關(guān)于生物識(shí)別的研報(bào)整理

目前AI（人工智能）非常的火爆，除了一堆的“獨(dú)角獸”，還有成百上千家中小型的AI初創(chuàng)企業(yè)，但是目前AI實(shí)際的應(yīng)用和落地卻并沒有想象中那么的火熱。目前AI可能是存在“泡沫”的，昨日華為創(chuàng)始人任正非在接受媒體采訪時(shí)也表達(dá)了這樣的觀點(diǎn)。

另外，值得一提的是，目前AI最先成熟落地的一些領(lǐng)域主要也還是與生物識(shí)別相關(guān)，比如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等等。而且在芯智訊看來，未來不管人工智能發(fā)展到如何高的一個(gè)程度，它首先需要解決的一個(gè)問題是，怎么知道“你是誰(shuí)”，然后才能提供個(gè)性化的AI服務(wù)。而這就離不開生物識(shí)別技術(shù)了。

比如現(xiàn)在在家庭當(dāng)中比較常見的智能音箱，一個(gè)家庭當(dāng)中可能會(huì)有多個(gè)家庭成員，有年輕人、老人、小孩、男人、女人，這么多的用戶，智能音箱如何來學(xué)習(xí)他們的用戶習(xí)慣呢？因?yàn)槊總€(gè)人的用戶習(xí)慣都是不一樣的。如果在智能音箱當(dāng)中加入聲紋識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)，那么將會(huì)很好的解決這個(gè)問題。使得智能語(yǔ)音助手完全有能力在同一終端實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化智能化服務(wù)。

比如，在家庭當(dāng)中，當(dāng)你對(duì)智能音箱說，“幫我定個(gè)昨天中午一樣的快餐”，同時(shí)你的哥哥也說“幫我也定一個(gè)昨天中午一樣的快餐”，注意這里可能你們兩個(gè)人昨天中午定的快餐是完全不一樣的，如果有了聲紋識(shí)別，就能夠識(shí)別兩個(gè)語(yǔ)義完全相同的語(yǔ)音指令是由哪兩個(gè)人所發(fā)出的，然后根據(jù)這兩個(gè)人的不同的習(xí)慣（昨天中午這兩個(gè)人分別定的是什么快餐），來滿足不同的需求。顯然，要達(dá)到這樣的用戶體驗(yàn)，必須要有生物識(shí)別技術(shù)的加持。

近期芯智訊整理了兩份關(guān)于生物識(shí)別的研報(bào)，節(jié)選了部分內(nèi)容，綜合如下：

前言：指紋、虹膜、人臉識(shí)別最近幾年在手機(jī)上持續(xù)更迭，單機(jī)價(jià)值大

幅提升，新款 iPhone 生物識(shí)別價(jià)值量甚至在 15 美金以上，其背后的驅(qū)

動(dòng)在于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人對(duì)于安全性和認(rèn)證便捷性的需求。此外，語(yǔ)音/聲紋識(shí)別、靜脈識(shí)別等也開始被不少領(lǐng)域應(yīng)用。我們認(rèn)為生物識(shí)別的價(jià)值才剛剛被發(fā)掘，未來 5G、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的興起，對(duì)于更復(fù)雜、更便捷的環(huán)境下面的身份識(shí)別將提出更高的要求，行業(yè)有望迎來穿越周期的成長(zhǎng)。

1. 場(chǎng)景多樣化和便捷化是生物識(shí)別升級(jí)的雙驅(qū)動(dòng)

生物識(shí)別是一種通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性，如指紋、人臉、虹膜等和行為特征如筆跡、聲音、步態(tài)等進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的方法，因此從生物識(shí)別技術(shù)的大致可以分為生物體生理特種識(shí)別和生物體行為特征識(shí)別兩大類。

從不同技術(shù)的出現(xiàn)先后時(shí)間看，指紋是較早被人們有效發(fā)現(xiàn)并加以利用的，因此也獲得較長(zhǎng)的時(shí)間的發(fā)展演變，而人臉識(shí)別近年來則有著較快的發(fā)展速度，成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展中重要的一個(gè)分支，隨著技術(shù)進(jìn)步的持續(xù)，未來將會(huì)擁有廣泛的應(yīng)用前景。

隨著對(duì)于身份識(shí)別和保密需求的日益增加，以及人們對(duì)于安全便捷性追求的持續(xù)，各類生物識(shí)別技術(shù)紛紛開啟了應(yīng)用的空間，相較于指紋、人臉等，其他生物識(shí)別技術(shù)方面盡管普及度仍然略低，但是各自的特點(diǎn)使得在不同的行業(yè)市場(chǎng)中有著較好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1.1. 移動(dòng)支付市場(chǎng)高速增長(zhǎng)，電容指紋率先爆發(fā)

作為目前應(yīng)用最為廣泛、技術(shù)最成熟、公眾接受度最高的生物識(shí)別技術(shù)，指紋識(shí)別的應(yīng)用發(fā)展歷史最為悠久。不過，此前指紋識(shí)別主要是應(yīng)用在一些行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，采用的也大多是傳統(tǒng)的光學(xué)指紋識(shí)別技術(shù)。而指紋識(shí)別技術(shù)真正的爆發(fā)則是在蘋果iPhone5S標(biāo)配電容式指紋以后，才真正拉開了爆發(fā)的帷幕。

