顔認識は、セキュリティ市場におけるおやつか定番か?

顔認識は、セキュリティ市場におけるおやつか定番か?

ITS114の統計によると、2019年のわが国のセキュリティとスノーブライトプロジェクトの数千万プロジェクト(800万以上)の市場規模は約405億で、プロジェクト数は944件でした。そのうち、顔認識関連のプロジェクトは49件、市場規模は16億5500万ドルで、市場のわずか4%を占めています。

[[318381]]

顔認証技術は近年、実用化のペースが加速しています。生体認証技術の一種として、本人確認の精度は指紋技術より高くないかもしれませんが、不正の閾値はやや高くなっています。スマートビデオやビッグデータ分析などの技術を背景に、アクティブ顔認識を中心に金融、決済、アクセス制御、政府サービス、家電、交通、セキュリティなど複数の分野に進出している。例えば、交通、航空、鉄道、ほとんどの道路旅客輸送では、顔認識による実名乗車がすでに普及している。バス、タクシー、地下鉄も、防疫における実名乗車の需要により、徐々に普及しつつある。この疫病予防と制御は、ある程度、顔認識技術のさらなる商業利用を促進しました。顔認識+温度検出は市場の新たなお気に入りになりつつあり、アクセス制御、駐車などのシナリオでテストされています。

非能動的協力状態で顔認識が必要になるのは、公共の安全を監視するシナリオの場合のみです。実際、顔認識技術アプリケーション市場の主な需要は、アルゴリズム、ビッグデータ分析、ストレージなどを含むバックエンド、つまりプラットフォームから生じています。アプリケーションシナリオの観点から見ると、セキュリティ業界は今後プラットフォーム化の方向に発展し、プラットフォームがインテリジェントセキュリティのアプリケーションを支配するようになります。現在のフロントエンドチップの性能には限界があり、ますます複雑なAIアルゴリズムをバックエンドで完成させる必要があります。同時に、AIアルゴリズムもプラットフォームに依存してその価値を発揮する必要があるため、プラットフォームは顔認識技術の中核になります。

実際、顔認識技術はセキュリティシナリオでのみ使用され、フロントエンドの構築が必要です。そのため、近年では顔認識カメラに特化したプロジェクトが登場し始めています。もちろん、より多くの需要が学良プロジェクトと一体となってパッケージ化され、主に上海や広東などの経済的に発展した省や都市に集中するはずです。今回、ITS114は全国の投資額800万元以上のプロジェクトについて簡易分析を行い、代表として広東省を選びました。同省の投資額100万元以上のプロジェクトをすべて選別し、簡単な統計分析を行いましたので、ご参考ください。

01ナショナルマーケット

ITS114の統計によると、2019年、わが国の顔認識システム統合プロジェクトの規模は16億5500万元(800万元以上、以下同じ)、プロジェクト数は49件、プロジェクトあたりの平均投資額は3377万元でした。最大の単一プロジェクトは杭州蕭山の雪良プロジェクト顔認識ビデオ監視プロジェクトで、費用は2億元を超え、3つのパッケージすべてを中国電信が受注した。

