2020-2026年中国生物识别技术市场监测与发展趋势研究报告

报告摘要

2019年8月，旷视科技已经向港交所提交了IPO文件，这家创立8年的人工智能企业终于即将走向上市。旷视科技招股说明书的公布不仅吸引了公众对这家AI独角兽财务状况的关注，同时也吸引了公众对其他业内企业的财务状况关注。
行业入局者迅速增加
近几年来，我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势，截至目前，行业企业数量超4000家。据统计，2013-2018年，我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年，行业新增企业数量达558家，同比上年微增3.14%。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。
研发是各家企业重点
随着生物识别技术行业的竞争越来越激烈，很多公司都加大了新产品的研发，力求获得独有自主知识产权，从而提高自身竞争实力，提高行业的地位。从研发投入资金的角度来看，2018年，欧菲光、浙江大华股份和科大讯飞三家研发投入资金最高；从研发占比的角度来看，旷视科技和海鑫科金表现最为优异。
行业毛利率水平高
从盈利能力来看，生物识别技术行业企业的产品毛利率均处于较高的水准，营收也呈逐渐转好的趋势，但由于产品研发投入资金较多，目前行业大部分企业净利润情况不佳。据不完全统计，2018年海鑫科金的毛利率最高，为73.31%，其次是旷视科技，毛利率为65.2%。
旷视科技营收增长率傲视群雄
在发展潜力方面，以营业收入增长率为参考指标综合分析。据不完全统计，2018年，生物识别技术行业各企业营业收入增长率，除海鑫科金为-5.07%以外，其他企业营收增长率均在20%以上，行业整体均处于较高水平。值得注意的是，根据2019年8月旷视科技公布的招股说明书中显示，2018年旷视科技的营业收入增长率更是高达355.91%，傲视群雄。
行业企业布局逐渐深入
生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。正是由于生物识别技术的诸多优点，使其成为近年发展最快的新技术之一。
汇总了部分生物识别技术企业的布局情况，发现，目前，大部分企业的布局主要集中在银行、移动智能终端领域，其次在智慧园区、智慧社区等方面也有所涉及。
本生物识别技术研究报告首先介绍了中国生物识别技术行业市场发展环境、生物识别技术行业整体运行态势等，接着分析了中国生物识别技术行业市场运行的现状，然后介绍了生物识别技术行业市场竞争格局。随后，报告对生物识别技术行业做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国生物识别技术行业发展趋势与投资预测。您若想对生物识别技术行业产业有个系统的了解或者想投资中国生物识别技术行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本生物识别技术研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等生物识别技术。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计生物识别技术及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测生物识别技术。

报告目录

第一章　生物识别技术的基本概述
1.1　生物识别技术概念阐释
1.1.1　生物识别技术
1.1.2　生物识别系统
1.2　生物识别技术相关介绍
1.2.1　生物识别技术的特性
1.2.2　生物识别技术应用领域
1.3　生物识别技术主要种类
1.3.1　指纹识别技术
1.3.2　语音识别技术
1.3.3　人脸识别技术
1.3.4　静脉识别技术
1.3.5　虹膜识别技术
 
第二章　2018-2020年国际生物识别行业发展分析
2.1　国外生物识别技术产业发展综况
2.1.1　行业发展历程
2.1.2　各国发展布局
2.1.3　市场规模分析
2.1.4　市场结构分析
2.1.5　技术发展趋势
2.2　美国生物识别技术产业概况
2.2.1　美国生物识别发展背景
2.2.2　美国生物识别发展战略
2.2.3　美国生物特征数据库
2.2.4　生物识别影响情报体系
2.2.5　生物识别的航空应用
2.2.6　生物识别的推广障碍
2.3　各国生物识别技术发展动态
2.3.1　日本
2.3.2　韩国
2.3.3　菲律宾
2.3.4　新加坡
2.3.5　印度
 
第三章　2018-2020年中国生物识别技术发展环境
3.1　经济环境
3.1.1　全球经济运行
3.1.2　国内宏观经济
3.1.3　对外经济分析
3.1.4　国内工业运行
3.1.5　国内投资状况
3.1.6　宏观经济展望
3.2　需求环境
3.2.1　安全需求提升
3.2.2　个人需求层次
3.2.3　公共需要层次
3.3　政策环境
3.3.1　行业重点政策回顾
3.3.2　央行支持技术应用
3.3.3　行业标准建设回顾
3.3.4　细分行业标准动态
3.3.5　构建身份认证体系
3.3.6　生物技术发展战略
3.4　技术环境
3.4.1　智能技术投入加大
3.4.2　科技创新实力上升
3.4.3　全国科研投入上升
3.4.4　深度学习提高准确率
3.4.5　交叉验证提升精准度
3.4.6　SaaS技术契合度高
3.5　产业环境
3.5.1　移动互联产业提速
3.5.2　人工智能产业运行
3.5.3　信息技术产业发展
 
