人工智能安防系统-人工智能安防

随着城市化进程的不断推进，更多的人们选择在城市生活、工作和娱乐。面对快速增长的人口和日益复杂的城市环境，很多城市开始探索智慧城市的建设。智慧城市的核心就是将现代信息技术应用于城市管理中，以提高城市服务水平和资源利用效率。而人工智能计算机视觉技术正是智慧城市建设中必不可少的重要组成部分。

计算机视觉技术的应用范围很广，可以涵盖从人脸识别、车辆管理、环境监测到物流运营等方面。在智慧城市建设中，人工智能计算机视觉技术主要应用在以下几个方面。

一、智能交通管理

交通是城市发展的重要基础。智能交通管理系统利用计算机视觉技术，实现对交通状况的实时监测和管理。例如，交通路口的红绿灯控制可以通过摄像头和算法控制，智能地根据路况、交通流量和车辆类型等情况进行调控。同时，智能监控系统还可以自动识别车牌、检测违规行为，为城市管理层提供决策和改进的基础数据。

二、智慧环境监测

城市环境监测是智慧城市建设的重要组成部分。通过计算机视觉技术，可以对城市环境进行智能监测和管理，实现大气环境、噪声、水质、污染源等的实时监测。例如，智能监测系统可以通过对空气中微小颗粒物的自动检测，给出预警和建议，提醒市民采取相应的防护措施，避免空气污染对健康造成的危害。

三、智能安防监控

城市安全是人们最关注的问题之一。智能安防监控系统通过计算机视觉技术，实现对城市环境、交通和公共场所等领域的安全监测和管理。例如，通过人脸识别技术，智能监控系统可以快速识别出安防黑名单中的人员，提供实时的预警和控制措施。

针对计算机视觉技术在智慧城市建设中的关键应用，相关机构及单位专门出台了针对专业人员的认证政策。

AI人工智能 计算机视觉技术专业人员证书 认证报读指南

1.证书出台背景：

为进一步贯彻落实印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》和印发《关于“十四五”数字经济发展规划》等有关工作的部署求，深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能专业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》已经于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部电子工业标准化研究院联合业界企事业单位开发了人工智能专业人员培训项目，并将于北京举办以下两项证书培训安排：

《计算机视觉处理设计开发工程师》1月24日至28日-北京

2.证书颁发单位：

工业与信息化部电子工业标准化研究院

3.培训对象：

计算机视觉设计工程师：从事计算机视觉应用场景的需求分析，模型构建及验证，实现相应的计算机视觉产品设计、交付及运维，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的专业人员。

三、授课方式：理论学习+实操

培训结束后由专业部门组织结业考试。

四、培训老师：

北京理工大学老师，博士，教授，博士生导师。目前主要从事机器学习、数据挖掘及分布式系统方面的研究。

五、培训证书：

本次培训通过结业考试的学员将获得工业和信息化部电子工业标准化研究院颁发的“人工智能专业人员”(中级)认证证书，证书可在官方网站进行查询。

安防行业成巨头必争之地 一文梳理安防AI芯片产品与主要企业

未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

海康威视李亚亚：落地 AI，我们的实践、方法论丨AI 安防峰会

在人工智能兴起之后，安防市场就成为了其全球最大的市场，也是成功落地的最主要场景之一。对于安防应用而言，智慧摄像头、智慧交通、智慧城市等概念的不断涌现，对于芯片产业催生出海量需求。那么，国内安防AI芯片领域的主要玩家及产品都有哪些呢？

安防市场有多大？

根据IDC最新发布的数据显示，2018年我国人工智能市场规模为17.6亿美元，预计2023年将达到119亿美元。而在这其中，平安城市中的安防仍然是最大的应用场景。

而这也与安防本身的特性密切相关。首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求。其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。为此，安防市场也成为众多巨头以及创业公司的必争之地，例如华为。

近日，据俄罗斯国家媒体Sputnik 报道，华为将以5000万美元收购莫斯科安防技术企业Vocord，进一步完善视频监控和人脸识别技术布局。在产品方面，华为在2018年就曾发布了星像、星驰、星图、星盾、星辰五款系列化智能摄像机，与传统安防巨头正面竞争。

