参考观研天下发布《2018-2023年中国生物识别技术产业市场运营规模现状与投资方向评估分析报告》
生物识别技术经过了多年的发展已经形成了较为可观的市场规模，并且随着各种技术的成熟以及创新技术的应用，下游行业的应用领域也持续扩张，采用生物识别技术来取代或者补充传统的密码已经成为了共识。从行业的发展趋势我们可以认为：1）移动终端仍然是中短期内生物识别技术渗透的主要方向，指纹识别、人脸识别等均有望继续拓展成长空间；2）随着物联网、智能家居、智能汽车等行业的发展，生物识别技术在消费终端市场的应用场景持续扩大；3）在已有的应用市场中，未来多重识别市场在持续扩张。
1、移动终端，生物识别技术短期内持续渗透的主要方向
智能手机作为移动终端的代表成为个人事务助理核心产品后，对于安全性需求的日益增长驱动了生物识别技术在移动终端中的渗透率现在增加，解锁、支付、登录等均是重要的需求推手。
在移动终端中，指纹识别的应用最为广泛，渗透率也最高，2013 年 iPhone 5s 配备指纹识别引领风尚，目前已经基本成为了智能手机的标准配置。人脸识别、虹膜识别等新技术在近些年有着快速的增长势头，成为行业关注的热点，尤其是在以 iPhone X 为旗舰作用的引领下，人脸识别的加载成为了终端厂商竞争的重要手段。另外一方面，作为传统的指纹识别技术也在全面屏时代迎来了重要的创新推进，屏下指纹呼之欲出。2018 年生物识别在移动端将会是创新发展的年份。
2、“以指为鉴”，人脸识别迎来移动端大时代
指纹识别可以说是过去 5 年智能移动终端市场中较为成功的创新之一，从尝鲜式的营销功能到渗透入中低端机型的标配功能，指纹识别模组的出货量持续大幅度增加，并且为产业链相关公司的发展壮大提供了优质的土壤。对于指纹识别的在智能手机中的应用，我们认为有两个因素成为重用的驱动力：1）以苹果为代表的旗舰机型引领了产业其他厂商的模仿；2）移动支付普及带来安全需求成就生物识别技术的渗透。
2011 年，MOTO MB860 推出了全球第一部具备指纹识别的大屏智能机，基于 AuthenTec 的刮擦式体验感不佳，也并未引起广泛关注。2013 年 9 月，iPhone 5s 是首款搭载正面按压式指纹识别的手机，和 Home 键的完美融合，不仅支持指纹解锁，而且还能实现指纹支付等功能，Touch ID 的技术主要来自于苹果收购的 AuthenTec。
在这之后，2014 年不少国内厂家跟进了指纹识别，其中华为 Mate 7、魅族 MX Pro 均配备了指纹识别技术，其中华为采用 FPC 的后置按压式，而魅族则采用了汇顶科技的正面按压式指纹识别，继苹果之后成为正面 Touch ID 配置机型，之后指纹识别渗透率进入了快速提升的阶段。
从统计数据看到，在 2013 年 iPhone 引入了指纹识别之后，其在智能手机市场的渗透率在 3 年的时间内迅速提升到了 40%以上，渗透率提升迅速。另外一方面，我们也可以看到，在渗透率快速提升的同时，规模效应的带动使得产品的价格出现了大幅度的下滑，价格和渗透率形成了相互作用，促成了指纹识别功能成为了几乎中端以上手机的标配。
需求市场看，之前我们已经看到，尽管手机搭载指纹识别的功能在最初的作用主要是取代传统的密码输入解锁，但是其身份确认的作用使其在移动支付市场获得了广泛的应用。随着智能终端的普及，无论是从央行统计的包含手机银行在内的移动支付规模和笔数来看，还是市场研究机构仅考虑非银行的第三方机构移动支付的规模看，手机支付已经成为了普遍的习惯。
可以看到的是，第三方支付中移动支付的比例在持续提升，我们可以看到的是第三方支付中代表厂商支付宝和微信，分别在2014 年9月和2015年6月宣布支持指纹识别来支持支付功能，而国内电子商务的龙头企业之一，京东在其支付板块京东钱包于 2015 年 7 月宣布支持指纹支付，支付行业中另一巨头银联也分别通过与小米、苹果的合作开通了支持生物识别技术的支付服务。
