2023-2025年人脸识别产业现状与市场前景分析报告

BUSSNESS2023-2025年人脸识别产业现状与市场前景分析报告目01人脸识别行业综述02人脸识别行业环境03人脸识别行业现状04行业制约因素及发展建议录05行业发展趋势①人脸识别行业综述行业定义、行业发展历程、行业产业链定义人脸识别，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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别按照识别方式应用的不同主要分为1:1、1:N和M:N三种模式。人脸验证对比，比如入住酒店，前台要求在一台机器面前，将身份证的照片与现场照片进行对比，只有结果符合才可以入住。这是一个较为简单的1:1人脸识别应用。静态人脸对比 1为采集人脸识别目标，咧数据库库内人脸的数量。比如说，人脸门禁应用，在办公室门口设置摄像头，并将员工库作为N，每当一个人经过，系统在库中做特征比对，以确认此人是否为员工。静态人脸比对使用的频率比较低，只有当客户要做─次搜索时它才会使用。简单说就像一个搜索引擎，在搜索结果里挑一个认为对的，或者是把搜索结果呈现的前几名看上去都很像，分别调查后能够快速缩小调查范围。行业发展历程人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别、及具体应用阶段。目前人脸识别已普及应用于公共交通（火车、机场等），金融（个人信息认证等）、商业（刷脸支付）等。第二阶段(1991-1997年)主要研究人工算法识别等关键技术第一阶段(1964-1990年)研究人脸识别的面部特征没有实现自动识别第三阶段(1998-2014年)主要研究鲁榛性,如光照、姿态等第三阶段(1998-2014年)主要研究鲁榛性,如光照、姿态等产业链上游分析人脸识别行业上游龙头企业已开始对产业链进行延伸，逐渐进军原材料生产领域，以规避高额进口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴随着上游原料生产企业的重组进程加快以及中国市场参与者技术水平的提高，人脸识别行业上游原材料供应有望朝着专业化和规模化的方向继续发展，逐渐抢夺外资企业在行业内的话语权。产业链上游产业链中游分析人脸识别行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于人脸识别企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。产业链中游产业链下游分析人脸识别行业下游企业市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。随着全球范围内生物医药行业研究的深入及产业化程度的提升，中国行业产品种类进一步丰富，应用领域持续增加，个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。产业链下游②人脸识别行业发展环境政治环境、经济环境、社会环境行业主要政策《数据安全法》明确数据活动的红线，将来在“数据主权、数据经营、数据交易”等方面，通过法律条文的形式，推动数据时代的快速发展。《国家新一代人工智能标准体系建设指南》到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准实验验证平台，提供公共服务能力。《关于促进网络安全产业发展的指导意见》(征求意见稿)支持构建基于商用密码、指纹识别、人脸识别等技术的网络身份认证体系。《国家新一代人工智能创新发展实验区建设工作指引》开展人工智能技术应用示范、人工智能政策试验、人工智能社会实验，积极推进人工智能基础设施建设。到2023年，布局建设20个左右的实验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重太时领带动作用的人工智能创新高地行业主要政策政策文件1政策文件2政策文件3政策文件4《关于促进网络安全产业发展的指导意见》(征求意见稿)支持构建基于商用密码、指纹识别、人脸识别等技术的网络身份认证体系。《数据安全法》明确数据活动的红线，将来在“数据主权、数据经营、数据交易”等方面，通过法律条文的形式，推动数据时代的快速发展。《国家新一代人工智能标准体系建设指南》到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准实验验证平台，提供公共服务能力。《国家新一代人工智能创新发展实验区建设工作指引》开展人工智能技术应用示范、人工智能政策试验、人工智能社会实验，积极推进人工智能基础设施建设。到2023年，布局建设20个左右的实验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重太时领带动作用的人工智能创新高地行业经济环境88%从2017-2022年以来，我国国内生产总值呈现上涨的趋势，同比增速处于持续正增长的态势，其中2021年国内生产总值为1143670亿元，同比2020年增长了184%。2022年1-9月我国国内生产总值为870269亿元，同比增长了6.2%。在疫情得到有效控制的情形下，我国经济开始逐渐复苏，之前受疫情影响而停滞的各个行业，也开始恢复运行，常态化增长趋势基本形成，未来中国人脸识别行业的发展必然有很大的上升空间。经济环境行业社会环境96%88%中国当前的环境下，挑战与危机并存，中国正面临着最好的发展机遇期，在风险中寻求机遇，抓住机遇，不断壮大自己。自改革开放以来，政治体系日趋完善、法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展；虽在一些方面上弊端漏洞仍存，但在整体上，我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，二十一世纪的华夏繁荣美好，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。社会环境1改革开放以来，我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。但同时我们也应看到其中的不足之处，最基本的问题便是就业问题，我国人口基数大，在改革开放后，人才的竞争更显得尤为激烈，大学生面对毕业后的就业情况、失业人士一直困扰着我国发展过程中，对于国家来说，促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决；对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。社会环境2行业社会环境行业发展社会环境传统人脸识别行业市场门槛低、缺乏统一行业标准，服务过程没有专业的监督等问题影响行业发展。互联网与电烙铁的结合，缩减中间环节,为用户提供高性价比的服务。90后、00后等各类人群，逐步成为人脸识别行业的消费主力。在此处添加内容关键词在此处添加内容③行业现状分析行业现状分析从行业应用结构情况来看，安防及金融是人脸识别最主要的应用领域，占比合计超90%。其中安防领域占比约为72%，金融领域占比约为20%。近年来，生物识别技术日趋成熟，应用场景不断拓展，市场规模持续扩张。