从细分领域来看，视频监控的市场规模占比接近安防整体市场一半。未来两年预计保持13.4%的年复合增速。

需要哪些类别芯片？

从技术角度而言，ISP 芯片(Image Signal Processing，图像信号处理)主要负责对前端摄像头所采集的原始图像信号进行处理；DVR（Digital Video Recorder，数字硬盘录像机）SoC 芯片主要用于模拟音视频的数字化、 编码压缩与存储；IPC （IP Camera，IP 摄像机）SoC芯片通常集成了嵌入式处理器（CPU）、图像信号处理（ISP）模块、视音频编码模块、网络接口模块等，具备入侵探测、人数统计、车辆逆行、丢包检测等一些简单的视频分析功能；NVR (Network Video Recorder，网络硬盘录像机) SoC 芯片 主要用于视频数据的分析与存储，功能相对单一，但由于多与 IPC 联合使用，市场增长也较快。

通常情况下，安防视频监控模拟摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗ISP芯片，安防视频监控网络摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗IPC SoC芯片。

随着5G和物联网的快速发展，对于安防行业而言，未来“云边结合”也将是最主要的趋势。在云端芯片方面，目前主要还是英特尔、英伟达、谷歌等国外企业的天下，国内企业短期内还难于取得突破。相反，在边缘侧尤其是视频处理方面，对国内企业而言是难得的机遇，国产替代正在不断深入。

主要的玩家有哪些？

对于国内企业而言，华为海思、寒武纪、云天励飞、中科曙光、国科微、 中星微、北京君正、富瀚微、景嘉微等在安防芯片领域都有布局。其中，海思布局比较完善，在IPC SoC市场占有大量份额，并且已经覆盖云端及边缘。以下为国内主要厂商在安防AI芯片领域布局情况：

华为海思

主要产品：Hi3516CV500 等、云端 AI 芯片“升腾”系列

目前，在视频编解码芯片领域海思是绝对的霸主。根据HIS统计数据，2016年海思以62%的出货占比，远超TI、NXP和Ambarella等国外企业。另外，在网络摄像机（IPC）SoC芯片市场中，海思半导体可谓一家独大。

云天励飞

主要产品：NNP100

云天励飞成立于2014年，经过短短几年的发展已成为一家提供五位一体（芯片+算法+数据+应用+服务）端到端全栈式解决方案的供应商。其“深目”方案已经被广泛应用到平安城市、智慧城市、智慧商业、无人机船车、机器人和智能制造等行业。

云天励飞在2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制，并基于FPGA载体实现商用。2018年8月，云天励飞面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU 成功流片。

地平线

主要产品：旭日系列

地平线基于自主研发的边缘计算平台及领先的深度学习算法，可以实现边缘端 AI 的计算与推广，为客户提供高清人脸识别摄像机、高性能视频结构化服务器及高性能、低功耗、低成本的全栈式智慧城市解决方案。

阿里巴巴

主要产品：Ali-NPU

2018年4月，阿里巴巴宣布达摩院正在研发一款神经网络芯片–Ali-NPU。这款芯片将用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。

Ali-NPU将应用在解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。据阿里方面透露，按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。该芯片成熟后将通过阿里云提供公共服务。

依图 科技

主要产品：questcore

2019年5月，依图宣布推出其首款视觉推理AI芯片产品questcore（中文名“求索”），该款芯片采用16nm工艺，最高能提供每秒15TOPS（每秒万亿次运算）的视觉推理性能，适用于人脸识别等多种任务场景。

questcore单芯片可支持64路视频高清实时解码，支持50路视频实时解析，可支持视觉的检测、分类、识别、跟踪等任务。

景嘉微

主要产品：JM5400、 JM7200

长沙景嘉微电子股份有限公司成立于2006年4月，致力于信息探测、信息处理和信息传递领域的技术和综合应用，为客户提供高可靠、高品质的解决方案、产品和配套服务。目前是国内率先成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的企业。