从上图移动支付中指纹识别技术的普及时间节点上看，与指纹识别模组渗透率的提升形成了良好的契合度，应用市场的渗透率与产品市场的渗透率形成了良好的正反馈效果，带来了产业的迅速发展。
再看人脸识别的功能，在门禁、防伪、安防等传统的生物识别市场中，其渗透已经得到了共识，我们国家公安部也在持续推动人脸识别与身份信息的相互绑定，在包括城市轨道交通、高铁等领域已经实现了应用。而在移动端市场上，以苹果的 iPhone X 为旗舰机型的 3D 人脸识别功能在 2017 年正式投放市场，我们认为，参考指纹识别的发展路径看，人脸识别有望复制指纹识
别的路径，迎来快速发展的重要时期。我们认为，促使人脸识别的发展因素与指纹识别的发展将会出现较为类似的格局：1）以 iPhone X 为代表的高端旗舰机型引领时尚；2）以增强现实为下游需求的功能创新成就渗透率的提升。
2017 年 9 月，苹果在 iPhone 十周年推出的 iPhone X 最受到市场关注的就是其人脸识别的 Face ID 功能，通过主动发射激光的 3D 传感器模组来实现对于人脸的 3D 建模进而来完成识别的过程是与过往通过自然光进行人脸识别有着本质的不同，也是首次被应用于移动终端上。
不出意料，华为作为国内手机厂商中的龙头企业以及安卓阵营的核心品牌商之一，继苹果之后在 2017 年末和 2018 年初分别推出了搭载主动式搭载人脸识别的荣耀 V10 和保时捷版 Mate RS，作为旗舰机型的 Mate RS 更是融合了人脸识别、前置屏下指纹和后置传统指纹三种方案来实现生物识别的功能。
后续，我们还可以期待在包括小米在内的国内厂商将会采用 3D 人脸识别的技术。与之前指纹识别起步的时候类似的情况是，由于模组核心零组件的产能不足，价格较高，因此仅有安卓阵营的高端机型采用。但是我们认为，一旦下游需求增长会带来规模效应提升后，产品价格与产品规模之间的关系也有望复制指纹模组的路径，出现量增价降的状况。
由此，我们需要关注产品渗透率提升的驱动力。正如推动指纹识别在移动终端渗透的核心驱动力并非来自于解锁而是移动支付类似，人脸识别的渗透率提升的驱动力不仅仅是取代传统的指纹识别来获得身份识别信息，进而开启解锁和支付，我们认为，以增强现实（AR）为代表的基于图像以及视频的后续处理是最为理想的驱动因素，而人工智能（AI）受到包括各大移动终端厂商的青睐，则会加速图像处理能力的提升，开发出更多的基于 3D 图像处理的应用。
首先，我们看到苹果在其 iPhone X 的发布会上，人脸识别在被介绍成为移动支付的有效安全认证方式后，另外两个应用也被苹果重点提出，一个是能够将人脸表情复制到动画上的动画表情应用 Animoji，另外一个是增强现实（AR）的仿生游戏，尽管后者在宣传中主要是作为仿生芯片的功能应用来推广，但是无可否认的是，AR 已经成为了苹果发展的重要的方向之一，而能够对人脸进行建模实现将会是未来 AR 的基础技术支持。
其次，从上述的分析我们看到，人脸识别 3D 建模是作为 AR 功能的基础，而要实现理想的 AR 效果需要数据处理能力的大幅度提升，苹果的解决方案是 A11 仿生芯片的神经网络引擎，这是基于机器学习算法带来的移动终端的智能化升级，也就是我们通常所说的人工智能（AI）。
人工智能（AI）的概念在各大厂商的持续广告宣传下被大众所接受，其实质是通过算法和硬件的相互配合升级来实现数据处理能力的大幅度提升，进而支持由大数据、云计算来支撑的机器深度学习功能。由于 AI 的核心效用是应用快速高效的并行计算能力，因此在图像、声音等天然适合并行分析的信息中，有着良好的应用前景，并且将“训练”和“推理”过程的分离，使得对于硬件需求相对较低的“推理”过程能够移植到智能移动终端上。
