吳澳燕
人臉識別技術是一種基于人的臉部特征信息進行身份認證的生物識別技術。主要包含三個部分：人臉檢測、人臉定位以及人臉識別。首先，在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。隨后，確定面部特征的位置和大小，最后進行身份確認或查找。
人臉識別技術以其高效、準確的特點，在安全領域、金融領域、教育領域以及醫療領域等多個方面都有廣泛應用。
上游基礎層：人臉識別產業鏈上游為基礎層，涵蓋了高清攝像頭、AI芯片、傳感器等硬件支持，以及人工智能、機器學習等算法支持，還包括數據集。例如，高清攝像頭作為人臉識別的核心硬件之一，其市場規模持續增長，為全球人臉識別技術的發展提供了有力支撐。
中游技術層：產業鏈中游主要由人臉識別算法、軟件服務和軟硬件系統集成服務等技術層構成。這里匯聚了騰訊、百度、曠視科技、依圖科技等企業在算法軟件方面的全球領先技術，為行業提供了強大的技術支持。
下游應用層：產業鏈下游是具體的場景應用，包括智慧安防、智能交通、移動支付等多個領域。從應用領域來看，人臉識別應用最多是安防，占比高達54%，其次是金融占16%。此外，娛樂占比10%、醫療占比7%、電商零售占比6%、出行占比3%、政務占比2%。人臉識別技術在這些領域中的應用，不僅提高了安全性和效率，也極大地豐富了人們的生活方式。
根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年人臉識別行業競爭格局及“十四五”企業投資戰略研究報告》顯示：
根據技術應用的維度來劃分，主要可以歸納為政府、企業以及個人消費者三大領域。其中，政府部門在智能安防領域對人臉識別技術的需求尤為顯著，這些應用場景通常復雜多變，因此對技術準確性的要求極高。
人臉識別技術不僅可以抓取公民人臉信息，還能進一步鎖定個人身份，追蹤行蹤軌跡等。將這些信息進行關聯整合，很容易導致個人信息泄露，使公民隱私權、財產權受到威脅。個人消費者雖然應用場景的復雜性相對較低，但他們對技術的消費體驗卻有著較高的期待，希望人臉識別技術能夠在提供便捷服務的同時，保障個人隱私和數據安全。在法律層面，《網絡安全法》《民法典》《數據安全法》將個人生物識別信息納入個人信息的范圍，從個人信息保護的角度作出原則性的規定。
2024年人臉識別行業未來發展前景
我國人工智能核心產業規模已超5000億元，企業數量超4500家。相關研究機構預測，2035年我國人工智能產業規模有望達1.73萬億元，全球占比達30.6%。隨著人工智能技術的不斷發展，人臉識別技術也將不斷進行技術創新和升級。預計會出現更高精度的人臉識別算法、更加安全可靠的數據存儲和處理技術等，這些技術創新將推動人臉識別行業的快速發展。
在人臉識別技術的廣泛應用中，數據安全和隱私保護問題日益凸顯。因此，未來人臉識別行業的發展將更加注重數據安全和隱私保護。加密技術將被廣泛應用于數據的傳輸和存儲過程，以確保個人信息不被泄露。此外，匿名化人臉識別技術也可能成為未來的發展趨勢，即在不存儲具體個人面部圖像的前提下，實現有效的身份校驗。
人臉識別技術作為數字化時代的產物，生產和生活對這項技術的需求不可忽視。總體來說，2024年人臉識別行業的未來發展前景十分廣闊。市場規模將持續增長，技術創新將推動行業發展，應用領域將不斷拓展，數據安全和隱私保護將成為重要議題，行業標準化和全球化趨勢將加強。
在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。
更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2024-2029年人臉識別行業競爭格局及“十四五”企業投資戰略研究報告》。
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