生物识别技术推动AI产业发展

□ 文/本刊记者 丁兆威

生物识别是AI的重要技术支撑，通过生物识别采集数据是人工智能应用的基础，如果没有这个基础，人工智能就无从谈起。AI的出现，让生物识别技术绽放出前所未有的光彩。未来，二者将互为促进、共同发展。

AI,这两年可谓炙手可热、火爆异常！AI在安防监控领域的应用如火如荼，安防几乎已经发展到“无AI，不监控”的地步。

那么，是什么因素让AI安防应用市场如此火爆？AI技术的成熟、AI自身能量的释放是一方面。另一方面，生物识别技术起到了很大的助推作用。

是AI赋能生物识别，还是生物识别赋能AI

AI有两个基本要素：一是机器视觉（也称计算机视觉），二是生物识别。AI离不开机器视觉和深度学习，机器视觉离不开生物识别。生物识别是AI的重要技术支撑，无论是指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别，都是AI应用的基础。

AI的核心价值，在于智能识别。AI的识别引擎主要有2D识别引擎、3D识别引擎、驻波识别引擎以及多维识别引擎。2D识别包括指纹识别、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别；3D识别引擎包括指纹识别等；别驻波识别包括语音识别等，其中人脸识别是机器视觉应用场景中最普及最常见的模式。无论是人脸识别还是指纹识别，都是生物识别，是AI离不开的技术，就像鱼离不开水一样。利用生物识别技术进行身份认证、人机交互已经成为AI发展的重要趋势。

机器视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像；生物识别则是通过计算机，与光学、声学、生物传感器、统计学的概念手段结合，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定。比如通过人的指纹，和数据库录入的指纹比较，判断是否是同一个人。

二者碰到一起，就撞出了人工智能的璀璨火花。

因此，AI的发展，除了自身能量的释放外，生物识别技术的助推也是重要一环，甚至可以说功不可没。

AI，让生物识别技术绽放光彩

生物识别技术问世已经多年，从指纹识别、人脸识别、虹膜识别，再到静脉识别、声纹识别，生物识别技术发展至今已经超过30年。期间，除了英格索兰等国际生物识别巨头外，国内也涌现出了一大批优秀企业，他们在技术研发上获得了过许多突破，如银晨科技“人脸识别系统及其应用”获得2003年度上海市科技进步一等奖、2005年国家科技进步二等奖；汉王科技人脸识别技术荣获2014年北京市科技进步二等奖等。

但由于种种原因，生物识别大规模的市场应用一直没有开启，以至于很多早期从事生物识别技术研究的企业，没有熬到AI时代的到来。

如今，AI的曙光普照大地，生物识别技术商业应用的春天到来。

目前，生物识别应用市场主要集中在门禁考勤、智能门锁、楼宇对讲等传统市场；以及智能手机、AI安防、移动支付等新兴市场。

近年，许多智能手机增加了指纹、刷脸解锁开机功能，指纹识别2013年首次被苹果采用，如今指纹、刷脸解锁开机已经成为新一代智能手机的亮点。专注于半导体指纹传感器芯片设计和应用解决方案的深圳信炜科技，2015年成立到2017年短短两年时间，单月出货量已经突破500万颗，成为国内芯片设计领域的现象级公司。

乘坐飞机实名制、乘坐火车实名制、入住酒店实名制……随着国家对实名制的要求越来越高，提供“人证合一”认证的生物识别技术，越来越受到市场的青睐。基于AI的电子身份证、电子社保卡的问世，又为生物识别技术应用添了一把火。

支付宝开通了刷脸支付，银行开通了ATM机和手机银行刷脸取款、转帐汇款，无人超市可以刷脸取货……这些新兴的市场应用需求，都带来了生物识别市场的倍增效应。

AI，对生物识别有着更为庞大的需求。云天励飞利用人脸识别技术搭建的“深目”人像智能平台，已经协助警方破案4000余起。

电子身份证、电子社保卡等都注入了AI技术。AI的出现，让生物识别技术绽放出前所未有的光彩。在过去的两三年里，通过深度学习等技术变革，生物识别技术已经进入大规模、井喷式应用阶段。

据Transparency Market Research分析公司预计，未来五年，生物识别技术市场规模将达到233亿美元。从2013年到2019年，全球生物识别市场将以每年20.8%的速度增长。而在中国，市场增长率将更高，据相关机构调研显示，过去几年中国生物识别市场年均增速超过了60%，2015年生物识别市场规模突破百亿大关。预计到2020年，中国生物识别市场规模将突破300亿元，市场前景十分诱人。