景美系列GPU芯片是高可靠性、高性能、低功耗的图形处理芯片，能够高效的完成图形加速功能，并提供了多种丰富的外设接口，支持外视频在图形上进行开窗、缩放、旋转以及叠加显示。

富瀚微：

主要产品：FH8856、FH8852、FH8632、FH8535、FH8538D等。

上海富瀚微电子股份有限公司成立于2004年4月，专注于视频监控芯片及解决方案，满足高速增长的数字视频监控市场对视频编解码和图像信号处理的芯片需求。

在视频监控方面，可提供高性能视频编解码SoC和图像信号处理器芯片，主要包括IPC SoC和Camera ISP两个方面。

国科微

主要产品：GK7205/GK7205S 、GK7202、GK7101、GK7102

国科微电子股份有限公司成立于2008年，长期致力于智能机顶盒、智能监控、存储、物联网等领域大规模集成电路及解决方案开发。

国科微2015年进入安防IPC领域，凭借其优秀的ISP性能、完善的系统架构、超高的系统集成度、优异的低功耗设计等高性价比优势，先后推出GK710x等系列H.264监控芯片，新一代H.265智能监控芯片GK720系列及产品解决方案，广泛应用于平安城市、智能家居、交通、金融、学校等行业级、民用消费级安防监控市场。

AI智慧安防应用场景有哪些_ai人工智能安防

AI应用的落地，要回归商业本质。

作者 张栋

2020年9月5日，由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。

本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

峰会之上，海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚带来了题为「赋能数字转型，服务千行百业」的精彩演讲。

李亚亚介绍，海康威视目前的业务主要分为三块：综合安防业务、大数据服务和智慧业务。

数字经济和数字化转型已成为必然趋势，而人工智能交付问题依然面临一些挑战，归纳起来有三类：

李亚亚认为，AI应用的落地，要回归商业本质。即通过产品和系统，解决用户场景化、差异化的需求，让更多用户享受到技术革新的红利，帮助用户实现业务价值回报。

数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，需要通过系统的产品体系去支撑。面向企业领域，海康威视从拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度出发，为行业数字化赋能。

海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，让创新技术和产品赋能千行百业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。

李亚亚： 大家好，我是海康威视EBG解决方案部负责人李亚亚，很高兴今天能来参加这个论坛。

相信在座的大多数朋友，对海康威视都比较熟悉，下面我简单汇报下海康威视的基本情况。

海康成立于2001年，目前我们的产品和解决方案已经覆盖到了全球150多个国家和地区，员工超过4万人，去年营收是576亿，目前已有10个研发基地。

目前我们的业务主要有三大版块：一是综合安防业务；二是大数据服务；三是智慧业务。

海康威视的产品和业务形态比较多样化，今天我所分享的内容围绕其中一部分展开。

首先，我们通过几份报告和数据来看一下当下技术的发展趋势。

这些报告上的数字（上图PPT）很多朋友可能都看到过。数字显示，2020年有82%的CEO认为未来公司的业务会被人工智能所影响，67%的企业表示未来首要增长动能将来自于数字技术和商业。

从这两个信息维度来看，数字化变革已经被越来越多的企业所重视。

PPT下面的三个数据分别来自政府类的报告：

通过这三个数字，可以看出在全球范围内，数字化转型都是被人们所认可的。对比发达国家的数据来看，在数字化转型方面，中国还有很大的空间。

这张图可能很多人也看到过类似的图，从信息化向数字化进阶的过程，并不是数字化取代信息化，反而信息化也是数字化的一部分。在这一转型的过程中，有很多技术是非常重要的，包括移动互联网、IoT、人工智能等等。

从海康威视的角度来看，我们与两个技术的关联度比较高：AI和IoT。

所以过去几年，海康威视也一直在思考，在企业数字化转型过程种，如何将自己的AIoT技术赋能给我们的用户，成为这个 历史 过程中的合作者、参与者，推动者。

数字孪生这个词相信大家也很熟悉，描述的是从现实的物理世界，到虚拟空间的数字世界，构建一个相互映射、关联、影响的关系。

有数据表明，从现实世界到数字世界这样一个转换过程中，其中有60%-80%的数据是视频类的。因此，可以把视频感知作为信息最为丰富的传感器，通过感知信息的结构化形成数据，再通过数据做视觉认知，实现洞察与分析，帮助各行各业的用户获取价值。

