人脸识别产业链深度解析
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目前在生物识别技术中，市场较为主流的技术主要有人脸识别、指纹识别、虹膜识别以及语言识别四类。
其中，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，是将静态图像或视频图像中检测出来的人脸图像，同数据库中的人脸图像进行比较，仍中找到匹配的人脸的过程，因此可以用来进行身份识别与鉴定。
由于其采集成本低、识别效率高，在市场中占据重要位置。
人脸识别技术在我国起步于上世纪90年代末。现阶段，从技术完善程度上看，人脸识别错误率已经从1993年的79%降至目前的小于0.2%，技术已经相对完善，行业正进入成熟期，开始广泛应用于各个领域。
根据罗思咨询数据，2024年我国人脸识别市场规模将突破100亿元，四年年均复合增速达23.3%。
人脸识别产业链
人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征点提取和对比等一系列环节。
人脸识别的产业链可以分成三个层次。
产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集。
中游由视频人脸识别、人脸识别和数据库对比检验等技术层构成，大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术。
下游则是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端或服务等。
下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。
全产业链模式类似微笑曲线，越往两端附加值越高，左端的人脸识别算法技术和右端的大数据是未来产业的制高点。
上游基础支撑层：芯片和初级算法提供商
人脸识别产业链上游产业趋于成熟，带动人脸识别技术快速爆发。
数据量、计算力和算法模型成为影响人脸识别基础层发展的三大要素。
此外，云计算技术、服务器和人工智能芯片等相关硬件性能的提升，对于处理数据的计算力有很强的助力作用。
在人脸识别产业链芯片领域，国际领先的计算机视觉开发商已形成优势。
芯片主要包括CPU和GPU，主要由英伟达一类的芯片公司提供运行算法、模型的运算能力。
英伟达在人工智能可通用GPU领域占据统治地位。此外，谷歌、微软、IBM等也都自行研发了AI芯片。
Intel收购的Movidius是主要的图像芯片提供商。大疆无人机、海康威视和大华股份的智能监控摄像头均使用了Movidius的Myriad系列芯片。
国内创业公司从事核心技术的不多。商汤科技、Face++、云从、依图等独角兽随着其自身计算机视觉技术的积累渐深，部分公司向上游延伸去做图像芯片（CV芯片）研发。
海康威视、大华股份、佳都科技和汉王科技等在人脸识别领域已基本拥有全产业链，但大多也缺少人工智能芯片核心技术。
人脸识别算法是产业链的核心环节，也是技术壁垒最高的环节。
初级算法提供商主要有Google、Meta、百度这种拥有深度学习算法的公司，这些企业把自己的深度学习框架和算法库开源供人工智能和视觉识别的公司使用。
中游技术提供层：人脸识别平台和视觉软件
中技术提供层包含人脸识别平台和视觉软件两类。
人脸识别平台直接提供人脸识别应用服务，视觉软件需要和硬件进行系统集成后在终端产品中使用。
目前人脸识别市场的解决方案主要包括：2D识别和3D识别技术。
市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案。2D脸部识别是基于平面图像的识别方法，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。
3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
目前主要由互联网巨头以及海康威视、大华股份为主拥有数据采集终端的大型厂商和以银行、公安为主的大型国有机构等拥有大规模的人脸数据。
下游场景应用层
下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。
产品的形态包括应用系统，或者是软硬件一体化终端。
目前，国外巨头公司大多呈现全产业布局的特征，即上中下游均有布局。
国内人脸识别创业公司基本缺席上游的芯片和算法开发环节，除了少量在中游有技术突破外，大多数集中于下游场景应用层，这很大程度上得益于国内庞大的应用场景支持。
国内人脸识别产品和解决方案应用主要分布在以海康威视、大华股份等拥有软硬件结合和多年场景应用的企业。
创业公司多是为应用场景等提供技术服务，不断积累该领域经验、布局全产业链或与拥有相关应用经验的企业进行合作。
从人脸识别市场格局来看，国内目前主要有以云从、商汤等四大独角兽为首的初创公司，海康威视、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头三个大阵营。
三大阵营不断加码布局人脸识别，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品，涵盖了安防、金融、商业等应用领域。
