业会因潜在进入者的实际进入而对下游市场需求量

25、进行争夺和分流；三是人脸识别行业会因潜在进入者的实际进入而对上游资源进行争夺和分流。替代品或替代服务分析人脸识别行业替代品或者替代服务主要考量一下三个因素：1）替代品或者替代服务在价格上是否有吸引力；2）替代品或者替代服务在质量，性能和其他一些重要的特性方面的满意程度；3）购买者转换成本的高低。中国人脸识别行业品牌竞争格局分析中国人脸识别行业竞争强度分析（1）中国人脸识别行业现有企业竞争情况目前，人脸识别行业中企业数量不多，且各自应用于不同的细分领域，相互之间竞争压力较小。（2）中国人脸识别行业上游议价能力分析人脸识别行业的主要原材料包括电子元器件、线材、电脑配件、人脸识别材料等，该类产品多为通用、标准化产品，供应商众多，竞争充分，因此，人脸识别行业对上游议价能力较强。（3）中国人脸识别行业下游议价能力分析人脸识别行业下游应用主体包括个人、企业和政府机构，应用领域包括金融、安防、教育、交通、社交娱乐、社保等，由于下游用户数量多，人脸识别行业对下游议价能力较强。（4）中国人脸识别行业新进入者威胁分析新进入者在给行业带来新生产能力、新资源的同时，将希望在已被现有企业瓜分完毕的市