從手機(jī)解鎖到線上線下支付，伴隨著強(qiáng)烈的安全需求，生物識(shí)別已與日常生活密不可分。持續(xù)高速增長(zhǎng)的移動(dòng)支付市場(chǎng)，成為指紋為代表的生物識(shí)別主戰(zhàn)場(chǎng)，根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2017 年國(guó)內(nèi)第三方移動(dòng)支付規(guī)模 120 萬(wàn)億，指紋滲透率達(dá) 57%。

1.2. 場(chǎng)景多樣化和便捷化雙驅(qū)動(dòng)，屏下指紋、3D Sensing 大放異彩

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代應(yīng)用持續(xù)增加，生物識(shí)別的場(chǎng)景越來越多，消費(fèi)者也需要更加便捷的識(shí)別方式，帶動(dòng)生物識(shí)別技術(shù)持續(xù)升級(jí)，屏下指紋、虹膜、人臉識(shí)別等大放異彩，單機(jī)價(jià)值實(shí)現(xiàn)大幅提升，新款高端手機(jī)甚至在 15 美金以上。根據(jù)中研網(wǎng)數(shù)據(jù)，2017 年全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模大約 172 億美元，指紋、人臉、虹膜識(shí)別分別占比 58%、7%、6%。

2. 生物識(shí)別的升級(jí)需要更強(qiáng)大軟硬件一體化的支持

從電容指紋到屏下指紋，再到 3D Sensing，總結(jié)主流生物識(shí)別技術(shù)的演進(jìn)歷史，我們發(fā)現(xiàn)隨著應(yīng)用場(chǎng)景越來越多，外部環(huán)境也越來越復(fù)雜，干擾因素也相應(yīng)增多。在不同復(fù)雜環(huán)境中的生物識(shí)別，對(duì)降噪算法的要求也更加苛刻。不過相應(yīng)地，應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓寬后，生物識(shí)別行業(yè)的成長(zhǎng)空間持續(xù)打開。

2.1. 電容指紋提取信號(hào)清晰，算法簡(jiǎn)單

電容指紋是通過檢測(cè)手指與 Sensor 之間的電容信號(hào)得出指紋圖像，距離過遠(yuǎn)信號(hào)會(huì)大幅衰減，所以電容指紋 Sensor 一般外置，上面加一個(gè) Cover，如果采用 Underglass 方案也會(huì)對(duì)玻璃減薄。

由于識(shí)別環(huán)境簡(jiǎn)單，采集電位信號(hào)后生成的是黑白圖像，清晰、穩(wěn)定，對(duì)指紋算法的要求并不高，進(jìn)入門檻較低，大部分芯片設(shè)計(jì)廠商采取和第三方算法廠合作的模式進(jìn)入。同時(shí)芯片的 Die Size 可以不斷做小，且不影響辨識(shí)度，從而持續(xù)降低芯片成本。但是在應(yīng)用上就比較局限，主要用來做解鎖和支付。

2.2. 屏下指紋識(shí)別環(huán)境復(fù)雜，需要更強(qiáng)大軟硬件一體化的支持

屏下指紋主要包括光學(xué)指紋和超聲波指紋兩種。光學(xué)指紋：1）經(jīng)過兩代更迭，技術(shù)成熟度高；2）Sensor 較為簡(jiǎn)單，芯片成本低；3）但是識(shí)別時(shí)干擾較多，需要算法和硬件設(shè)計(jì)高度配合；4）OLED 產(chǎn)能配套完善。

而超聲波屏下指紋：1）還沒有成熟產(chǎn)品出貨；2）Sensor 制造難度大，芯片成本高；3）算法相對(duì)簡(jiǎn)單；4）需要柔性 OLED 配套。光學(xué)和超聲波未來都可以實(shí)現(xiàn)大面積區(qū)域的識(shí)別，體驗(yàn)要優(yōu)于電容指紋。

2.2.1. 光學(xué)指紋識(shí)別干擾因素多，算法與硬件設(shè)計(jì)高度配合提升體驗(yàn)

我們?cè)趨R頂科技深度報(bào)告中已經(jīng)詳細(xì)論述了第一代和第二代屏下光學(xué)指紋的結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)鏈上 OLED 的產(chǎn)能配套情況，本文主要論述光學(xué)指紋識(shí)別過程中的干擾因素以及價(jià)值量的問題。

目前光學(xué)指紋采用微距攝像頭原理，Sensor 需要拍下指紋圖像，然后運(yùn)用圖像識(shí)別算法進(jìn)行 Match，最后得出結(jié)果。采集到的圖像主要受到以下幾類因素干擾：

1）光源是 OLED 屏，發(fā)光點(diǎn)會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生影響；