相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，人脸识别的优点主要集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。
在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，有望成为市场上大规模应用最主流的识别技术。
其中，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，是将静态图像或视频图像中检测出来的人脸图像，同数据库中的人脸图像进行比较，仍中找到匹配的人脸的过程，因此可以用来进行身份识别与鉴定。
由于其采集成本低、识别效率高，在市场中占据重要位置。
人脸识别技术在我国起步于上世纪90年代末。现阶段，从技术完善程度上看，人脸识别错误率已经从1993年的79%降至目前的小于0.2%，技术已经相对完善，行业正进入成熟期，开始广泛应用于各个领域。
根据罗思咨询数据，2024年我国人脸识别市场规模将突破100亿元，四年年均复合增速达23.3%。
人脸识别主要包括图像采集、预处理、人脸检测、人脸特征点提取和对比等一系列环节。
人脸识别的产业链可以分成三个层次。
产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集。
中游由视频人脸识别、人脸识别和数据库对比检验等技术层构成，大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术。
下游则是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端或服务等。
下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。
全产业链模式类似微笑曲线，越往两端附加值越高，左端的人脸识别算法技术和右端的大数据是未来产业的制高点。
人脸识别产业链上游产业趋于成熟，带动人脸识别技术快速爆发。
数据量、计算力和算法模型成为影响人脸识别基础层发展的三大要素。
此外，云计算技术、服务器和人工智能芯片等相关硬件性能的提升，对于处理数据的计算力有很强的助力作用。
在人脸识别产业链芯片领域，国际领先的计算机视觉开发商已形成优势。
芯片主要包括CPU和GPU，主要由英伟达一类的芯片公司提供运行算法、模型的运算能力。
英伟达在人工智能可通用GPU领域占据统治地位。此外，谷歌、微软、IBM等也都自行研发了AI芯片。
Intel收购的Movidius是主要的图像芯片提供商。大疆无人机、海康威视和大华股份的智能监控摄像头均使用了Movidius的Myriad系列芯片。
国内创业公司从事核心技术的不多。商汤科技、Face++、云从、依图等独角兽随着其自身计算机视觉技术的积累渐深，部分公司向上游延伸去做图像芯片（CV芯片）研发。
海康威视、大华股份、佳都科技和汉王科技等在人脸识别领域已基本拥有全产业链，但大多也缺少人工智能芯片核心技术。
人脸识别算法是产业链的核心环节，也是技术壁垒最高的环节。
初级算法提供商主要有Google、Meta、百度这种拥有深度学习算法的公司，这些企业把自己的深度学习框架和算法库开源供人工智能和视觉识别的公司使用。
中游技术提供层：人脸识别平台和视觉软件
中技术提供层包含人脸识别平台和视觉软件两类。
人脸识别平台直接提供人脸识别应用服务，视觉软件需要和硬件进行系统集成后在终端产品中使用。
目前人脸识别市场的解决方案主要包括：2D识别和3D识别技术。
市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案。2D脸部识别是基于平面图像的识别方法，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。
3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
目前主要由互联网巨头以及海康威视、大华股份为主拥有数据采集终端的大型厂商和以银行、公安为主的大型国有机构等拥有大规模的人脸数据。
下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。
产品的形态包括应用系统，或者是软硬件一体化终端。
目前，国外巨头公司大多呈现全产业布局的特征，即上中下游均有布局。
国内人脸识别创业公司基本缺席上游的芯片和算法开发环节，除了少量在中游有技术突破外，大多数集中于下游场景应用层，这很大程度上得益于国内庞大的应用场景支持。
国内人脸识别产品和解决方案应用主要分布在以海康威视、大华股份等拥有软硬件结合和多年场景应用的企业。
创业公司多是为应用场景等提供技术服务，不断积累该领域经验、布局全产业链或与拥有相关应用经验的企业进行合作。
三大阵营不断加码布局人脸识别，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品，涵盖了安防、金融、商业等应用领域。
相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，人脸识别的优点主要集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。
在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，有望成为市场上大规模应用最主流的识别技术。