第四章　2018-2020年中国生物识别行业发展分析
4.1　中国生物识别技术应用综况
4.1.1　应用历程概况
4.1.2　传统应用领域
4.1.3　创新应用领域
4.2　中国生物识别市场发展综况
4.2.1　行业发展提速
4.2.2　市场发展规模
4.2.3　市场结构分析
4.2.4　区域发展格局
4.2.5　互联网+模式
4.3　中国生物识别市场竞争分析
4.3.1　主体规模状况
4.3.2　企业研发投入
4.3.3　重点企业分析
4.3.4　竞争主体分类
4.3.5　竞争主体对比
4.3.6　新型企业入局
4.4　中国生物识别主要产品发展分析
4.4.1　考勤设备和系统
4.4.2　物理门禁产品
4.4.3　电子锁具产品
4.4.4　身份认证识别
4.5　中国生物识别行业发展问题及建议
4.5.1　主要制约因素
4.5.2　技术发展瓶颈
4.5.3　安全性被质疑
4.5.4　行业发展建议
4.5.5　生物数据库建设
 
第五章　2018-2020年中国指纹识别行业分析
5.1　指纹识别技术分析
5.1.1　基本内涵
5.1.2　技术分类
5.1.3　采集技术
5.1.4　技术优势
5.1.5　技术趋势
5.2　指纹识别市场发展分析
5.2.1　市场规模分析
5.2.2　市场主体排行
5.2.3　竞争主体分析
5.2.4　行业发展瓶颈
5.2.5　市场前景预测
5.3　指纹识别技术应用分析
5.3.1　技术应用领域分布
5.3.2　电子产品应用渗透率
5.3.3　屏下指纹识别产业链
5.3.4　手机厂商应用布局加快
5.3.5　屏幕指纹模组出货量
5.3.6　指纹识别民用化应用趋势
5.4　指纹识别企业发展案例——汇顶科技
5.4.1　企业发展概况
5.4.2　业务发展背景
5.4.3　指纹市场布局
5.4.4　财务运营状况
5.4.5　核心竞争力分析
5.4.6　公司发展战略
5.4.7　未来前景展望
 
第六章　2018-2020年中国语音识别行业分析
6.1　语音识别技术分析
6.1.1　技术内涵及分类
6.1.2　技术发展历程
6.1.3　技术发展突破
6.1.4　语音识别系统
6.1.5　相关产品分析
6.1.6　标准建设加快
6.2　语音识别市场发展分析
6.2.1　市场发展综况
6.2.2　市场规模分析
6.2.3　企业排名状况
6.2.4　市场竞争格局
6.2.5　市场前景展望
6.3　语音识别技术应用领域
6.3.1　智能语音助手
6.3.2　智能家居领域
6.3.3　可穿戴领域
6.3.4　医疗领域应用
6.4　智能音箱市场分析
6.4.1　智能音箱的基本功能
6.4.2　智能音箱的工作原理
6.4.3　主要智能音箱品牌
6.4.4　国内市场发展状况
6.4.5　智能音箱发展展望
6.5　语音识别企业发展案例——科大讯飞
6.5.1　企业发展概况
6.5.2　技术发展水平
6.5.3　业务发展布局
6.5.4　财务状况分析
6.5.5　核心竞争力分析
6.5.6　公司发展战略
6.5.7　未来前景展望
 
第七章　2018-2020年中国人脸识别行业分析
7.1　人脸识别技术分类
7.1.1　技术原理分析
7.1.2　技术发展特点
7.1.3　关键技术分析
7.1.4　相关产品分类
7.2　人脸识别技术发展动力
7.2.1　技术精度提高
7.2.2　人才储备优势
7.2.3　专利申请状况
7.2.4　政策环境利好
7.2.5　资金支持状况
7.3　人脸识别市场发展分析
7.3.1　产业链分析
7.3.2　产业发展进程
7.3.3　市场发展规模
7.3.4　市场竞争格局
7.3.5　技术公司排名
7.3.6　盈利模式分析
7.4　人脸识别技术应用分析
7.4.1　应用阶段分析
7.4.2　应用模式分析
7.4.3　重点应用领域
7.4.4　主要识别产品
7.4.5　安防领域应用
7.4.6　金融行业应用
7.4.7　技术应用趋势
7.5　人脸识别企业发展案例——川大智胜
7.5.1　企业发展概况
7.5.2　主要业务领域
7.5.3　人脸识别业务
7.5.4　财务运营状况
7.5.5　核心竞争力分析
7.5.6　公司发展战略
7.5.7　未来前景展望
 