2）使用一段時(shí)間后保護(hù)玻璃上的油污、粉塵會(huì)影響光線的反射；

3）外部環(huán)境光線干擾，比如太陽(yáng)光；

4）環(huán)境的溫度、濕度等。

這些干擾因素都會(huì)對(duì)成像產(chǎn)生影響，從而影響最終的識(shí)別速度和識(shí)別率，因此需要降噪算法、光學(xué)指紋結(jié)構(gòu)、芯片設(shè)計(jì)高度配合并持續(xù)迭代，電容時(shí)代指紋芯片廠+第三方公版算法廠的模式難以為繼，強(qiáng)大的算法能力成為芯片設(shè)計(jì)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.2.2. 二代光學(xué)方案仍需持續(xù)優(yōu)化，保障算法與設(shè)計(jì)附加值

由于光學(xué)指紋 Sensor 就是一個(gè)低像素的 CMOS 芯片，目前 Die Size 已經(jīng)做的很小（目前 1 片 8 寸 Wafer 大約能切 2500 顆左右，電容指紋在 1300 顆左右），我們預(yù)計(jì)在整個(gè)光學(xué)方案中成本占比只有 15 個(gè)百分點(diǎn)左右。由于提取圖像噪聲很多，繼續(xù)降低 Die Size 會(huì)影響辨識(shí)度，因此不具備持續(xù)降價(jià)的基礎(chǔ)。

光學(xué)指紋方案的主要附加值還是在于降噪算法和光學(xué)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，其實(shí)目前方案在識(shí)別速度和識(shí)別率上仍有很大改善空間。以匯頂科技的光學(xué)方案為例，2018 年 10 月公開的專利顯示，由于透鏡的曲度/屈光度(Diopter) 的關(guān)系，在影像上對(duì)應(yīng)于透鏡邊緣處會(huì)產(chǎn)生莫爾條紋，從而不利于指紋辨識(shí)（圖 10 的 5a 中正常指紋影像區(qū)域 Ra 較小，51、52 分別為有干擾的水波紋和魚眼紋）。

匯頂申請(qǐng)專利利用感光像素陣列相對(duì)于發(fā)光像素陣列旋轉(zhuǎn)（圖 11 中發(fā)光像素陣列與感光像素陣列形成夾角 a），拉開莫爾條紋與鏡心之間的距離，使得可利用濾波運(yùn)算來保留指紋影像的區(qū)域較大，從而有利于指紋辨識(shí)（經(jīng)過濾波運(yùn)算后圖 10 的 5b 中正常指紋影像區(qū)域 Rb 較大，魚眼紋 52’在較外圍區(qū)域）。

我們判斷未來以匯頂科技為代表的芯片廠商將持續(xù)優(yōu)化光學(xué)方案以獲取更好地用戶體驗(yàn)。隨著方案的持續(xù)迭代，算法和光學(xué)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)將繼續(xù)保持較高附加值。

圖10 優(yōu)化前后的指紋圖像對(duì)比

圖 11：感光像素陣列相對(duì)于發(fā)光像素陣列旋轉(zhuǎn)

2.2.3. 超聲波 Sensor 材料、工藝成本較高，有望在高端旗艦小批量使用

超聲波指紋識(shí)別技術(shù) 2015 年由高通正式推出，由于超聲波的最大的難點(diǎn)在于穿透性，比如剛性 oled 封裝層氮?dú)狻CD 背光模組等都是穿透的障礙，所以超聲波指紋目前只能搭載柔性 OLED。

同時(shí)超聲波指紋 Sensor 使用壓電材料（AIN、PVDF 等）通過 MEMS 工藝制造，然后需要與 CMOS 工藝的 ASIC 電路鍵合，難度非常高，壓電材料和制造工藝成本都非常大，從而影響其推廣。我們預(yù)計(jì)屏下超聲波指紋模組價(jià)格在 15 美金左右，未來有望先在高端旗艦中小批量應(yīng)用。

2.3. 3D Sensing 應(yīng)用場(chǎng)景廣闊，算法、設(shè)計(jì)難度進(jìn)一步提升

人臉識(shí)別算法技術(shù)的演進(jìn)已經(jīng)將近 20 多年，從最早的子空間方法只能用于檢查證件照到如今大量照片的閱讀學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)逐漸成為主流的人臉識(shí)別方式，2D 人臉識(shí)別技術(shù)也趨于成熟。

目前市場(chǎng)上使用頻率較高的也仍為使用攝像頭的 2D 平面識(shí)別方案，這是一種基于平面圖像的識(shí)別方法，受到姿勢(shì)、光照、表情等變化幅度的影響較大，因此會(huì)存在特征信息缺失、準(zhǔn)確度較低等致命問題，照片、視頻、化妝及人皮面具等方式都能破解此項(xiàng)識(shí)別技術(shù)，而 3DSensing技術(shù)是基于人臉的立體建模，較 2D 識(shí)別技術(shù)精度更高。

主流的 3D 成像技術(shù)主要有三種：結(jié)構(gòu)光、TOF（Time Of Flight）以及雙目測(cè)距。結(jié)構(gòu)光主要是通過投影機(jī)和單相機(jī)投射一幅或多副編碼圖案，由攝像頭采集。根據(jù)臉部不同物體造成光信號(hào)變化來計(jì)算物體深度、位置等信息。TOF 技術(shù)則是通過捕捉近紅外光從發(fā)射到接收的時(shí)間差來判斷物體的距離；雙目測(cè)距技術(shù)利用雙攝像頭拍攝物體，再通過三角形原理計(jì)算物體距離。

