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1.市场空间大小:未来5年中国生物识别市场规模有多大?增速有多快?
2.核心发展逻辑:哪些因素在推动生物识别市场发展?怎样推动的?推动力有多强?
3.进入门槛高低:进入生物识别行业有哪些门槛?门槛有多高?跨越难度大吗?
4.进入时机好坏:现在是进入生物识别行业的好时机吗?是否太早或过晚?投资窗口期在何时?
5.最优投资策略:生物识别行业有什么好的投资机会点?适合什么企业投?最优投资策略是什么?
生物识别指的是以传感器和人工智能里的人机交互技术为工具,用人的指纹、人脸和虹膜等生理特征进行识别的技术。目前商业应用最广、前景最好的三种模式为指纹识别、人脸识别和虹膜识别。生物识别的产业链可分为前端芯片设计、模组制造和封测、以及末端的场景应用三个环节。
维度 | 评级 | 说明 |
---|---|---|
市场机会 | 中 | |
发展动力 | 强 | |
进入壁垒 | 高 | |
进入时机 | 中 | |
推荐指数 | 推荐 |
市场机会中等:未来生物识别产业的市场以中高速增长,产业规模五年市场增量大约在300亿左右,年复合增长率达23%。
市场需求和技术升级是生物识别产业的双轮驱动力。金融、安防、家居等产业的信息安全需求推动了生物识别的消费市场。而在深度学习加持下生物识别精准度得到了极大的提升,同时也降低了技术应用的成本,加速了其商业化的进程。
行业进入壁垒较高:生物识别产业竞争、技术与资金壁垒较高,政策壁垒偏低。但由于资金与技术是项目关键,因此整体壁垒中等偏高。
产业处于成长期中前期,进入时机好:生物识别技术已经较为成熟,走上产业化的快速成长阶段。细分市场的发展时点则因应用场景的普及程度而异。
综合评估:投资价值评级为三颗星,投资建议为推荐。
评级 | 含义 | 说明 |
---|---|---|
中 | 未来几年市场增量中等,增速较高 |
生物识别产业处于中投市场机会矩阵中左上区间,这个区间称为“蓝海湾市场”。基本特征是“中高增速+中小增量”,即未来几年生物识别产业的市场增长速度较快,新增加的市场容量中等。
......(略)
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单位:亿元
产业 | 当前规模(2016年) | 未来市场空间(2022年) | 市场增长量 | 年复合增长率(%) |
---|---|---|---|---|
虹膜识别 | * | * | * | * |
人脸识别 | * | * | * | * |
指纹识别 | * | * | * | * |
生物识别 | * | * | * | * |
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驱动因素 | 弱 | 中 | 强 | 很强 |
---|---|---|---|---|
经济因素 | ||||
技术因素 | ||||
政策因素 | ||||
社会文化因素 | ||||
综合评估 |
市场需求和技术升级是生物识别产业的双轮驱动力。金融、安防、家居等产业的信息安全需求推动了生物识别的消费市场。而在深度学习加持下生物识别精准度得到了极大的提升,同时也降低了技术应用的成本,加速了其商业化的进程。我国企业在生物识别技术上后发势头强劲,国家也在政策上大力扶持产业发展,加快生物识别技术与各大产业的融合。
1、经济因素
信息安全需求推动生物识别应用场景渗透。以移动支付市场为例,支付宝和微信率先开启了移动支付的指纹认证,京东钱包采用遐想FIDO身份认证技能,正式上线FIDO指纹支付。三家互联网龙头企业的巨大C端客户流量使得指纹支付在国内市场迅速铺开应用,市场对于移动支付的安全性升级需求随之扩大。与此同时金融领域的信息化改革推动了“无人银行”、“自助柜员机”等智能化应用的诞生。相比较传统的笔迹、密码、手势认证,人体生理特征的独特性和不可替代性使得生物识别产品在安全性能方面独具优势,因此催生了对生物识别技术的需求。随着物联网、智能汽车、智能家居等下游产业需求的扩张使得生物识别的市场前景变得更为广阔,也带动了产业的升级发展。
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进入壁垒 | 低 | 中 | 高 | 很高 |
---|---|---|---|---|
竞争壁垒 | ||||
技术壁垒 | ||||
资金壁垒 | ||||
政策壁垒 | ||||
综合评估 |
生物识别产业总体进入壁垒为较高,其中竞争、技术与资金壁垒较高,政策壁垒偏低。但由于资金与技术是项目关键,因此整体壁垒中等偏高。
1、竞争壁垒
生物识别产业总体上竞争壁垒较高,核心竞争力是算法与芯片。
人脸识别行业形成科技初创公司、安防上市企业、互联网巨头三足鼎立的局面。目前国内的人脸识别商业应用步伐已经领先世界,Gen Market Insights《全球人脸识别设备市场研究报告2018》行业报告中显示,云从科技以超过12%的市场占有率排名第一。以云从科技、依图科技、商汤科技、旷视科技四家独角兽为代表的科技创业企业凭借技术优势,从人脸识别技术供应商角度切入新兴应用市场;以海康威视和大华股份为代表的软硬件一体化方案供应商,凭借在特定领域的数据和全产业链布局优势,其产品在安防、交通等更贴近实际场景应用,具有较强的环境适应力;以BAT为首的互联网巨头利用自身的品牌、资金、市场、技术等综合实力,率先向C端市场发力。例如腾讯将人脸识别应用于社交软件QQ登录、京东钱包和支付宝均开通刷脸支付功能、百度将人脸识别技术嵌入百度识图和百度魔图应用中。
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评级 | 含义 | 说明 |
---|---|---|
中 | 生物识别技术已经较为成熟,走上产业化的快速成长阶段。细分市场的发展时点则因应用场景的普及程度而异 |
生物识别产业目前处于成长期中前期。生物识别产业随着技术的成熟与突破已走上快速发展的成长阶段。但由于技术突破和跨产业融合进程加深的影响,生物识别的应用场景不断扩张,现在进入可充分利用技术与各行业结合的大趋势,是较好的进入时机。从细分市场来看,指纹识别的应用场景最为广泛;人脸识别在移动端的个人消费市场刚刚铺开,政府安防应用已较为普遍;虹膜识别技术难度最高,目前在工业领域应用较多,个人消费市场尚待开发。
大增量中小增量
中高增速低增速
生物识别产业处于中投顾问投资机会箱的第4区间,基本特征是“中高增速+中小增量+高壁垒”。即未来几年生物识别产业的市场规模为高速增长,新增加的市场容量中等,进入壁垒较高。中投顾问的投资建议如下:
生物识别技术经过长时间的技术积累和进步,目前向着高效、微小化、低成本等趋势发展,现正迎来应用场景落地的发展热潮,市场前景广阔。但由于生物识别各细分行业的技术成熟度和市场成熟度都相对较高,屏下光学指纹识别、动态人脸识别、远距离虹膜识别商业化等前沿技术的突破才是行业竞争格局变化的决定性因素。因此适合技术实力强的企业入场布局。
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