可以看到，不仅是苹果 iPhone X 在其营销宣传中不遗余力的推广其仿生芯片 A11 的机器学习能力，同时期的移动终端厂商和相关芯片供应商纷纷打起了 AI 牌。其中，较为典型的代表是华为麒麟的 970 芯片以及高通骁龙的 845 芯片。
AI 在智能手机方面的应用落地不仅需要在芯片上配置了相关算法，更重要的是由相关的终端和应用来配合，我们以搭载华为麒麟 970 芯片的 Mate 10 系列和荣耀 V10 系列的功能宣传为例，了解在 AI 加入后的应用场景。
可以看到的是，基于图形图像处理优化目前仍然是华为在其 AI 芯片应用端的主题，尽管在当前华为的主要 AI 产品中并未涉及虚拟现实或者增强现实，然而在 2018 年 2 月谷歌最新发布的基于安卓系统的更新为增强现实 AR Core 的开发包，开发者可以通过该开发包开发相关的 AR 应用，可以预见在不久的将来，拥有 AR 功能的安卓智能手机将会面世。
从上述的分析我们可以看到，参考指纹识别在智能手机中渗透率提升的发展路径，以苹果 iPhone X 为代表的旗舰机应用以及以 AR 为场景的应用需求，人脸识别有望复制指纹识别的渗透速度，未来的成长空间非常可观。
生物识别技术经过了多年的发展已经形成了较为可观的市场规模，并且随着各种技术的成熟以及创新技术的应用，下游行业的应用领域也持续扩张，采用生物识别技术来取代或者补充传统的密码已经成为了共识。从行业的发展趋势我们可以认为：1）移动终端仍然是中短期内生物识别技术渗透的主要方向，指纹识别、人脸识别等均有望继续拓展成长空间；2）随着物联网、智能家居、智能汽车等行业的发展，生物识别技术在消费终端市场的应用场景持续扩大；3）在已有的应用市场中，未来多重识别市场在持续扩张。
1、移动终端，生物识别技术短期内持续渗透的主要方向
智能手机作为移动终端的代表成为个人事务助理核心产品后，对于安全性需求的日益增长驱动了生物识别技术在移动终端中的渗透率现在增加，解锁、支付、登录等均是重要的需求推手。
图：全球移动识别市场的应用（2015 ~ 2020E）
数据来源：公开数据整理
图：指纹识别解锁支付示例
资料来源：互联网
在移动终端中，指纹识别的应用最为广泛，渗透率也最高，2013 年 iPhone 5s 配备指纹识别引领风尚，目前已经基本成为了智能手机的标准配置。人脸识别、虹膜识别等新技术在近些年有着快速的增长势头，成为行业关注的热点，尤其是在以 iPhone X 为旗舰作用的引领下，人脸识别的加载成为了终端厂商竞争的重要手段。另外一方面，作为传统的指纹识别技术也在全面屏时代迎来了重要的创新推进，屏下指纹呼之欲出。2018 年生物识别在移动端将会是创新发展的年份。
2、“以指为鉴”，人脸识别迎来移动端大时代
指纹识别可以说是过去 5 年智能移动终端市场中较为成功的创新之一，从尝鲜式的营销功能到渗透入中低端机型的标配功能，指纹识别模组的出货量持续大幅度增加，并且为产业链相关公司的发展壮大提供了优质的土壤。对于指纹识别的在智能手机中的应用，我们认为有两个因素成为重用的驱动力：1）以苹果为代表的旗舰机型引领了产业其他厂商的模仿；2）移动支付普及带来安全需求成就生物识别技术的渗透。
2011 年，MOTO MB860 推出了全球第一部具备指纹识别的大屏智能机，基于 AuthenTec 的刮擦式体验感不佳，也并未引起广泛关注。2013 年 9 月，iPhone 5s 是首款搭载正面按压式指纹识别的手机，和 Home 键的完美融合，不仅支持指纹解锁，而且还能实现指纹支付等功能，Touch ID 的技术主要来自于苹果收购的 AuthenTec。
图：2011 年推出指纹识别功能手机MOTO MB860
资料来源：互联网
图：2013 年9 月苹果推出指纹识别手机iPhone 5s
资料来源：互联网
