过去的五年，借着移动互联、IoT及AI的飞速发展和普及，生物识别的应用也深入到各种细分领域，恰似水银泻地，无孔不入。
生物识别是唯一可以实现对个人真实身份进行验证，从而精准标注、定位、监控、跟踪和管控的核心技术。比如在对个人行为进行监控、追踪和分析的大数据处理中，生物识别一定是不可或缺的基础技术。无论生物识别是不是一个独立的产业/行业，它肯定是必将渗透进入社会生活方方面面的基础技术。在与诸多行业应用深度融合之后，一直以来的争论——生物识别是可以成为独立的产业，还是支撑类基础技术，已经不再重要。
随着生物特征识别核心技术的进一步成熟，以及硬件技术（计算平台及生物特征传感采集技术）的飞速发展，生物识别产品及应用愈加丰富和多样化。移动互联、IoT在中国社会经济生活的渗透程度，遍观全球无出其右者。网络应用尤其数据保护、在线支付、线上公众服务等场景，已全面导入生物识别技术。借助生物识别技术，实现了对线上使用者身份的高安全认证，行为数据精准采集，以及有效信息的分析挖掘，使其应用功能和效能的迭代更加快速和高效。
不断丰富细化的端/边缘设备，搭载各种生物识别技术，经由云端处理配合，形成端/边缘采集识别 + 云端处理/训练/存储这样的架构模式，仍然会是未来几年生物识别行业产品和系统的普遍形态。
生物识别诸多应用领域中，安防应用仍然是大头和主流。无论是安防巨头、传统生物识别厂商还是新近崛起的CV独角兽们，都将安防摆在最重要的产品和应用方向。对生物识别技术而言，解决安全问题是其研发的初衷，也是其最佳的应用落地场景。
各类所谓的“智慧”工程（智慧交通、智慧工厂、智慧校园、智慧医疗、智慧金融、智慧商业及零售、智慧农业……），大白话就是智能化程度更高的安防工程。这些项目大多属于机构和政府投入，规模和资金体量一般较大，所有厂商都趋之若鹜。针对这些智慧工程涉及的安防应用，厂商们研发推广的产品和系统也最为丰富。
大数据和自动识别是安防应用中极为关键的两大技术。来自各类传感采集终端的海量数据，经由AI挖掘，筛选抽取出包罗万象的价值信息，为行为模式分析、安全预防途径、阻嚇报警、阻止或限制损失、事后追踪锁定等完整的事件跟踪和防范等提供有效的数据基础。而自动识别技术（含生物识别），则提供了对系统进行监督、管理和控制，以及对数据进行标注和模式分析（行为识别）等的有效手段，为数据分析和挖掘提供标定技术基础。
2013年搭载指纹识别技术的Iphone 5S手机亮相，打开了生物识别一个最具规模的应用方向。经过五年多的高速成长，智能手机已经成为最重要的边缘/端设备，当然也成为生物识别技术最主要的搭载平台之一。在移动互联、IoT继续进化的未来，智能手机预计仍将是个人生活中最重要的生活助理工具，在网络服务、智能家居、个人及家庭安防、个人事务管理等方面承载重要功用。智能手机实名制和线上准确的身份认证将是这一切应用和管理的基础，而生物识别则是实名制和身份认证的最重要技术保证。
除智能手机外，近年来生物识别技术已被引入更多的个人消费品应用中，如行李箱、枪盒、珠宝盒、挂锁箱包锁、笔记本、皮带、打火机等等，消费类应用异军突起。指纹识别技术因为体积小功耗低，成为这些个消品集成生物识别技术的首选。过去几年，集成了生物识别技术的个人消费用品市场已开始快速崛起，单品达到百万级年出货量的已不鲜见，显示出极大市场潜力。
AI，AI！无处不讨论的AI技术，是过去五年生物识别技术发展的最大技术驱动力。大数据、神经网络、深度学习等方法和技术的导入和普及，极大促进了生物识别技术，尤其人脸识别、语音识别、行为识别等的快速发展。几家专注于人脸识别和智能监控的独角兽公司，近年都深受资本市场青睐，完成多轮融资，甚至IPO上市。
回望过去的五年，生物识别技术已经深入普及到诸多的产品集成和行业应用中，关于生物识别技术独立产品和搭载这些技术的其他应用产品、系统的营收数据统计，已变得越来越复杂。不同统计方法、统计口径偏差甚大，想获得较完整和准确的细分数据已经不可能。我们历年来一直跟踪采集相关数据，过去几年也是感到愈加困难和力不从心。
许多原始数据就已经混杂不清，原来常用的以核心硬件（芯片及主要元器件）上游供应商的供应总量对调查数据、公开数据、推算数据进行核实验证的做法，在软件独立布局和通用硬件越来越盛行的现实中，已经慢慢失效，准确性大幅下降。即便如此，我们还是尽最大努力，对过去五年国内生物识别的行业表现，做出如下梳理和总结。需要说明的是，下列数据主要来源于国内市场和国内厂商，进口国外厂商及其产品、出口厂商及其产品也有收集，但不完整。
生物识别技术及应用五彩缤纷，盛筵早已开启，盛筵还在继续。
急功近利 蓝海消弥，低效洗牌 劣币难敌
产业兴旺发展的同时，诸多问题并存。我们的反思或许无法改变现实，但冀望能触动更多从业者的思考，为不确定的未来增添几分积极的影响力。
IoT的逐渐普及使人类社会的生存和发展模式进入一种全新的更迭，生物识别技术及产品也已顺应改变而进化。如何理解和看待商业模式创新和技术及应用创新，并以此为企业的决策和行动基础，是产业面临的重要问题之一，这点需要整个产业认真思考清楚。
看似技术导向，其实商业模式导向的决策和行为比比皆是。动辄声称“闭环”“生态”，实则玩概念吸引投资者。对客户需求、应用场景不求甚解，却热衷造势，不断追逐热门概念而抢先宣布（都谈不上“发布”）新产品，吸引投资客。此后若开发不顺或落地受阻，又草率下马转换方向，最终为了营收，还是又回到传统主流应用和产品上。这些年的新兴公司，多善此道。
企业发展各有各路，本无可厚非。但通过炒作的技术噱头和热门应用获取投资，转而在传统应用和产品上采用烧钱的所谓“互联网思维”，在存量市场中，不计成本（甚至免费）拼杀，殊为可叹。任何一片蓝海，经过这些折腾，很快血色呈现。
其次，即便是真正技术导向的新创企业，在落地渠道上没有多年深耕，也是难有大作为的。面对这样的窘境，新创企业们即便大力恶补短板，挖人、砸钱带吆喝，但效果并不明显。面对企业估值与营收的巨大落差，情急之下自然会无所不用其极。当然，也不能全怪企业经营者，资本的意志往往战胜实业规则。无论是新创企业还是传统厂商，一旦引入投资都需准备好接受新的要求和约束。这本是游戏规则，但在这里又成为了特色。投资成功的案例不多见，常见的反倒是因市占率和规模快速扩张的要求而导致的市场冲击和混乱，一波接一波。
市场竞争优胜劣汰本是经济发展的助推器，但产能过剩、无序竞争虽不能说已经到了普遍的劣币驱逐良币状态，但市场呈现的常态却是劣币难退、良币难存。