相較而言，結(jié)構(gòu)光技術(shù)因其低光表現(xiàn)良好、短距離精度高、識(shí)別時(shí)間短、成本功耗適中等的優(yōu)點(diǎn)，更為適合應(yīng)用在前置攝像頭上進(jìn)行人臉識(shí)別。而后置則更多應(yīng)用的是TOF。

2.3.1. 人臉蘊(yùn)含豐富信息，蘋果目標(biāo)構(gòu)建智能家居、汽車閉環(huán)生態(tài)

電容、屏下指紋獲取的都是指紋圖像，應(yīng)用也局限于解鎖和支付。相比之下，3D Sensing 獲取的是 3D 人臉圖像，信息量豐富，應(yīng)用場(chǎng)景也更為廣闊。根據(jù) Yole 數(shù)據(jù)，3D Sensing 應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模 2023 年將成長(zhǎng)至 185.2 億美元，2017-2023 年復(fù)合增速 44%，消費(fèi)、汽車、工商業(yè)為主要應(yīng)用領(lǐng)域。

終端廠商中，蘋果最執(zhí)著于人臉識(shí)別，技術(shù)儲(chǔ)備也最為豐富，三款新機(jī)和 iPad Pro都搭載了3D Sensing，我們判斷蘋果正不斷充實(shí)自己的人臉庫(kù)，目的是構(gòu)建在智能家居、智能汽車等領(lǐng)域的閉環(huán)生態(tài)。在智能家居領(lǐng)域，門鎖可以通過人臉打開，娛樂系統(tǒng)可以通過人臉以及手勢(shì)控制；在智能汽車領(lǐng)域，通過刷臉上車、登錄車載系統(tǒng)，語(yǔ)音控制空調(diào)、查詢油耗，行車過程中可以監(jiān)測(cè)疲勞駕駛，帶來完美的駕駛體驗(yàn)。

圖 15：蘋果基于 3D Sensing 的家庭娛樂系統(tǒng)專利

圖 16：人臉識(shí)別可用于智能汽車的人臉登錄和疲勞監(jiān)測(cè)

另外，蘋果在發(fā)布其首款標(biāo)配3D人臉識(shí)別的iPhone X的時(shí)候，不僅使得其3D人臉識(shí)別成為移動(dòng)支付的有效安全認(rèn)證方式，另外兩個(gè)應(yīng)用也被蘋果重點(diǎn)提出，一個(gè)是能夠?qū)⑷四槺砬閺?fù)制到動(dòng)畫上的動(dòng)畫表情應(yīng)用 Animoji，另外一個(gè)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）的仿生游戲，盡管后者在宣傳中主要是作為仿生芯片的功能應(yīng)用來推廣，但是無(wú)可否認(rèn)的是，AR 已經(jīng)成為了蘋果發(fā)展的重要的方向之一，而能夠?qū)θ四樳M(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)將會(huì)是未來 AR 的基礎(chǔ)技術(shù)支持。

2.3.2. 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、算法難度進(jìn)一步提升

為了獲取 3D 人臉圖像，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和算法實(shí)現(xiàn)也更為復(fù)雜。以 OPPO Find X 的3D結(jié)構(gòu)光為例，主要光學(xué)硬件包括發(fā)射端和接收端兩個(gè)部分，還有一個(gè) Flood illuminator 模組用于人臉識(shí)別之前的粗測(cè)，核心零部件就包括 VCSEL 芯片、準(zhǔn)直鏡頭、DOE、窄帶濾光片和紅外 CMOS 等。

算法就更為復(fù)雜，一方面，由于數(shù)據(jù)量龐大，需要使用專用 ASIC 進(jìn)行計(jì)算，ASIC芯片也可以和主芯片集成；另一方面，識(shí)別時(shí)人臉與 Sensor 距離較遠(yuǎn)，光路中有大量的噪聲，以 STM 的 TOF 方案為例，玻璃上污跡引起的串?dāng)_、環(huán)境光、發(fā)射端的漏光等都會(huì)影響成像。進(jìn)行 3D 人臉識(shí)別需要綜合考慮成像速度、分辨率和信噪比三者之間的權(quán)衡。

3、其他：品類繁多的生物識(shí)別技術(shù)各有用武之地

虹膜識(shí)別：虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀區(qū)域，在紅外光下呈現(xiàn)出豐富的紋理信息，如斑點(diǎn)、條紋、細(xì)絲、冠狀、隱窩等細(xì)節(jié)特征。除非經(jīng)歷危及眼睛的外科手術(shù)，虹膜幾乎終生不變。