在这之后，2014 年不少国内厂家跟进了指纹识别，其中华为 Mate 7、魅族 MX Pro 均配备了指纹识别技术，其中华为采用 FPC 的后置按压式，而魅族则采用了汇顶科技的正面按压式指纹识别，继苹果之后成为正面 Touch ID 配置机型，之后指纹识别渗透率进入了快速提升的阶段。
图：指纹识别在智能手机中的渗透率
数据来源：公开数据整理
图：智能手机指纹识别模组价格变动（美元）
数据来源：公开数据整理
从统计数据看到，在 2013 年 iPhone 引入了指纹识别之后，其在智能手机市场的渗透率在 3 年的时间内迅速提升到了 40%以上，渗透率提升迅速。另外一方面，我们也可以看到，在渗透率快速提升的同时，规模效应的带动使得产品的价格出现了大幅度的下滑，价格和渗透率形成了相互作用，促成了指纹识别功能成为了几乎中端以上手机的标配。
需求市场看，之前我们已经看到，尽管手机搭载指纹识别的功能在最初的作用主要是取代传统的密码输入解锁，但是其身份确认的作用使其在移动支付市场获得了广泛的应用。随着智能终端的普及，无论是从央行统计的包含手机银行在内的移动支付规模和笔数来看，还是市场研究机构仅考虑非银行的第三方机构移动支付的规模看，手机支付已经成为了普遍的习惯。
图：中国移动支付金额及笔数（2013 ~ 2017）
数据来源：公开数据整理
图：第三方移动支付金额及占第三方支付比例（2013 ~ 2017）
数据来源：公开数据整理
可以看到的是，第三方支付中移动支付的比例在持续提升，我们可以看到的是第三方支付中代表厂商支付宝和微信，分别在2014 年9月和2015年6月宣布支持指纹识别来支持支付功能，而国内电子商务的龙头企业之一，京东在其支付板块京东钱包于 2015 年 7 月宣布支持指纹支付，支付行业中另一巨头银联也分别通过与小米、苹果的合作开通了支持生物识别技术的支付服务。
图：主要第三方支付机构上线指纹支付时间线
资料来源：公开资料整理
从上图移动支付中指纹识别技术的普及时间节点上看，与指纹识别模组渗透率的提升形成了良好的契合度，应用市场的渗透率与产品市场的渗透率形成了良好的正反馈效果，带来了产业的迅速发展。
再看人脸识别的功能，在门禁、防伪、安防等传统的生物识别市场中，其渗透已经得到了共识，我们国家公安部也在持续推动人脸识别与身份信息的相互绑定，在包括城市轨道交通、高铁等领域已经实现了应用。而在移动端市场上，以苹果的 iPhone X 为旗舰机型的 3D 人脸识别功能在 2017 年正式投放市场，我们认为，参考指纹识别的发展路径看，人脸识别有望复制指纹识
别的路径，迎来快速发展的重要时期。我们认为，促使人脸识别的发展因素与指纹识别的发展将会出现较为类似的格局：1）以 iPhone X 为代表的高端旗舰机型引领时尚；2）以增强现实为下游需求的功能创新成就渗透率的提升。
图：iPhone X 搭载人脸识别Face ID
资料来源：互联网
图：iPhone X 人脸识别模组拆解
资料来源：互联网
2017 年 9 月，苹果在 iPhone 十周年推出的 iPhone X 最受到市场关注的就是其人脸识别的 Face ID 功能，通过主动发射激光的 3D 传感器模组来实现对于人脸的 3D 建模进而来完成识别的过程是与过往通过自然光进行人脸识别有着本质的不同，也是首次被应用于移动终端上。
不出意料，华为作为国内手机厂商中的龙头企业以及安卓阵营的核心品牌商之一，继苹果之后在 2017 年末和 2018 年初分别推出了搭载主动式搭载人脸识别的荣耀 V10 和保时捷版 Mate RS，作为旗舰机型的 Mate RS 更是融合了人脸识别、前置屏下指纹和后置传统指纹三种方案来实现生物识别的功能。
图：华为荣耀V10 搭载人脸解锁功能
资料来源：互联网
图：华为保时捷版Mate RS 搭载人脸、屏下指纹、后置指纹
资料来源：互联网
