生物的数据采集是人工智能应用的起点。生物识别是人工智能的第一步，没有数据的采集和整理、研究和分析便无从谈起。从技术成熟度角度看，中国技术水平处于世界先进水平，而市场规模相对较小，还有很大发展空间
中国生物识别市场规模(亿元)
数据来源：公开资料整理
制约生物识别产业发展的技术创新不足、应用场景窄、应用成本高这三大问题正在逐渐突破，产业将进入黄金发展期。其中，深度学习算法的成熟，使得生物识别的准确率得到大幅提升，以深度学习算法为基础的计算机技术的进步，为生物识别提供了强大的计算和分析工具；生物识别的应用场景已经明显拓宽，银行、公安部门等在很多场景推生物识别，生物识别也已入驻社保、教育、医疗系统，智能手机、智能家居的普及推动个人消费级市场的爆发；生物识别技术的成熟和场景应用的展开推动成本不断下降，从而对于市场形成正向反馈。
生物识别作为智能化趋势下重要的入口安全环节，未来的市场驱动力在横纵向延伸。横向驱动力为应用场景的不断延伸，从传统的2B(商业应用的考勤、门禁等)向着2G(医疗、教育、社保等)、金融行业、2C等应用场景加速拓展，每个应用场景的特点不同决定了生物识别技术的适用性；纵向驱动力在于入口安全需求的提升以及技术的进步推动高辨识度、高客户体验的解决方案加速发展。
场景应用中的互相渗透和融合成为趋势。不同的生物识别技术具有差异化的识别精度、成本、便利性以及受众的可接受度，因此适合应用的场景并不完全相同，但是伴随着技术本身的成熟和提升，在应用场景中也存在着相互渗透和融合的趋势。我们认为生物识别的发展趋势是更广泛、更安全和更便捷，更广泛在于应用场景的广泛，更安全在于技术和解决方案的安全、更便捷在于受众良好的用户体验。
场景的深化，构建全产业链模式。生物识别的商业模式未来可能也将会多样化，从单纯的“产品输出”向“技术→产品→解决方案→服务→云计算/大数据”全产业链模式转型。全产业链模式类似微笑曲线，越往两端附加值越高，左端的技术和右端的大数据是未来产业的制高点，当前由于产业本身尚未进入数据变现阶段，因此把握核心技术者获得先机。
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