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生物的數據采集是人工智能應用的起點。生物識別是人工智能的步，沒有數據的采集和整理、研究和分析便無從談起。從技術成熟度角度看，中國技術水平處于世界先進水平，而市場規(guī)模相對較小，還有很大發(fā)展空間。
制約生物識別產業(yè)發(fā)展的技術創(chuàng)新不足、應用場景窄、應用成本高這三大問題正在逐漸突破，產業(yè)將進入黃金發(fā)展期。其中，深度學習算法的成熟，使得生物識別的準確率得到大幅提升，以深度學習算法為基礎的計算機技術的進步，為生物識別提供了強大的計算和分析工具;生物識別的應用場景已經明顯拓寬，銀行、公安部門等在很多場景推生物識別，生物識別也已入駐社保、教育、醫(yī)療系統，智能手機、智能家居的普及推動個人消費級市場的爆發(fā);生物識別技術的成熟和場景應用的展開推動成本不斷下降，從而對于市場形成正向反饋。
生物識別作為智能化趨勢下重要的入口安全環(huán)節(jié)，未來的市場驅動力在橫縱向延伸。橫向驅動力為應用場景的不斷延伸，從傳統的2B(商業(yè)應用的考勤、門禁等)向著2G(醫(yī)療、教育、社保等)、金融行業(yè)、2C等應用場景加速拓展，每個應用場景的特點不同決定了生物識別技術的適用性;縱向驅動力在于入口安全需求的提升以及技術的進步推動高辨識度、高客戶體驗的解決方案加速發(fā)展。
場景應用中的互相滲透和融合成為趨勢。不同的生物識別技術具有差異化的識別精度、成本、便利性以及受眾的可接受度，因此適合應用的場景并不完全相同，但是伴隨著技術本身的成熟和提升，在應用場景中也存在著相互滲透和融合的趨勢。我們認為生物識別的發(fā)展趨勢是更廣泛、更安全和更便捷，更廣泛在于應用場景的廣泛，更安全在于技術和解決方案的安全、更便捷在于受眾良好的用戶體驗。
場景的深化，構建全產業(yè)鏈模式。生物識別的商業(yè)模式未來可能也將會多樣化，從單純的“產品輸出”向“技術→產品→解決方案→服務→云計算/大數據”全產業(yè)鏈模式轉型。全產業(yè)鏈模式類似微笑曲線，越往兩端附加值越高，左端的技術和右端的大數據是未來產業(yè)的制高點，當前由于產業(yè)本身尚未進入數據變現階段，因此把握核心技術者獲得先機。
(原標題：生物識別進入黃金發(fā)展期 制約因素正在突破)
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