▲虹膜的紋理及近紅外光條件下拍攝的虹膜圖像

虹膜識(shí)別通過對(duì)比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份，其核心是使用模式識(shí)別、圖像處理等方法對(duì)人眼睛的虹膜特征進(jìn)行描述和匹配，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的個(gè)人身份認(rèn)證。且虹膜識(shí)別是非接觸式識(shí)別，方便高效。但虹膜識(shí)別技術(shù)難度高，大多局限于工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。在眾多生物識(shí)別技術(shù)中，目前虹膜識(shí)別來說是安全等級(jí)最高的。

虹膜識(shí)別的概念最初是由眼科專家弗蘭克?伯奇在 1936 年提出，1987 年由另外兩個(gè)眼科專家倫納德?弗洛姆和埃爾朗?薩菲爾用伯奇的概念申請(qǐng)了專利，但當(dāng)時(shí)技術(shù)有限，并未開發(fā)出相關(guān)的處理器，而后美國(guó)哈佛大學(xué)的研究人員 John Daugman 發(fā)明了第一個(gè)虹膜識(shí)別算法，成功實(shí)現(xiàn)虹膜識(shí)別。目前有三個(gè)國(guó)家印度、墨西哥和印度尼西亞將虹膜作為國(guó)民身份證的標(biāo)志，印度會(huì)給每個(gè)人分配編號(hào)采集虹膜，已有約 10 億的采集規(guī)模。而三星接連在 Note7、S8、S8+上搭載虹膜識(shí)別，引領(lǐng)虹膜識(shí)別不斷打開移動(dòng)終端市場(chǎng)。

靜脈識(shí)別：通過匹配實(shí)時(shí)靜脈圖和記錄的個(gè)人手指靜脈圖特征值來進(jìn)行身份鑒定。人的靜脈是完全獨(dú)特的，就連身體左側(cè)和右側(cè)的靜脈也各不相同，有很多靜脈在表皮上無(wú)法觀察到，隨著年齡的增長(zhǎng)，靜脈形狀的變化也甚微，同時(shí)具有極強(qiáng)的生物活性，因此仿造靜脈極其困難。靜脈識(shí)別在手指有污漬或手指皮膚脫落時(shí)仍能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別，識(shí)別效率高。

國(guó)外方面，日韓在 1997 年就推出靜脈識(shí)別產(chǎn)品；2008 年，日本已將靜脈認(rèn)證系統(tǒng)搭載到IT 機(jī)器上，提供情報(bào)安全保證；2010 年，波蘭的 BPS SA 銀行在其華沙營(yíng)業(yè)點(diǎn)安裝啟用了基于“手指毛細(xì)血管”技術(shù)的自動(dòng)提款機(jī)；2013 年，手掌靜脈技術(shù)成為瑞典南部隆德市的一種更加方便、更安全的支付方式，現(xiàn)已在隆德市多家商店和餐廳投入使用。目前，土耳其、日本（三菱和大垣共立銀行）、巴西、波蘭等銀行都在使用手掌靜脈 ATM，日本 70%的銀行都在使用手掌靜脈 ATM 取款機(jī)。國(guó)內(nèi) 2004 年開始研發(fā)，目前在智能社會(huì)事務(wù)管理如指靜脈養(yǎng)老金發(fā)放的生存認(rèn)證工作、銀行金融、智能家居等領(lǐng)域鋪開應(yīng)用。

聲紋識(shí)別：聲紋也是人體獨(dú)特的生物特征, 由于不同個(gè)體的發(fā)音器官的結(jié)構(gòu)形狀及講話時(shí)發(fā)音器官的運(yùn)動(dòng)方式方面千差萬(wàn)別， 每個(gè)人的原始聲音是獨(dú)一無(wú)二的, 很難找到兩個(gè)聲紋完全一樣的人， 因此聲紋識(shí)別技術(shù)可將現(xiàn)場(chǎng)采集到的聲紋同登記過的聲紋模板進(jìn)行精確的匹配來進(jìn)行身份認(rèn)證。與其他生物識(shí)別技術(shù)相比， 聲紋識(shí)別對(duì)用戶的干涉較少，用戶接受的可能性較大，它具有簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)及可擴(kuò)展性良好等眾多優(yōu)勢(shì)，在世界范圍內(nèi)，聲紋識(shí)別技術(shù)正廣泛應(yīng)用于安全驗(yàn)證、控制等諸多領(lǐng)域， 特別是基于電信網(wǎng)絡(luò)的身份識(shí)別。

▲亞馬遜Echo

從 1952 年貝爾研究所研制出世界上首個(gè)能識(shí)別 10 個(gè)英文數(shù)字發(fā)音的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)到 1960 年英國(guó) Denes 等人研制的第一個(gè)計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，語(yǔ)音識(shí)別直到 2009 年借助機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，才得以有質(zhì)的飛速發(fā)展。如今，語(yǔ)音識(shí)別在移動(dòng)終端的應(yīng)用最為可觀，包括語(yǔ)音對(duì)話機(jī)器人、語(yǔ)音助手等，出現(xiàn)了 Siri、Assistant、Cortana 等各式各樣的產(chǎn)品。此外，在聲紋識(shí)別上，亞馬遜Echo、阿里的天貓精靈、谷歌Home都有支持。