第八章　2018-2020年中国静脉识别行业分析
8.1　指静脉识别技术分析
8.1.1　技术内涵分析
8.1.2　技术原理分析
8.1.3　典型技术分类
8.1.4　技术发展特点
8.1.5　技术发展体系
8.1.6　技术研发状况
8.2　指静脉识别市场发展分析
8.2.1　政策发展环境
8.2.2　技术融合加快
8.2.3　市场主体分析
8.2.4　行业发展问题
8.2.5　行业发展对策
8.2.6　发展前景展望
8.2.7　行业发展趋势
8.3　指静脉识别技术应用分析
8.3.1　重点场景渗透
8.3.2　支付领域应用
8.3.3　智能门锁应用
8.3.4　应用趋势分析
8.4　指静脉识别企业发展案例——燕南科技
8.4.1　企业发展概况
8.4.2　指静脉生物识别产品
8.4.3　指静脉识别平台发布
8.4.4　指静脉技术的汽车应用
 
第九章　2018-2020年生物识别其他细分技术分析
9.1　声纹识别技术
9.1.1　技术基本内涵
9.1.2　技术逻辑分析
9.1.3　行业发展进程
9.1.4　市场需求状况
9.1.5　技术专利状况
9.1.6　市场竞争格局
9.1.7　技术标准化建设
9.1.8　技术发展挑战
9.1.9　技术发展趋势
9.2　虹膜识别技术
9.2.1　技术内涵分析
9.2.2　技术原理分析
9.2.3　技术的优缺点
9.2.4　市场发展状况
9.2.5　企业排名状况
9.2.6　未来发展态势
9.3　步态识别技术
9.3.1　技术基本介绍
9.3.2　技术原理分析
9.3.3　技术特点及优势
9.3.4　技术研究状况
9.3.5　重点应用领域
9.3.6　重点企业分析
9.3.7　企业研发进展
9.3.8　技术应用前景
9.4　新型识别技术
9.4.1　掌纹识别
9.4.2　唇纹识别
9.4.3　耳廓形状识别
9.4.4　眼动模式识别
9.4.5　体味识别
9.4.6　笔迹识别
9.4.7　打字习惯识别
 
第十章　中国生物识别行业发展前景及趋势预测
10.1　中国生物识别技术产业前景展望
10.1.1　发展前景广阔
10.1.2　B2B市场前景
10.1.3　产业集中度提高
10.1.4　行业均衡化发展
10.1.5　逐步向设备延伸
10.2　中国生物识别技术应用趋势
10.2.1　整体应用趋势
10.2.2　商业化应用趋势
10.2.3　金融领域应用趋势
10.2.4　公共安全应用趋势
10.2.5　市场应用需求预测
10.3　中国生物识别产品技术发展趋势
10.3.1　多模态生物特征识别技术
10.3.2　非接触式生物特征识别系统
10.3.3　网络化的生物特征识别系统
 
第十一章　中国生物识别行业投融资分析
11.1　 生物识别行业投资动力评估
11.1.1　经济因素
11.1.2　技术因素
11.1.3　政策因素
11.2　 生物识别行业投资价值评估
11.2.1　投资价值综合评估
11.2.2　市场机会矩阵分析
11.2.3　进入市场时机判断
11.2.4　产业投资策略分析
11.3　生物识别技术行业投融资规模状况
11.3.1　投融资规模分析
11.3.2　BAT企业投资加快
11.3.3　领先企业融资情况
11.4　独角兽投资企业分析——旷世科技
11.4.1　企业基本概述
11.4.2　公司资本状况
11.4.3　业务发展布局
11.4.4　主要业务方案
11.4.5　人员规模数据
11.4.6　企业竞争优势
11.4.7　企业营收状况
 
第十二章　中国生物识别行业进入壁垒及投资风险分析
12.1　进入壁垒
12.1.1　竞争壁垒
12.1.2　技术壁垒
12.1.3　资金壁垒
12.1.4　政策壁垒
12.2　经济风险
12.2.1　全球经济风险
12.2.2　国际汇率风险
12.2.3　中国经济风险
12.3　投资风险
12.3.1　投资环境待优化
12.3.2　人才短缺风险
12.3.3　技术创新风险
12.3.4　知识产权风险
12.3.5　市场竞争风险
12.4　技术安全风险
12.4.1　生物信息特征
12.4.2　隐私安全问题
12.4.3　隐私保护对策
12.5　部分技术应用风险
12.5.1　指纹识别
12.5.2　眼球识别
12.5.3　刷脸刷声
12.5.4　静脉识别
 