后续，我们还可以期待在包括小米在内的国内厂商将会采用 3D 人脸识别的技术。与之前指纹识别起步的时候类似的情况是，由于模组核心零组件的产能不足，价格较高，因此仅有安卓阵营的高端机型采用。但是我们认为，一旦下游需求增长会带来规模效应提升后，产品价格与产品规模之间的关系也有望复制指纹模组的路径，出现量增价降的状况。
由此，我们需要关注产品渗透率提升的驱动力。正如推动指纹识别在移动终端渗透的核心驱动力并非来自于解锁而是移动支付类似，人脸识别的渗透率提升的驱动力不仅仅是取代传统的指纹识别来获得身份识别信息，进而开启解锁和支付，我们认为，以增强现实（AR）为代表的基于图像以及视频的后续处理是最为理想的驱动因素，而人工智能（AI）受到包括各大移动终端厂商的青睐，则会加速图像处理能力的提升，开发出更多的基于 3D 图像处理的应用。
首先，我们看到苹果在其 iPhone X 的发布会上，人脸识别在被介绍成为移动支付的有效安全认证方式后，另外两个应用也被苹果重点提出，一个是能够将人脸表情复制到动画上的动画表情应用 Animoji，另外一个是增强现实（AR）的仿生游戏，尽管后者在宣传中主要是作为仿生芯片的功能应用来推广，但是无可否认的是，AR 已经成为了苹果发展的重要的方向之一，而能够对人脸进行建模实现将会是未来 AR 的基础技术支持。
图：苹果iPhone X 的Animoji
资料来源：互联网
图：苹果iPhone X 的增强现实仿生游戏
资料来源：互联网
其次，从上述的分析我们看到，人脸识别 3D 建模是作为 AR 功能的基础，而要实现理想的 AR 效果需要数据处理能力的大幅度提升，苹果的解决方案是 A11 仿生芯片的神经网络引擎，这是基于机器学习算法带来的移动终端的智能化升级，也就是我们通常所说的人工智能（AI）。
人工智能（AI）的概念在各大厂商的持续广告宣传下被大众所接受，其实质是通过算法和硬件的相互配合升级来实现数据处理能力的大幅度提升，进而支持由大数据、云计算来支撑的机器深度学习功能。由于 AI 的核心效用是应用快速高效的并行计算能力，因此在图像、声音等天然适合并行分析的信息中，有着良好的应用前景，并且将“训练”和“推理”过程的分离，使得对于硬件需求相对较低的“推理”过程能够移植到智能移动终端上。
可以看到，不仅是苹果 iPhone X 在其营销宣传中不遗余力的推广其仿生芯片 A11 的机器学习能力，同时期的移动终端厂商和相关芯片供应商纷纷打起了 AI 牌。其中，较为典型的代表是华为麒麟的 970 芯片以及高通骁龙的 845 芯片。
图：华为海思麒麟970 芯片的人工智能理念
资料来源：互联网
图：高通骁龙845 芯片的人工智能理念
资料来源：互联网
AI 在智能手机方面的应用落地不仅需要在芯片上配置了相关算法，更重要的是由相关的终端和应用来配合，我们以搭载华为麒麟 970 芯片的 Mate 10 系列和荣耀 V10 系列的功能宣传为例，了解在 AI 加入后的应用场景。
图：华为Mate 10 终端AI 应用
资料来源：互联网
图：华为荣耀V10 终端AI 应用
资料来源：互联网
可以看到的是，基于图形图像处理优化目前仍然是华为在其 AI 芯片应用端的主题，尽管在当前华为的主要 AI 产品中并未涉及虚拟现实或者增强现实，然而在 2018 年 2 月谷歌最新发布的基于安卓系统的更新为增强现实 AR Core 的开发包，开发者可以通过该开发包开发相关的 AR 应用，可以预见在不久的将来，拥有 AR 功能的安卓智能手机将会面世。
从上述的分析我们可以看到，参考指纹识别在智能手机中渗透率提升的发展路径，以苹果 iPhone X 为代表的旗舰机应用以及以 AR 为场景的应用需求，人脸识别有望复制指纹识别的渗透速度，未来的成长空间非常可观。
资料来源：观研天下整理，转载请注明出处。（ww）
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