接下来也来谈谈人工智能技术落地所面临的挑战。我们简单梳理了一下，AI落地主要有三种比较现实的挑战：

解决落地难问题，仍然要回归商业本质。我们总结为四句话：匠心品质，解决问题，技术革新，价值为本。

换句话说，我们要先从产品的品质抓起，通过产品和系统，让更多用户都享受到技术革新的红利，解决用户场景化、差异化的问题和需求，最终帮助用户实现业务价值的回报。

前面提到，数字化转型立足于视频感知，但不止于视频感知。

海康威视这几年也一直在思考这个问题，因此，我们从视频感知，向上拓展到智能物联，融合多维感知能力的同时，还构建了智能物联的平台能力。

随着物联网、信息网、互联网的不断融合应用，2019年公司推出了基于AI Cloud架构的物信融合平台。

2020年，基于新的理解，我们将数据和智能融合在一起，提出了数智融合的理念。

每个企业对于数字化转型都有自己的理解，我们认为数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径。因此，通过系统的产品体系去支撑场景化应用至关重要。

基于这样的思考，我们提供了多元化的支撑体系，包括面向城市的城市运营管理平台、面向企业的数字企业管理平台等等。

同时，通过海康威视的体系化硬件能力，帮助我们的用户、合作伙伴一起实现数字化转型。

今天我反复提到一个词——合作伙伴。我们一直在思考如何把AI能力、多维感知能力运用到真实的数字化场景里去。

我们也深知，仅有技术是不够的，还需要大家一起合作来推动行业的变革，海康威视会一直秉持开放融合的态度，把我们的产品、服务、标准深度开放。着力构造一个开放融合的架构，一起推动整个数字化新业态的实现。

这些年，我们也做了一些AI落地实践。下面我就从面向企业、面向公共服务以及面向合作伙伴三方面来谈谈。

面向企业领域的数字化业务的开展和落地，我们提出了拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度去帮助用户实现业务价值落地。

拉近管理距离，就是从“现场管、分散管”到“中心管、集中管”，我们站在不同层级的管理者视角去看待如何帮助他们实现具体的业务应用。

作为管理者，他们希望能够掌控全局，洞察细节。比如我们可以通过AI实景等技术，帮助管理者做到全局洞察。

作为执行者，他们关心是否可以更多地降本增效。我们通过远程化、可视化、自动化的手段，帮助他们在具体执行工作时减轻工作压力。

作为监管者，他们需要在线监管和动态监管。我们可以在管理维度上帮助他们做一些提升。

基于此，我们从后面这三个维度去帮助用户做一些事情。

譬如，我们通过机器视觉提升成果质量、缩短投入时间、优化工作流程。

之前我去合肥的一家企业，他们有个岗位的员工流动周期是六个月，每六个这个岗位的人员就要变化（因为太过辛苦），我们就在想如何通过技术降低劳动强度，帮助用户实现价值。

讲完效率以后，我们再讲讲流程规范。到底怎么才能把用户的流程规范做好，后来我们多次讨论得出两个点：一是把流程管好，二是把行为管好。

行为管理相对比较容易，比如说我们把工地的安全规范行为等各种单点的动作管好就可以了，但是后来发现在有些情况下，行为是对的，流程却是错的。

譬如在化工领域，流程是“一二三四”、结果做得却是“一三二四”，如此很容易出现事故，这个过程，通过作业管控系统就可以帮助他们解决很多麻烦的问题。

最后提到安全管理，海康在防范安全隐患方面做了很多事情。我们从机物，环境等多个维度来解决用户关心的问题，满足用户生产、运营、管理等多个方面的需求。

下面我简单介绍一些实践案例，看看如何帮助用户实现价值落地。

在化学化工领域，之前我们在盐城一个化学工业园区，帮助他们把各个孤立系统进行融合和打通，利用AR实时视觉技术，帮助他们高效、便捷、智能地进行一些危险源的分析和管控，构建了AR安环一张图管理系统。

