当前，百年变局与世纪疫情相互交织，伴随供应链不确定、消费需求疲软等多种因素，企业经营发展迎来重大挑战，行业巨头纷纷发表了“寒冬论”，开启战略转型。如何“活下来“，成为了千行百业的首要发展目标。

中国物联网产业该如何未雨绸缪以应对外部经济环境的转变?寒冬之下又可能蕴含哪些蓄势待发的机遇?11月24日，由慧聪物联网、慧聪安防网、慧聪电子网主办的2022(第十九届)中国物联网产业大会暨品牌盛会，在深圳盛大召开。大会以“数智融合，物联未来”为主题，汇聚物联网产业上下游500+企业代表，特邀20+权威专家，共同探讨中国物联网产业的蓬勃生机。

图 | 大会现场

回顾2022年，疫情起伏不定，业内也不乏逆境求生、乘风破浪的企业/品牌，在大环境影响下仍保持毅力前行、向阳发展。为助推数智化浪潮升级，本届盛会特邀海康威视、宇视科技、华为好望、熵基科技、敢为软件、杨格锁业等极具影响力的企业代表同台演讲，围绕“出入口停车开启智慧生活、机器视觉的崛起与演进、多模态生物识别技术的应用”等热点话题，共同分享业界前沿生态成果，愿以榜样力量凝心聚力，筑牢物联网产业生态建设。行业巨匠解读商机，以前沿科技话远景。会上，熵基科技股份有限公司中国区市场共享中心副总经理胡学慧发表了《多模态生物识别技术在物联网领域的应用 》主题演讲。

图 | 熵基科技股份有限公司中国区市场共享中心 副总经理胡学慧

以下为慧聪物联网在不改变原意下精整的演讲实录：

胡学慧：各位专家、领导、产业界的朋友们，大家下午好！
今天是感恩节，特别感谢慧聪物联网给我们提供交流分享的机会，今天也特别感谢的遇见，我衷心祝福线上、线下的嘉宾吉祥如意，接下来请允许我向大家汇报《多模态生物识别技术在物联网领域的应用 》见解和认知。

这一次分享主要是从几个纬度出发：一是全球市场生物识别分析，二是多模态生物识别应用落地，三是产业突破性预约成果展示，四是针对未来两三年市场和技术预测。

生物识别技术有两个模块：一是生物特征识别，比如说常见的人脸、指纹、虹膜、DNA。二在行为特征类情绪识别、步态识别、笔迹识别。

生物识别拥有以下特性。首先，本身身上依附的生理体征都有稳定性，生物识别不容易被遗失和不容易被偷盗，场景适用室内外都可以。通常来说最小的生物识别系统包括三个模块，从传感到处理、存储、生成结果。

目前市场上主流的五项生物识别技术，除了指纹识别应用比较早外，其他的人脸、虹膜、静脉等伴随20世纪末人工智能、大数据兴起，给予生物识别加持助力。另外可以看到所有生物识别技术比较早的应用，主要是在公共安全、金融安保等领域。

我们再来看一下前面提到的五类生物识别技术参数比对，不同的生物识别技术，无论在便捷性、稳定性、场景适应性都有明显的差异。面对不同的行业场景会有明显的区隔化，比如说常见的指纹识别，北方的朋友去打卡如果手指不磨两下识别度会有一定的下滑。

这一组数据是前两年和沙利文合作的调研预测，全球生物识别细分市场来看，指纹识别、人脸识别、虹膜识别排在前三。我们也同时看到人脸识别和虹膜识别因这几年疫情的缘故，在识别精度的突出优势下，整体年度增长复合率要超过指纹识别。

静脉、声纹作为新兴的生物识别技术，这几年也获得比较高速的增长，其复合增长也是在20%以上。刘主编刚才分享到2021年安防市场增长率，我印象是5.9%，可以看到生物识别领域明显有超过传统安防的板块。

中国在这方面的技术领域起步相对较晚，应用领域走在世界前列，同安防市场一样具有较明显的优势。从数据中我们预估今年整体的市场体量会达到400亿，年度增长率有超越全球的平均值，未来几年整体市场增长率会有22.6%左右。当然，在我们国内还有一个特殊性，本身在生物识别、人工智能这一块的监管，暂时立法还在推进中，所以人脸识别发展是最为凸显。