不過，我國(guó)目前處于技術(shù)仍不成熟，消費(fèi)端應(yīng)用滲透率低的狀況，在智能家居、金融、證券、社保、社區(qū)矯正、公安、 軍隊(duì)及其他民用安全認(rèn)證等行業(yè)和部門有著廣泛的需求和發(fā)展空間。

4、生物識(shí)別有望迎來穿越周期的成長(zhǎng)

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2007 年全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模僅有 30.1 億美元，而2013 年達(dá)到了 97.8 億美元，即將到達(dá)百億美元大關(guān)，6 年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 21.7%。2015 年的全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到了 130 億美元， 預(yù)計(jì) 5 年內(nèi) CAGR 約 13.9%，至 2020 年全球生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模突破 200 億美元大關(guān)達(dá)到 250 億美元。

而市場(chǎng)研究公司MarketsandMarkets的最新預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)則顯示，全球生物識(shí)別市場(chǎng)將由2018年的168億美元快速增長(zhǎng)至2023年的418億美元。這一增長(zhǎng)代表預(yù)測(cè)期間的復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到19.99%。這個(gè)增長(zhǎng)率還是非常高的。

另外，生物識(shí)別產(chǎn)業(yè)自身也正在發(fā)生著一些變革，我們認(rèn)為主要包含了幾個(gè)方面：

1）消費(fèi)級(jí)移動(dòng)終端領(lǐng)域內(nèi)，以傳統(tǒng)的指紋識(shí)別和新興的 3D 人臉識(shí)別技術(shù)的滲透率和技術(shù)創(chuàng)新正在快速推進(jìn)；

2）傳統(tǒng)的門禁安防領(lǐng)域內(nèi)，多重生物識(shí)別技術(shù)的需求在持續(xù)增加；

3）隨著智能化產(chǎn)業(yè)的推進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、智能汽車等市場(chǎng)中對(duì)安全性的需求將會(huì)持續(xù)引入生物識(shí)別技術(shù)。

從中長(zhǎng)期來看，5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、IoT、區(qū)塊鏈、智能汽車等行業(yè)的快速發(fā)展，以及對(duì)安全性和便捷性的高要求，將帶動(dòng)生物識(shí)別行業(yè)穿越周期，迎來黃金成長(zhǎng)。

4.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量迎來爆炸式增長(zhǎng)，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2020 年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到 40ZB，13-20 年復(fù)合增速近 40%。PAISI 預(yù)計(jì) 2020 年全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將突破 1214 億美元。

海量的數(shù)據(jù)結(jié)合生物識(shí)別技術(shù)可以孕育出豐富的應(yīng)用。例如在社區(qū)可以獲取大量的居民數(shù)據(jù)，包括指紋、人臉、健康狀況等，利用外圍人像布控系統(tǒng)，SDK&API，人臉鎖和語(yǔ)音控制家電等硬件，可以形成優(yōu)秀的社區(qū)養(yǎng)老解決方案，合理安排和監(jiān)控老人生活。

4.2 IoT

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將成為下一個(gè)高速增長(zhǎng)的終端市場(chǎng)，特別是隨著 5G 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快將迎來爆發(fā)，根據(jù) GrowthEnabler Analysis 數(shù)據(jù)，2020 年全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)達(dá)到4573 億美元。

目前智能機(jī)是應(yīng)用生物識(shí)別技術(shù)最大的終端，而未來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的出貨量在手機(jī)的十倍以上，由于安全性高，體驗(yàn)更佳便捷，我們認(rèn)為在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨的帶動(dòng)下，生物識(shí)別行業(yè)有望迎來新一輪爆發(fā)。

4.3 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)的核心特征是去中心化和去信任化，憑借在提高效率、降低成本、提高數(shù)據(jù)安全性方面的優(yōu)勢(shì)，逐漸和各行各業(yè)創(chuàng)新融合。根據(jù) Tractica 預(yù)測(cè)，2018 年全球企業(yè)區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)在 46 億美元左右，到 2025 年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 203 億美元。

區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)安全方面的應(yīng)用離不開生物識(shí)別技術(shù)的配合，以區(qū)塊鏈電商支付平臺(tái)Nuggets 為例，致力于解決網(wǎng)購(gòu)支付的數(shù)據(jù)泄露問題。Nuggets 首先基于區(qū)塊鏈技術(shù)，對(duì)個(gè)人信息加密后存儲(chǔ)于用戶設(shè)備本地，付款時(shí)直接通過生物識(shí)別進(jìn)行身份驗(yàn)證，商家無(wú)法獲取用戶信息，快遞公司獲取位置信息后進(jìn)行配送，確認(rèn)收貨也只需要生物識(shí)別驗(yàn)證或者發(fā)送二維碼。

4.4 智能汽車

汽車智能化的升級(jí)從電動(dòng)化向自動(dòng)駕駛方向持續(xù)發(fā)展，在汽車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化控制的程度越來越高的同時(shí)，對(duì)于汽車安全性的要求也越來越高，以寶馬、奔馳、福田、大眾等全球一線的汽車廠商在車輛的防盜、駕駛?cè)藛T識(shí)別、駕駛?cè)藛T狀況判定等領(lǐng)域內(nèi)推動(dòng)積極的布局，其中以生物識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)的包括指紋、人臉、掌紋/掌靜脈等多種識(shí)別方式，成為廠商在中高端車型中進(jìn)行差異化定位和營(yíng)銷的重要方向。