生物识别为AI提供大数据支撑

通过生物识别采集数据是人工智能应用的重要一环。生物识别为人工智能收集数据。如果没有数据采集，数据整理、研究和分析，人工智能就无从谈起。随着AI数据库的不断积累、算法进一步优化，人工智能将拓展到更多应用领域，并带动多个产业发展，形成AI生态圈。

目前部分学者将视网膜识别、虹膜识别和指纹识别等归为高级生物识别技术；将掌纹识别、脸型识别、语音识别和签名识别等归为次级生物识别技术。

以前生物识别应用最多的地方是门禁和考勤系统，这些应用规模相对都比较小，没有“量”的优势。随着新兴领域应用需求的快速增长，生物识别市场逐渐升温。近年，相对于指纹识别、虹膜识别、掌纹识别等识别技术，最火的要属人脸识别技术。

人脸识别是一种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，它需要先将不同的人脸图像通过摄像头采集，再通过系统对图像进行校正、过滤等预处理，将处理过的图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，从而对图像进行判断与验证。与指纹和虹膜等其他生物识别技术相比，人脸识别技术具有易采集、成本低等特点。

如果说摄像机让AI有了智慧之眼，那么人脸识别技术则让AI有了“最强大脑”，从而擦亮了AI的智慧之眼。

全球第一台具有人脸识别功能的ATM机已经在杭州诞生；广州继养老金认证使用人脸识别技术后，地铁也将试点人脸识别技术用于甄别犯罪嫌疑人……未来，人脸识别技术应用范围还将不断扩大，在智能家居、社保等诸多领域，都将得到广泛应用。

借助于AI产业链的发展，近两年已经有越来越多的关于指纹、掌纹、静脉、虹膜等生物识别技术的落地应用。近日，平安证券在发布的《人工智能图像识别专题报告》中指出，全球生物识别市场未来5年内增速将保持在14%，预计到2020年全球规模达250亿美元。

生物识别企业发力AI市场

机器视觉和生物识别都属于AI 的应用领域，机器视觉和生物识别的本质，都在于对于图像的识别和比对。人脸识别，则是将机器视觉与生物识别相结合，对人类的面部特征进行认证识别的一个典型场景。

生物识别赋予AI最强大脑，已经成为了AI最先落地的重要突破口。AI的成熟，又带来生物识别技术应用和发展的春天。这对生物识别企业来说，是一次千载难逢的机会，许多生物识别企业，积极拥抱AI，发力AI市场，或加强与AI企业合作，以抢占市场制高点。

中控智慧科技股份有限公司是全球领先的生物识别技术企业，近年致力于将自主知识产权的指纹、人脸、掌静脉、虹膜等混合生物识别技术与物联网、互联网、大数据、云计算、人工智能技术相融合，向企业、司法、政府、军队、金融、教育、医疗、建筑、交通等领域提供智慧安防、智慧金融、智慧法庭、身份认证、城市反恐等综合应用解决方案和服务。参与制定了指纹、指静脉、人脸识别等多项国家技术标准，是公安部授权的二代身份证指纹算法许可发放商、身份证阅读机具生产商、指纹模块生产商，也是美国生物识别协会、中国生物识别协会的会员。中控智慧科创始人、公司董事长车全宏担任中国生物识别科技创新产业联盟理事长。

在人工智能与安防新技术相结合的关键节点，中控智慧坚持“混合生物识别、物联网、大数据、大安防”理念，积极构建混合生物识别技术、人工智能技术安防行业应用产业生态圈，先后推出了一系列基于人工智能的生物识别融合创新产品，包括面部虹膜混合识别芯片及AI前端感知技术、AI助力车辆综合特征识别等。依托人工智能与智能计算机技术的发展，推出了拥有自主知识产权的“百傲慧识”人工智能开放平台，涵盖动态人脸识别、视频大数据平台等。

北京汉王智远科技有限公司是汉王旗下专注于生物识别技术研究应用的高科技企业，以拥有自主知识产权的核心技术为基础，开发出人脸识别考勤机、门禁机、双目人脸仪、人脸锁、SDK授权、人脸识别模组授权、人证合一身份验证系统以及智能通道式人脸门禁系统和动态人脸布控系统等生物特征识别系列产品，其产品和解决方案已经广泛应用于政府、教育、金融、交通、公安、海关、机场、边防口岸等领域，以及智慧城市、智慧小区、智慧工地、智慧医疗等领域。