近两年无论是在办公或者社区出入、进出医院或者机场安检等场景，传统的指纹识别不是完全的退出，更多有非接触的人脸、虹膜和静脉不同的生物识别特征技术有落地。不同的技术层面本身受制于外部环境的不可控因素，所以本身会有一定的场景偏差，从疫情期间我们抓取到的数据来看，融合两组或者向组以上的生物识别特征多模态生物识别技术，已经在市场上属于商用高速落地的阶段。

再来看一下多模态生物识别和IoT融合的终端平台，无论是打卡机、门禁机、电子设备、政务系统的身份验证系统，自动大楼的系统都会有采纳到多模态生物识别技术。除了终端外，如芯片、算法和后端的平台均有逐渐变成多模态技术的植入。多模态除拥有更高的精度外，还有更好的防伪能力，其产品适应率也超强。

近三年生物识别技术，在社会、产业、生活场景的应用，我们观测到多模态生物识别从高安全的政务场景逐步转移到产业民生领域，比如说园区、医疗、学校、社区等场景。

多模态生物识别作为这几年兴起的技术，本身市场的需求量是在呈现梯级增长。其在增长的过程当中也会有存在一定的挑战因素，第一块硬伤是其感知盲区，生物识别会受制外部环境，距离、人数、天气各种因素的干扰。

第二块是本身在业内标准相对缺位，导致应用的概念很小，各家的方案也有一定的差异，目前整体的技术水平不一。当前的应用较多局限于身份认证、安全等模块，本身应用的价值和潜力还有待挖掘。

另外一块比较大的问题数据安全和隐私问题，本身多模态生物识别采集信息比单一生物识别信息更加多元，对数据信息和隐私保护提出更大的要求。

接下来是底层技术的突破。双模块生物识别相对于三、四模型识别的好处在于提供算力会比较低耗，运算的需求会降低复杂度，比如说10月份有推出81-7的技术，双模态识别可以在单一芯片的模块上运行多模态生物识别，这两年也有看到无论是国内或者国外，非接触手掌识别技术和非接触指纹技术，比如说亚马逊的支付终端等在这一块都有创新的突破。

我们捕捉到比较有趣是多模态生物识别取得比较突破性的点：包括工行在内的商业银行在布局基于垂直行业的专利技术和平台。再和大家汇报一点，也是令我们比较兴奋的是国内企业蚂蚁金服，今年二月份有生物识别多模态融合技术，提交的是A1国际标准，已经是进入立项阶段，这代表着中国的技术走向世界，一流企业在国家层面起牵引作用。

接下来结合几点，市场上整体的走势和技术发展趋势，以及整个社会面的需求去研判未来2023年发展的走势和趋势。底层技术方面会逐步走向非接触化，非接触化带来的不仅是卫生问题，交互体验感也会加强，神经逻辑算法技术提升，整体运行的速率和精度这一块会得到明显的提升。

再就是多模态生物识别未来可以和更多的应用场景，比如说政务、金融、医疗等行业进行融合。国内生物识别产业圈有蛮多的企业走在全球布局的前沿，有一些企业在布局端到端的全栈生物识别技术，从底层芯片、算法、传输层、平台层以及到应用端。

放眼整个产业圈在探索，通过信息技术去强化生物职别信息保护，提供整个风险的能力，从采集、传输到应用计算存储全流程技术优化。高速增长的新兴技术行业的整个产业圈也在逐步的生成，熵基科技在这方面也有自己的探索。

早在2014年熵基发起生物识别和计算机视觉联盟;2018年举办全球范围内规模最大的全球生物识别大会;成立至今，一直有和政务、医疗、通信等各个领域，包括今天到场的华为机器视觉伙伴一起推动生物多模态识别技术在行业落地，研制行业化的产品和场景化的解决方案。

我们公司是一家以多模态生物识别为核心的企业，我们的使命是用科技改变世界，让人类的发展和安全更加智慧，期待与线上、线下专家伙伴、友商、客户一起去推动多模态生物行业的加速发展，一起去为整个社会和产业的数字化升级去助力，整体的分享就到这里，谢谢大家。