在市场需求和技术发展的双重推动下，生物识别技术在全球范围取得了快速的发展。据资料显示，2021年全球生物识别行业市场规模达286亿美元，同比增长19.2%。从市场结构情况来看，人脸识别相较于其他生物识别方式，具有自然性、不被察觉性等优势，在生物识别领域有着重要地位。据资料显示，目前市场上应用最为广泛的生物识别技术是指纹识别以及人脸识别，这两种技术具备较高的使用便利性以及较低的设备成本优势，市场份额占比分别约为56%和21%。行业现状分析行业市场分析随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知。同时，计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展，人脸识别行业市场规模持续增长。据资料显示，2021年我国人脸识别行业市场规模达56亿元，同比增长24%。从行业投融资情况来看，随着人脸识别行业的不断发展，资本市场也随之火热。据资料显示，2021年我国人脸识别行业投资数量为20其，投资金额为226.51亿元。行业市场分析这些信息用以识别和界定市场营销机会和问题，产生、改进和评价营销活动，监控营销绩效，增进对营销过程的理解。市场与企业之间的“共谐”。行业现状分析随着人工智能技术水平的迅速发展与经济发展水平的稳步踏进，人脸识别技术得到了广阔的应用，行业快速发展，随之而来的就是人脸识别技术被滥用的现象层出不穷。为了支持、规范行业的发展，国家有关部门陆续出台了一系列相关政策，为行业的发展提供了良好的政策环境。从行业技术专利情况来看，随着近年来人工智能、物联网技术的不断发展，我国人脸识别产业技术水平也随之不断提升，行业相关专利数量也随之快速增长。据资料显示，2021年我国人脸识别相关专利申请数量为9524件，同比下降17.9%。安防行业市场规模巨大，竞争激烈，出现强者恒强的局面。据数据，2020年我国安防行业总产值达到8510亿元，除了2020年近几年行业增速均在10%以上，增速高于全球。国内各类安防企业数量超万家，市场竞争激烈，海康威视、大华股份占据大部市场份额，出现强者恒强的局面。从产业分布情况看，视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额较大，而人脸识别在安防的各个产业分布均可应用，市场应用广阔。在资本因素方面，资本大量涌入加速了人脸识别的发展，由于人脸识别应用范围广泛，逐步在从公共安全到无人零售、快捷支付、酒店入住等场景中应用，资本看准其中的商机，纷纷入局，国内人脸识别厂商均完成了多轮的融资。在市场方面，生物识别已经在各领域得到了充分应用，人脸识别具有非强制性、非接触式捕获等特点，相对于指纹、指静脉等技术具备天然的优势。而人类的业务需求是往越来越方便的方向发展，人脸识别恰好满足这一需求。政策支持人工智能、物联网技术的不断发展安防行业整体需求广阔资本大量涌入加速④行业制约因素及发展建议行业制约因素人脸识别行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着人脸识别的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，行业存在一下下痛点：人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。并且，人脸器官的结构外形都很相似，对于利用人脸区分人类个体是不利的。人的可复制性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。另外，脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。不稳定性技术还需升级随着待识别的人数的增加、出现张得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多，原有的人脸识别已满足不了实际的应用。行业发展策略多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。人脸识别行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。全面增值服务单一的资金提供方角色仅能为人脸识别行业企业提供“净利差”的盈利模式，人脸识别行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的人脸识别行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土人脸识别行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范人脸识别行业生产流程，并成立相关部门，对科研用人脸识别行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证人脸识别行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：人脸识别行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土人脸识别行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，人脸识别行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。5行业竞争格局及发展趋势行业竞争格局1中国政府正大力推动社会资本进入人脸识别行业，对人脸识别行业产品需求被迅速拉动，需求量呈现上升趋势，人脸识别行业企业进军国民经济大产业的战略窗口期已经来临。人脸识别行业各业态企业竞争激烈，当前，市场上50%以上的人脸识别行业企业有外资介入，包括中外独（合）资、台港澳与境内合资、外商独资等，纯内资本土人脸识别行业企业数目较少，约占人脸识别行业企业总数的25%。此外，商业银行逐步进入人脸识别行业，兴业银行、中心银行、民生银行等先后成立金融公司，涉足设备融资租赁业务。中国本土人脸识别行业企业根据租赁公司股东背景及运营机制的不同又可以划分为厂商系、独立系和银行系三类三类人脸识别行业企业各有优劣势：（1）人脸识别行业企业具有设备技术优势，主要与母公司设备销售联动，以设备、耗材的销售利润覆盖融资租赁成本；（2）独立系人脸识别行业企业产业化程度高，易形成差异化商业模式，提供专业化的融资租赁服务；（3）银行系人脸识别行业企业背靠银行股东，能够以较低成本获取资金，且在渠道体系等方面具备一定优势。竞争格局1市场格局行业竞争格局2医疗行业受经济周期影响较弱，于人脸识别企业而言具有“低风险、高收益”的特点，吸引众多新兴市场参与者加入其中。目前中国人脸识别行业市场企业数量众多，同质化竞争现象日趋严重，成为制约中国人脸识别行业行业发展的主要原因。中国人脸识别行业公司数量众多，但大多以简单融资租赁为主要业务方式，服务模式单一，同质化现象严重，为中国人脸识别行业行业的发展带来以下不良影响：（1）价格战引发收益率报价逐年下降：部分人脸识别行业公司为抓住优质客户资源，依靠价格战取得竞争优势，导致行业毛利率下降，医院选择合作企业时“唯价格论”，不利于行业良性发展；（2