2024年中國生物識別技術行業市場規模及未來發展趨勢、局限性分析

2024年中國生物識別技術行業市場規模及未來發展趨勢、局限性分析

生物識別技術是一項多方面的技術，它利用生理和行為特征來驗證個人身份，這種驗證與訪問軟件一起，可以真正打開大門。生物識別技術在金融、電信、信息安全、電子政務等領域正在加速推廣。特別是各國政府在邊境安全、電子護照以及刑偵等方面逐漸普及了生物識別技術的應用。此外，云計算和電子商務也帶了巨大的需求，移動支付和在線轉賬等業務推動了生物識別技術市場的擴張。

與傳統身份鑒定相比，生物識別技術具有隨身性、唯一性、穩定性、廣泛性、方便性、可采集性、可接受性等特點，正在國防、金融等行業中迅速普及。

生物識別技術，通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性(如指紋、臉象、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑒定。全球生物識別市場結構中，指紋識別份額達到58%，人臉識別的份額為18%，緊隨其后的是新興的虹膜識別，份額為7%，此外還有與指紋識別類似的掌紋識別，以及聲紋識別和靜脈識別等。目前，世界各國已將生物識別技術廣泛應用于國防安保、公共安全、信息安全以及軍事領域中，并制定法案和戰略規范該技術的使用。

生物識別技術和產品已經家喻戶曉，生物識別技術在手機和門鎖兩項產品形態上的具體應用，真正讓生物識別走入千家萬戶。尤其借助手機APP，生物識別在個人消費者身邊的應用得到極大擴展。隨著手機這一移動互聯終端功能與作用的進一步拓寬，生物識別的應用還將得到更深度融合。

生物識別技術是人工智能的支撐技術之一，所以在人工智能尤其智能機器人領域集成和利用生物識別最新成果理所當然。人臉識別、虹膜識別、聲音/語音識別的采用最為常見。高水平的采集硬件(例如相機鏡頭)和優秀的算法是人工智能團隊一直尋求的重要配套，隨著智能機器人產品的不斷進步和成功市場化，其配套市場規模也將快速增長。智能監控是社會治安管理的最重要技術手段。隨著技術的不斷進步，廠商的更多創新，人臉識別、形態/步態識別與高水平監控攝像頭的結合，將會把治安監控水平提高到一個全新的高度和水平。可以預見，這樣的新產品對警方的吸引力是毋庸置疑的。

近年來，隨著微處理器及各種電子元器件成本的下降和精度的提高，生物識別系統逐漸應用于商業上的授權控制如門禁、企業考勤管理系統安全認證等領域。同時，云計算和電子商務的發展也推動了生物識別技術市場的擴張。

市場規模

據中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國生物識別技術行業發展潛力分析及投資戰略規劃咨詢報告》分析

隨著全球經濟發展和城市化進程的推進，各國政府對公共安全監管的投入力度加大，推動了生物識別技術的普及和應用。預計未來幾年，生物識別技術的市場規模將持續增長。據市場研究數據顯示，2022年全球生物識別市場規模約為332億美元，預計2028年將達到874億美元，年復合增長率將達到17.36%。

未來發展趨勢

應用領域拓展：未來，生物識別技術的應用領域將進一步拓展。除了傳統的金融、電信等領域外，生物識別技術還將廣泛應用于智能家居、智慧醫療、智能交通等新興領域。同時，隨著物聯網技術的發展，生物識別技術將與更多設備進行融合，實現更廣泛的應用場景。

個性化需求增加：隨著消費者對個人隱私和信息安全的要求日益提高，個性化生物識別技術將受到更多關注。例如，基于個人生物特征和行為習慣開發的個性化身份認證系統將更加普及。

政策標準加強：為了保障生物識別技術的安全性和可靠性，各國政府將加強相關政策和標準的制定和實施。例如，制定更加嚴格的生物識別技術標準和規范;加強生物識別技術的監管和審查等。這將有助于推動生物識別技術的健康發展。

未來隨著人工智能、大數據等技術的發展，生物識別技術也將不斷創新和升級。例如，深度學習算法的應用將提高生物識別技術的準確性和效率;多模態生物識別技術將結合多種生物特征進行身份認證，提高系統的安全性和可靠性。

生物識別技術在應用中存在一些明顯的缺點或局限性

設備成本高昂：

生物識別技術的設備通常需要專門的硬件設備和軟件支持，導致設備成本較高。這在一定程度上限制了生物識別技術的廣泛應用。

環境因素影響：

生物識別技術可能受到環境因素的影響，如光照條件、溫度、濕度等。例如，指紋識別技術在手指潮濕或受傷時可能會識別失敗;面部識別技術在低光照條件下可能無法準確識別人臉。

個人特征變化：

個體生物特征可能會隨著時間、年齡、生理狀態等因素的變化而發生變化。例如，指紋紋路淺的人或體力工作者指紋難以識別;聲紋識別中，用戶隨著年齡變化或短時間內的生理變化可能導致聲音特征改變，從而影響識別效果。

識別準確性：

盡管生物識別技術在一定程度上提高了身份認證的準確性，但仍存在誤識別率較高的問題。特別是在一些復雜場景下，如面部識別技術容易受到光線、陰影、遮擋或偽造面部特征的影響，導致誤識別。

數據安全和隱私泄露風險：

生物識別技術涉及大量的生物特征數據，這些數據一旦泄露或被濫用，可能對個人隱私造成嚴重影響。此外，生物特征數據一旦丟失或被盜用，難以通過更改密碼等方式進行補救。

技術透明度和可解釋性差：

部分生物識別技術(如深度學習在生物識別中的應用)往往被視為“黑盒子”，其內部運作機制和算法并不透明。這可能導致用戶對技術的公正性、合理性和可靠性產生疑慮。

社會倫理和道德問題：

生物識別技術的廣泛應用可能引發一系列社會倫理和道德問題。例如，在公共場所使用生物識別技術進行監控和追蹤可能侵犯個人隱私權;在金融、醫療等領域使用生物識別技術進行身份驗證可能導致身份泄露或身份盜用等風險。

特殊群體適應性差：

部分生物識別技術可能對特殊群體(如老年人、殘疾人等)的適應性較差。例如，虹膜識別技術對于視力不佳或無法配合的用戶可能難以使用;聲紋識別技術對于聽力受損或無法發聲的用戶可能無法適用。

欲知更多關于生物識別技術行業的市場數據及未來投資前景規劃，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國生物識別技術行業發展潛力分析及投資戰略規劃咨詢報告》。