生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于汽車場(chǎng)景中的首要需求來自于解鎖功能，機(jī)械結(jié)構(gòu)的鑰匙作為汽車解鎖的逐步成為了歷史，目前采用射頻技術(shù)的遠(yuǎn)程主動(dòng)式或被動(dòng)式控制鑰匙成為了主流。在以寶馬、奔馳、奧迪、福特等廠商推動(dòng)下，高端車型中已經(jīng)有了較多的生物識(shí)別技術(shù)的解鎖解決方案在前裝市場(chǎng)獲得了應(yīng)用，不過終端消費(fèi)者市場(chǎng)中的認(rèn)知度仍然較低，處于導(dǎo)入階段。

從 Technavio 的研究顯示，盡管采用生物識(shí)別技術(shù)解鎖車輛無(wú)論是從安全性還是從車輛的層次定位上都符合廠商營(yíng)銷的需求，但是在實(shí)際應(yīng)用的過程中，消費(fèi)者對(duì)于認(rèn)知度較低，即使是安裝了相應(yīng)功能的高端車型，其實(shí)際的使用率也并不如預(yù)想，行業(yè)仍然處于較為前沿的階段。

從產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)?？?，根據(jù) Technavio 的研究數(shù)據(jù)顯示，2016 年生物識(shí)別在汽車市場(chǎng)中的整體規(guī)模為 1.1 億美元，未來將會(huì)保持 20%左右的增長(zhǎng)速度。

按照識(shí)別技術(shù)分布看，與行業(yè)整體的情況類似，指紋識(shí)別技術(shù)在全部汽車生物識(shí)別應(yīng)用中占比超過 50%的主要應(yīng)用。2017 年美國(guó)消費(fèi)電子展（CES）上，德國(guó)領(lǐng)先的汽車電子廠商大陸集團(tuán)帶來了包括指紋識(shí)別啟動(dòng)按鈕、人臉識(shí)別后視鏡等。

車廠方面，捷豹、路虎在其“汽車擋風(fēng)玻璃清潔系統(tǒng)”的專利中，描述了眼球追蹤系統(tǒng)在汽車中的應(yīng)用，以及在“汽車門禁控制系統(tǒng)”的專利，描述了基于生物識(shí)別技術(shù)的汽車門禁系統(tǒng)，包括了采用人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別的技術(shù)，并且還可以對(duì)駕駛員的生理特征進(jìn)行檢測(cè)，以監(jiān)控身體狀況進(jìn)而保持安全性。福特汽車在 2015 年獲得了使用生物信息獲取設(shè)備獲得包括視網(wǎng)膜能掃描，指紋傳感器，聲音識(shí)別單元等信號(hào)識(shí)別車主進(jìn)而給汽車控制器解鎖車門的專利。

未來，根據(jù) Frost＆Sullivan 的智能移動(dòng)團(tuán)隊(duì)發(fā)布的《2016-2025 年全球汽車行業(yè)生物識(shí)別技術(shù)》報(bào)告顯示，汽車試圖更多的了解車上人員的情況，通過各類生物識(shí)別傳感器技術(shù)來不僅是辨識(shí)駕駛?cè)藛T，更重要的是追蹤健康和情緒的變化，將駕駛、乘坐、車況、路況等多方面信息進(jìn)行綜合處理，為行車安全、乘坐舒適、車輛保險(xiǎn)等各類需求服務(wù)。Frost＆Sullivan 的分析師認(rèn)為，到 2025 年，有將近三分之一的汽車會(huì)安裝生物傳感器，汽車廠商與可穿戴設(shè)備、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)服務(wù)等廠商將會(huì)形成更為緊密的合作關(guān)系。

5. 安全升級(jí)，多重識(shí)別悄然推進(jìn)

從下表中我們可以看到，不同的生物識(shí)別技術(shù)在精度、穩(wěn)定性、識(shí)別速度、便捷性方面有著明顯的差異，因此在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中，也有著各自不同的特點(diǎn)和優(yōu)劣勢(shì)。芯智訊認(rèn)為，未來多生物識(shí)別技術(shù)融合將是一大趨勢(shì)。而目前在智能手機(jī)上，虹膜識(shí)別+指紋識(shí)別，指紋識(shí)別+2D/3D人臉識(shí)別的多生物識(shí)別技術(shù)組合已有應(yīng)用，有些同時(shí)還支持語(yǔ)音/聲紋識(shí)別。

從 Technavio 的數(shù)據(jù)可以看到，2015 年全球多重識(shí)別市場(chǎng)的規(guī)模為 42.2 億美元，未來 5 年將會(huì)保持 20%以上的增長(zhǎng)速度，從占比上看，考慮實(shí)用性、準(zhǔn)確率和成本的多方面因素，采用雙重識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用占據(jù)了超過 90%的份額。

