人臉識別技術在中國的發展起步于上世紀九十年代末,經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。其中,2014年是深度學習應用于人臉識別的關鍵一年,該年FaceBook發表一篇名為“Deep Face系統:達到肉眼級別的人臉識別系統”(翻譯名),之后Face++創始人印奇團隊以及香港中文大學湯曉鷗團隊均在深度學習結合人臉識別領域取得優異效果,兩者在LFW數據集上識別準確度均超過了99%,而肉眼在該數據集上的識別準確度僅為97.52%,可以說深度學習技術讓計算機人臉識別能力超越人類的識別程度。

目前,國內的人臉識別技術已經相對發展成熟,該技術越來越多的被推廣到安防領域,延伸出考勤機、門禁機等多種產品,產品系列達20多種類型,可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域,人臉識別的全面應用時代已經到來。

人臉識別行業發展歷程

前瞻產業研究院發布的《人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》根據人臉識別行業發展現狀,估算我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。2010-2016年,我國人臉識別市場規模逐年增長,年均復合增長率達27%。2016年,我國人臉識別行業市場規模約為17.25億元,同比增長27.97%,增速較上年上升4.64個百分點。

2010-2016年中國人臉識別行業市場規模發展趨勢(單位:億元)

隨著線上身份認證的剛需以及用戶習慣培養,人臉識別的應用場景將加大,考慮到安防升級、線上身份認證以及互聯網創新應用等因素,未來市場規模千億元或可達。

人臉識別千億市場進階過程

人臉識別行業未來市場容量將達千億元,因此眾多企業紛紛布局人臉識別領域,以搶占先機。然而,由于市場的不確定性風險,人臉識別市場發展可能不及預期。例如,人臉識別還存在諸多法律問題、監管問題以及隱私問題,用戶出于安全考慮可能會排斥人臉識別的應用,將不利于行業的發展。

一個產業政策的培育和發展演進,離不開產業生態鏈或生態圈的建設。核心技術供應商、方案供應商、設備生產商、系統集成商、渠道、終端用戶以及投資者等主要產業角色中,各自都缺乏對自身核心價值的潛心打造和培育,致使專業分工不清晰、價值鏈劃分不合理,市場缺乏主導廠商及其價值鏈跟隨者,共興共榮的生態圈難以構建。

雖然市場上有少數生產和銷售大戶,但其專業配套幾乎很少依賴第三方供應,大多選擇自行生產專業配套元器件。而專業分工明晰、產業鏈角色自身核心價值突出、龍頭企業脫穎而出、生態鏈成功構建等,是產業成熟和順利發展的重要標志。目前,人臉識別行業發展過程中還存在野蠻生長、盲目決策、重售前輕售后等問題,這是行業發展過程中不可避免的弊端,但是若不能處理好,將嚴重影響行業的后續發展。

來源：前瞻產業研究院