在质量管控领域，（上图PPT）我这里贴了一张图，其中有交通检测、包裹检测等。

我们把智能技术、视频技术，包括多传感器应用到整个的生产流程当中去，可以做检测、测量、识别，帮助企业提升产品质量、降低劳动强度，帮助企业用户实现价值转化。

我当时去了一家国内TOP级的做 汽车 电池的公司，他们和我说，他们的车间非常先进，基本做到了高度自动化的生产，但质量检测却一直需要大量的人工进行，效率不高，希望通过视觉帮助他们做一些降本增效。

在智慧物流领域， 海康正在和国内一家头部物流企业深度合作，帮助其实现了数字化转型，提升了他们的运营效率、也提升了安全水平。

经过后续统计，转型后的数字化月台使用效率提升了将近20%，充分实现月台、车辆的全面数字化。

（图示）这是我们在山东帮助一个煤矿企业做的事情。我们将AI、大数据等技术应用到他们的井下，实现行车、行人、区域入侵、操作工离岗、皮带跑偏、矿车压道岔识别应用。

对于煤矿企业，安全生产无小事，而实际违规行为却很多。我们系统上线之后，做了三个月应用跟踪，发现违规行为162条，全部通过系统的自动化去实现。

说完企业领域的应用，其实我们在公共服务领域也做了不少应用和服务，我们提了四个维度去保障民生，提升品质：让环境更安全、让服务更精准，让出行更便捷，让生态更宜居。

（图示）这是我们在安吉做的一些事情。老百姓渴望蓝天白云、繁星闪烁，渴望清水绿岸、鱼翔浅底，渴望吃得放心、住得安心，渴望鸟语花香、田园风光的自然美景， 热切期盼加快改善生态环境质量。

（图示）这是我们在北京大兴机场，应用海康威视上万路的边缘物联感知和智能分析产品、以及配套近30P的云存储，充分运用4K高清、AI智能分析、AR增强现实、热成像等技术融入机场的各业务系统，用 科技 力量助力大兴机场，为旅客带来安全、便捷、高效的全新体验。

（图示）这是我们在港珠澳大桥，海康威视助力建设港珠澳大桥系统工程中珠海公路口岸的“一站式”车辆通关监管核放系统，通过车牌图像识别、智能信息采集和车底反藏匿等创新应用，帮助实现便捷、高效的一站式通关，让出行更便捷。

（图示）这是我们把技术应用到水利领域，通过全天候AI分析，助力水利治理智能化，创新河道保护方式。包括水面漂浮物监测预警，疑似非法采砂船只监测预警等。

除了公共服务以外，海康还联合很多合作伙伴开展了保护野生东北虎，参与了绿色江河斑头雁保护等项目。

未来，公司将持续践行 社会 公益，以 科技 力量助力生态保护和 社会 的和谐发展，坚守技术造福人类的初心。

讲完企业、讲完公共服务，我们也一直努力为我们的合作伙伴做了一些事情。我们的目标是将人工智能的应用门槛降下来，让合作伙伴简单、易用、免费、快捷地掌握数字化能力，让人工智能不再神秘，让人工智能落地不再困难。

讲了那么多，最终还是讲一下我们的理念：秉善笃行，担当使命。我们希望和很多合作伙伴一起去创造 历史 ，用我们的技术和产品赋能各行各业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。

相信在当下的数字化转型之变局中，我们每一个人都是新时代的见证者、开创者、建设者。

以上是我的分享，谢谢大家！

2018年中国人脸识别行业发展现状及应用前景分析预测2019年将呈现四大发展趋势

人脸识别行业基本概况分析

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。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别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，中游企业的主要产品为嵌入式人脸识别软件以及一站式解决方案的提供，中游的相关技术大体包括人脸检测、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。