從市場(chǎng)的細(xì)分情況看，以銀行、保險(xiǎn)、證券為主的金融行業(yè)由于其與金錢的相關(guān)性屬性，使得對(duì)于身份認(rèn)證的關(guān)注度較高，成為了雙重識(shí)別和多重識(shí)別技術(shù)的主要應(yīng)用場(chǎng)景，而占比第二位的支付卡也屬于金融的大范疇內(nèi)。從區(qū)域市場(chǎng)的應(yīng)用看，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家在金融領(lǐng)域內(nèi)的防范措施和投入規(guī)模較大，使得歐美發(fā)達(dá)地區(qū)成為了雙重識(shí)別市場(chǎng)的核心應(yīng)用區(qū)域。

6. 投資建議

隨著數(shù)據(jù)信息對(duì)于日常生活的影響越來越大，信息安全的訴求成為無(wú)論是個(gè)體消費(fèi)市場(chǎng)還是企業(yè)市場(chǎng)共同關(guān)注的熱點(diǎn)，而生物識(shí)別技術(shù)在移動(dòng)終端中的滲透率持續(xù)提升，推動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的公司持續(xù)受益。我們認(rèn)為，3D人臉識(shí)別技術(shù)、屏下指紋識(shí)別等聲紋識(shí)別技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，均為市場(chǎng)重要的發(fā)展機(jī)遇。中長(zhǎng)期看，在安防監(jiān)控、智能家居、自動(dòng)駕駛等下游市場(chǎng)的持續(xù)滲透中，擁有核心算法或者硬件產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)的廠商將會(huì)獲得持續(xù)的發(fā)展機(jī)遇。

移動(dòng)終端上的生物識(shí)別應(yīng)用變化在短期內(nèi)將會(huì)成為產(chǎn)業(yè)核心關(guān)注點(diǎn)以及資本市場(chǎng)消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投資機(jī)會(huì)，我們認(rèn)為人臉識(shí)別技術(shù)具備了良好的發(fā)展前景，同時(shí)作為創(chuàng)新升級(jí)，屏下指紋有望也成為中高端手機(jī)的配置選擇之一。從成本角度看，兩者的當(dāng)前價(jià)格均遠(yuǎn)高于普通的指紋識(shí)別模組，因此我們認(rèn)為兩者在中高端市場(chǎng)分庭抗禮。

從產(chǎn)業(yè)鏈的布局看，人臉識(shí)別仍然有結(jié)構(gòu)光、TOF 等不同的方案，我們以蘋果采用的結(jié)構(gòu)光為例，主要模塊包含了發(fā)射端和接受端兩個(gè)部分，其中發(fā)射端的核心部件包含了VCSEL、WLO、DOE 等光學(xué)元件，而接受端則類似于攝像頭模組，由算法廠商在核心芯片上實(shí)現(xiàn)整體解決方案。

目前在 iPhone上應(yīng)用的結(jié)構(gòu)光模組的整體價(jià)格約15美元，由于存在價(jià)高的技術(shù)壁壘，以 VCSEL 和芯片領(lǐng)域內(nèi)基本以海外廠商為主導(dǎo)，光學(xué)鏡頭組件占據(jù)了主要的成本。不過，步入2019年國(guó)產(chǎn)VCSEL及光學(xué)鏡頭模組這塊也將逐步跟上。未來隨著3D產(chǎn)品出貨量增加帶來的規(guī)模效應(yīng)，整體價(jià)格也將會(huì)持續(xù)的下降。

指紋識(shí)別方面，傳統(tǒng)指紋識(shí)別的價(jià)格約在2美元左右，屏下指紋的價(jià)格由于不同方案存在不同的價(jià)格，整體而言在滲透率仍然較低的前期，價(jià)格與人臉識(shí)別結(jié)構(gòu)光模組較為接近，未來測(cè)算方面也是保持下降趨勢(shì)。

市場(chǎng)空間的測(cè)算中，我們的基本假設(shè)包括：

1）智能手機(jī)市場(chǎng)整體出貨量水平保持穩(wěn)定，分為蘋果、三星和其他廠商，我們預(yù)計(jì)蘋果和三星的高中低端機(jī)型占比基本持平，而其他廠商中中高端機(jī)型的滲透率會(huì)有小幅度的提升預(yù)期。

作為高端的生物識(shí)別技術(shù)，中高端機(jī)型的滲透率提升將會(huì)較快，其中屏下指紋識(shí)別技術(shù)目前還需要依賴于 AMOLED 的普及速度，因此其滲透率空間與 AMOLED 相關(guān)。

2）人臉識(shí)別和屏下指紋識(shí)別的價(jià)格未來 3 年均保持下降趨勢(shì)，下降幅度方面后者的幅度更大，產(chǎn)業(yè)鏈預(yù)期能夠更快的成熟起來。

從上述的分析我們可以看到，隨著3D人臉識(shí)別和屏下指紋識(shí)別的價(jià)格的下降趨勢(shì)，對(duì)于傳統(tǒng)指紋的取代過程推進(jìn)，預(yù)計(jì)到 2020 年整體的市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)超過 60 億美元。