2020年中国人脸识别市场报告_26页_1mb

2020年中国人脸识别市场报告总结

核心内容

2020年中国人脸识别市场正处于快速成长期，技术、应用和生态三方面协同发展。市场规模从2016年的5.0亿元增长至2019年的95.8亿元，年复合增长率高达166.9%。预计2019-2024年，年复合增长率可达62.4%，成为计算机视觉领域增长最快的细分板块。人脸识别技术在智能安防和金融领域结合较深，其他领域仍在开发中，未来将逐步渗透至交通、零售、教育、医疗等多个传统行业。

主要观点

• 技术储备：人脸识别技术已进入深度学习阶段，算法实力和研发投入是衡量企业技术能力的重要指标。主流算法包括Eigen Face、Fisher Face、LBP、Deep ID、FaceNet等，其中深度学习方法在识别精度上显著优于传统方法。
• 产品生态：企业需具备云服务能力、硬件生产能力、AI开放平台、生态繁荣度、数据积累及合作伙伴等能力。其中，互联网巨头企业以云服务和开放平台见长，传统硬件企业则在硬件能力上具有优势。
• 市场表现：企业市场拓展能力体现在市场份额、收入增长、应用领域布局、方案落地表现、产品定制化能力及战略布局等方面。头部企业如商汤科技、旷视科技、腾讯、依图科技和云从科技在多个维度表现突出。

关键信息

市场规模

• 2016年：5.0亿元人民币
• 2019年：95.8亿元人民币
• 2019-2024年预测年复合增长率：62.4%

技术发展

• 算法演进：人脸识别算法经历三个阶段，从基于几何结构的识别方法到深度学习方法，目前主流为深度学习。
• 技术指标：深度学习方法在LFW数据集上表现优异，识别精度达到99.63%。
• 3D人脸识别：相较于2D，3D人脸识别在姿态变化、遮挡、弱光环境等场景下表现更优，但目前仍处于初步发展阶段。

行业应用

• 安防领域：广泛应用在大型活动安保、交通枢纽安检、监狱门禁等场景。
• 金融领域：用于远程开户、支付认证、自助发卡机审核等，多数银行已引入人脸识别技术。
• 教育领域：用于校园安全、考生验证、学生签到等。
• 交通领域：用于司机身份验证、疲劳检测等。
• 零售领域：用于刷脸支付、用户识别等。

企业竞争格局

• 技术型初创企业：包括商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等，以技术为核心，提供端到端解决方案。
• 互联网巨头企业：包括腾讯、阿里巴巴、百度等，以云服务和开放平台见长，赋能开发者和合作伙伴。
• 传统硬件设备企业：如海康威视、大华股份等，依托硬件优势，推动人脸识别技术在传统行业的落地。

企业排名

• 商汤科技（4.40分）
• 旷视科技（4.22分）
• 腾讯（4.08分）
• 依图科技（4.07分）
• 云从科技（4.02分）

芯片发展趋势

• ASIC芯片：具有体积小、能耗低、保密性强、价格优势等，未来在人工智能场景中表现将更加突出。
• GPU芯片：目前使用最成熟，但ASIC芯片在专用性需求增加的情况下有望成为主流。

服务模式

• 离线SDK：适用于对数据安全和实时性要求高的场景，如手机和互联网娱乐公司。
• 在线API：适用于需要高弹性和灵活性的场景，如互联网公司。
• 私有云：适用于大型互联网公司，提供定制化服务。
• 解决方案：适用于需要完整技术方案的场景，如司法和传统金融机构。

技术趋势

• 3D人脸识别技术可有效解决2D识别中的不足，如旋转、遮挡、光线变化等。
• 随着芯片技术的发展，ASIC芯片在专用系统中的应用将更加广泛。

行业应用趋势

• 人脸识别技术在安防、金融、交通、零售、医疗等传统行业有较大发展潜力。
• 随着智慧城市建设，人脸识别将逐步成为家庭、楼宇、小区等泛安防领域的标配产品。

芯片发展趋势

• 随着数据量增长和应用场景多样化，ASIC芯片在人工智能场景中的优势将更加明显。
• ASIC芯片具备面积、能耗、集成和价格等优势，未来有望实现大规模应用。

结构清晰总结

技术储备维度

• 评价指标：人脸识别算法实力、科技人员储备、研发投入费用、相关专利申请数、发表的重要论文、技术创新能力
• 权重：33%

产品生态维度

• 评价指标：云服务水平、硬件生产能力、AI开放平台表现、生态繁荣度、数据积累程度、合作伙伴
• 权重：33%

市场表现维度

• 评价指标：市场份额、收入增长情况、应用领域布局、方案落地表现、产品定制化能力、战略布局
• 权重：34%

头部企业分析

企业增长评价体系

• 技术储备：6项指标，权重33%
• 产品生态：6项指标，权重33%
• 市场表现：8项指标，权重34%

行业发展趋势

• 技术趋势：3D人脸识别技术将逐步成为主流，解决2D识别中的不足。
• 行业应用趋势：人脸识别将向交通、零售、医疗等领域拓展，应用场景不断丰富。
• 芯片趋势：ASIC芯片因体积小、能耗低、价格低等优势，未来在人工智能领域将更加突出。

总结

中国人脸识别市场在2020年展现出强劲的增长势头，技术储备、产品生态和市场表现三维度共同推动行业快速发展。技术型初创企业、互联网巨头和传统硬件企业各具优势，竞争格局日趋清晰。随着3D人脸识别技术的发展和ASIC芯片的普及，未来人脸识别技术将在更多领域实现应用落地，推动行业持续增长。