图表目录
图表1　各类生物识别的发展历程
图表2　主要国家和地区生物识别产业市场份额情况
图表3　2018年全球生物识别技术行业市场结构预测
图表4　美国联邦部门及其生物特征数据库
图表5　美国情报部门生物识别整合
图表6　2014-2018年国内生产总值及其增长速度
图表7　2014-2018年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表8　2019年中国GDP核算数据
图表9　2014-2018年货物进出口总额
图表10　2018年货物进出口总额及其增长速度
图表11　2018年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表12　2018年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表13　2018年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重
图表14　2018年规模以上工业增加至同比增长速度
图表15　2018年规模以上工业生产主要数据
图表16　2018-2019年规模以上工业增加值同比增长速度
图表17　2019年规模以上工业生产主要数据
图表18　2014-2018年三次产业投资占固定资产投资（不含农户）比重
图表19　2018年分行业固定资产投资（不含农户）增长速度
图表20　2018年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表21　2018-2019年固定资产投资（不含农户）同比增速
图表22　2019年固定资产投资（不含农户）主要数据
图表23　用户身份识别技术的分类
图表24　人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系
图表25　人工智能产业发展特征
图表26　2014-2017年新一代信息技术行业市场规模
图表27　各种生物识别技术大放异彩
图表28　2002-2018年中国生物识别技术行业市场规模
图表29　生物识别技术产品占比
图表30　生物识别技术产业地图
图表31　2013-2019年中国生物识别技术行业新增企业数量情况
图表32　2018年部分生物识别技术企业研发投入情况
图表33　生物识别主要企业
图表34　新型生物识别技术企业与传统生物识别技术企业对比
图表35　指纹信息获取原理
图表36　主要生物识别方式比较
图表37　中国指纹识别芯片市场规模及预测情况
图表38　2019年指纹识别技术公司排行
图表39　指纹识别的壁垒
图表40　指纹识别的安全性壁垒
图表41　国内指纹电子产品渗透率
图表42　屏下指纹识别产业链
图表43　2018年光学屏下指纹识别供应商及模组价格情况
图表44　苹果自iPhone 5S起多年使用Touch ID解锁
图表45　三星Galaxy S10/S10+使用超声波指纹识别
图表46　2018年主要品牌屏下指纹手机发布信息汇总
图表47　主要品牌屏下指纹手机发布信息汇总
图表48　FOD指纹识别和电容式指纹识别占比情况
图表49　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表50　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司营业收入及增速
图表51　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司净利润及增速
图表52　2018年深圳市汇顶科技股份有限公司主营业务分行业、产品、地区
图表53　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表54　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司净资产收益率
图表55　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表56　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司资产负债率水平
图表57　2016-2019年深圳市汇顶科技股份有限公司运营能力指标
图表58　语音识别系统流程
图表59　2016年以来语音识别获得多项突破
图表60　全球智能语音市场规模
图表61　中国智能语音市场规模
图表62　2019年语音识别技术公司排行
图表63　智能语音中下游市场主要竞争者
图表64　短期智能语音中下游市场波特五力模型
图表65　中国智能语音助手应用场景
图表66　智能语音在智能家居中的应用
图表67　智能语音切合可穿戴设备未来发展方向
图表68　智能音箱的功能
图表69　智能音箱构成
图表70　国内主要智能音箱参数对比
图表71　智能音箱行业发展出路及困境
图表72　2016-2019年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模
图表73　2016-2019年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速
图表74　2016-2019年科大讯飞股份有限公司净利润及增速
图表75　2018年科大讯飞股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表76　2016-2019年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率
图表77　2016-2019年科大讯飞股份有限公司净资产收益率
图表78　2016-2019年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标
图表79　2016-2019年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平
图表80　2016-2019年科大讯飞股份有限公司运营能力指标
图表81　人脸识别匹配流程
图表82　人脸识别算法准确率平均状况
图表83　我国人脸识别领域研究学者队伍
图表84　2007-2017年我国人脸识别专利公开数量
图表85　人脸识别政策利好频现
图表86　政府对人脸识别初创公司的资金支持
图表87　2013-2017年中国在人脸识别上的投入
图表88　人脸识别产业链
图表89　人脸识别产业链及代表公司
图表90　人脸识别技术发展历程
图表91　2010-2021年我国人脸识别行业市场规模
图表92　中国人脸识别行业品牌竞争分析
图表93　人脸识别四大独角兽算法及融资状况
图表94　主要安防企业人脸识别产品与应用
图表95　2016-2018年主要安防企业营业收入
图表96　互联网巨头人脸识别产品应用