汉王智远是推动我国人脸识别规模化应用和产业化发展的重要企业，从2005年就积极开展人脸识别技术研究，2008年推出了全球第一款嵌入式红外识别终端。目前汉王已经拥有完全自主知识产权的“双目立体”人脸识别算法，该算法采用专用双摄像头，既保留了二维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息，识别速度更快，识别率更高。2017年汉王智远拿下“智慧银川”第二期项目，进行大规模的黑名单布控。完成了单一项目一千路的动态人脸布控，1：200万比对。

患者，男性，31岁，于2016年下半年开始无明显诱因下出现面部反复发作的红斑、脱屑，无明显瘙痒，未予重视。2017年1月5日患者右侧头面部在原有皮疹上突发密集扁平水疱，有触痛及瘙痒感，无发热，无头晕头痛，于1月10日就诊。

近日，凭借在安防领域领先的技术实力及对行业所做的贡献，汉王智远荣膺“2018中国安防AI创新企业30强”。

AI生物识别生态正在形成

过去，由于市场等原因，生物识别应用一直没有形成规模，因此生物识别产业化发展的步伐十分缓慢。

随着生物识别技术的不断成熟，尤其是生物识别在智能手机、人工智能等新兴领域的应用，让生物识别市场迎来前所未有的发展机遇。

相关调查数据显示，2009年全球生物识别市场规模为34.22亿美元，2013年接近98亿美元，2014年突破百亿美元大关，2015年达到130亿美元。预计到2020年，全球生物识别市场将突破250亿美元，

在AI市场爆发之前，常见的生物识别技术主要分为指纹、掌纹、虹膜等。AI技术的成熟和落地应用，让新一代生物识别技术得到普及，最具代表性的技术就是人脸识别。

随着技术的不断成熟和AI与生物识别技术的融合发展，人脸识别的准确率和识别精度大大提高。根据国际权威人脸识别公开测试集LFW（Labeled Faces in the Wild）2017年5月9日公布的测试结果，平安科技（深圳）有限公司的人脸识别技术以99.8%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外等知名公司，居世界第一。而在此前，经公安部第三研究所认证中心权威认证，平安科技人脸识别技术同样获得识别精度99.84%的检测结果。

据悉，平安科技人脸识别技术已服务100余项应用场景，如深圳人社局最新推出的养老金领取“刷脸”在线认证服务；深圳机场也已与平安科技达成战略合作，并已启动人脸识别项目实施。

在过去三年，平安科技人工智能实验室基于平安集团商用场景所积累的亿级用户数据，持续进行自主深度学习训练，力求保持高精准度识别、最高级别安全性要求和稳定使用。通过反复的测试、使用，平安科技人脸识别技术已逐步拥有了越来越丰富的金融落地应用场景。

随着AI技术的逐步成熟和落地应用，人工智能技术正在影响着各种行业的发展，其中尤以生物识别技术表现最为明显，涉及人脸识别、语音识别、步态设别以及虹膜、指静脉识别等。目前，在人工智能在安防行业最重要的应用就是身份认证，已经成为公共安全领域中重要的技术支撑。

深度学习颠覆传统生物识别技术应用。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，这就使得生物识别技术应用超越了原有的范围，开始走向大规模应用。同时，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。深度学习帮助打通了生物识别领域的“任督二脉”，未来将不断逼近100%的准确率，普及和应用领域将更加广泛。

目前，在生物识别领域，指纹识别应用占比最高，在所有生物识别产品中的比例约为58%，占绝对主导地位。人脸识别产品次之，约占7%。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。我国在生物识别技术领的域研究已处于世界先进水平，但目前市场规模化应用还有待提升，因此市场潜力巨大，发展前景诱人。最近几年，中国生物识别市场的增长率远远高于世界平均增长率，预计2020年我国生物识别市场规模将突破300亿元，年均增长将超过全球平均增速10个百分点。尤其是人脸识别市场，将迎来爆发。据前瞻产业研究院发布的人脸识别市场调研报告数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元。预计未来五年，我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25%。到2021年，我国人脸识别市场规模将突破50亿元。人脸识别将带动整个生物识别市场进入一个新阶段。