2018年中国人脸识别技术专利数量统计分析

2015年以来，国家持续出台利好政策，为人脸识别技术在安防、医疗、金融等领域的应用打下了将坚实的基础。在政策支持力度明显加大的背景下，人脸识别技术热度不断提升，资本纷纷入局，一批明星企业快速崛起及人脸识别领域的大量投入，技术专利数量不断攀升。2014-2017年，中国人脸识别技术专利申请数量不断增长，年均增长36%。2014年中国人脸识别技术专利申请数量已达608项，截止至2017年中国人脸识别技术专利申请数量增长至2847项。

从公开专利数量来看，2012-2017年，我国人脸识别专利公开数量快速增长。2017年，我国人脸识别专利公开数量为2698项，达到近年来最大值。截至2018年7月，专利公开数量为2163项。伴随着技术实力的显著增强为国内市场打开，商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础，预计中国人脸识别相关专利公开数量将持续稳定增长。

2012-2018年1-7月中国人脸识别技术专利数量统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

预计2018年中国人脸识别市场规模将接近28亿元

2015年以来，国家持续出台利好政策，推动了人脸识别在金融、安防、医疗等领域的应用，为中国人脸识别行业奠定坚实的基础。随着人脸识别系统应用领域的不断拓展以及商业化程度的加深，人脸识别行业市场规模也迎来了快速增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2010-2017年我国人脸识别行业市场规模保持了34%的复合增速。2010年我国人脸识别行业市场规模仅仅为3.777亿元。到了2016年我国人脸识别行业市场规模增长至17.25亿元，截止至2017年我国人脸识别行业市场规模达到了21.91亿元。初步预计2018年我国人脸识别行业市场规模将达27.61亿元，增速在26%左右。并预测在2021年我国人脸识别行业市场规模将突破50亿元。

2010-2021年我国人脸识别行业市场规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

我国人脸识别技术应用现状分析

如果说2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，那么2018年就是人脸识别技术全面应用的重要节点，“刷脸”时代正式到来。

从目前我国人脸识别技术的应用来看，主要集中在三大领域：金融、安防以及考勤/门禁。

我国人脸识别技术应用占比统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等;信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。

2018年，人脸识别技术在更多的领域解锁了更多应用，广东省、江苏省、浙江省、河北省、青岛市等地在2018年的高考期间均启用了人脸识别系统;北京大学将人脸识别技术应用到了校园入园人员身份验证领域;北京市人社局也计划在市级公租房将全部安装人脸识别系统，以预防公租房违规转租;滴滴在6月正式上线人脸识别系统

从目前我国在人脸识别技术领域领先企业的应用布局来看，安防和金融是相对布局较多的领域，在物流、零售、智能手机、汽车、教育、地产、文娱广告等领域也均开始涉足。

2019年中国人脸识别技术发展趋势分析

从市场应用的角度来看，前瞻产业研究院认为，2019年将呈现如下发展趋势：

1、大数据与人脸识别的融合将进一步加深

随着人脸识别技术在公共安全、政府职能领域的纵向推进，尤其是在公安系统，利用人脸识别技术将海量照片数据利用起来，可以在很大程度上提升整个公安信息化的管理水平，目前深圳市公安系统已经在积极实践，预计2019年将会有更多的地区以及更多的领域将会积极探索大数据与人脸识别融合技术的应用。

2、3D人脸识别技术产品将逐步取代2D人脸识别技术产品

基于3D的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式。2018年2月7日，人脸识别技术领先企业云从科技正式发布“3D结构光人脸识别技术”，标志着我国在3D人脸识别技术产品领域取得了重大进展。

3、安防仍是未来人脸识别技术应用的重要增长极

近年来，安防行业的迅速发展，为人脸识别应用提供了可以发挥的舞台;另一方面，随着人脸识别技术的进一步发展，为安防行业开拓了新的市场。前瞻产业研究院分析认为，智能视频分析将是大安防市场未来的方向之一，而人脸识别是其中非常重要的技术和应用。智能视频监控人脸识别系统是视频监控系统与人脸识别技术的有效结合，能大大提高安全防范能力，尤其是对犯罪分子起到强有力的震慑作用。

4、人脸识别技术在智能家居领域具有无限可能

随着现代科学技术的发展以及人民生活水平的提高，智能设备的普及率已经越来越高，住宅家居智能化将是一个重要的发展趋势。而人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。