図1:2019年の国内顔認識プロジェクト資金の配分

各省・市の市場規模で見ると、2019年の顔認識統合プロジェクトの市場シェアは広東省が最大で約60%を占め、浙江省が約30%を占めた。

図2:2019年の国内顔認識プロジェクト規模の省・市別分布

表1: 2019年に顔認識プロジェクトが最も多かった中国の上位2つの省と都市

プロジェクトの種類別に見ると、国内の顔認識プロジェクトにおけるフロントエンドとプラットフォームプロジェクトへの投資額は2019年に4億7500万人民元に達し、国内市場シェアの32.55%を占めた。そのうち、フロントエンドプロジェクトの投資額は2億4,300万人民元で、国内市場シェアの16.66%を占めています。ハードウェアとソフトウェアの統合構築プロジェクトにおけるフロントエンドとプラットフォームを6:4の比率で計算すると、顔認識カメラの市場投資は約10億人民元になります。プラットフォームプロジェクトへの投資額は2億3100万元で、15.89%を占めた。最大のプラットフォームプロジェクトは「深セン市公安局肖像アプリケーションクラウドプラットフォーム」で、入札額は1億6000万元で、中国電子科技集団公司の新スマートシティ研究所が落札した。明らかに、時間が経つにつれて、バックエンドの需要は増加しますが、特に一部の県、地区、都市では、プロジェクト投資は大きくない可能性があります。バックエンドの需要だけがある場合、一般的には300万を超えることはなく、ほとんどが数十万から100万の範囲です。第一に、ハードウェアに重点を置いてソフトウェアを無視するという伝統は逆転するのが難しく、第二に、アルゴリズム企業間の競争が比較的激しいことがわかります。

図3: 2019年の中国におけるフロントエンドおよびプラットフォームプロジェクトの分布

2019年、中国の顔認識プロジェクトにおける入札落札額上位5社は、中国移動、中国電信、中国電子科技集団公司の新スマートシティ研究所、中国聯通、中国ラジオテレビでした。顔認識プロジェクト市場における上位5社の入札総額は12億元を超え、過去3年間の顔認識プロジェクト市場全体の75%を占め、主に3大通信事業者とラジオテレビ会社に集中しており、市場の集中度が高い。

表2:2019年に国内の顔認識プロジェクトで落札した上位5社

02広東市場

ITS114の統計によると、2019年の広東省の公安ビデオ監視顔認識プロジェクトの市場規模は10.01億元、プロジェクト数は50件、プロジェクトあたりの平均投資額は2,001万元でした。

図4:2019年の広東省における顔認識プロジェクトの量の分布

都市別に見ると、深センは1.6億のプラットフォームプロジェクトの割合が高かったため、2019年の市場シェアが33.20%と高く、仏山は32.70%、東莞は24.05%でした。

図5:2019年の広東省の都市別顔認識プロジェクト規模の分布

表3:2019年の顔認識プロジェクト規模で広東省の上位3都市

2019年、広東省の顔認識プロジェクトの入札額上位企業は、中国移動、中国電信、中国電子科技集団公司の新スマートシティ研究所、中国聯通であった。

表4:2019年に広東省で顔認識プロジェクトを落札した上位4社

まとめ

統計によると、国内の顔認識技術応用統合プロジェクト市場では、3大通信事業者とラジオ・テレビ会社が大きな市場シェアを占めており、これはセキュリティと学良プロジェクトの全体市場シェアとほぼ同じである。現在、雪良プロジェクトの大部分はまだ屋外フロントエンド設備の構築と配備の段階にあります。その後の詳細な応用プロジェクトが徐々に開始されるにつれて、バックエンドの需要は確実に解放されます。もちろん、専用の顔チェックポイントの構築がセキュリティ市場の新しい波になるかどうかは、バックエンドアルゴリズムの改善の程度とフロントエンドが光害を排除できるかどうかにかかっています。

セキュリティシーンにおけるポートレートは、非協力的なシーンで撮影されることがほとんどです。カメラの角度、光、天候などの要因により、写真の品質は非常に不確実であり、認識と分析の効果はまだ改善する必要があります。さらに、非標準のシナリオにおける顔認識には、依然として一定の技術的ボトルネックがあります。故意の遮蔽に対しては、歩行認識などの補助認識を追加する必要があります。また、光害は早急に解決する必要があります。常に補助光がある「人工の小さな太陽」を備えた顔カメラは、紳士を防ぐことはできますが、悪人を捕まえることはできません。ましてや、犯罪を計画している人々を捕まえることはできません。 l

<<:  Google、視覚障害者が世界を見るのを助けるAIメガネを開発

>>:  AIが疫病と闘う:国家AIパイロットゾーンがその実力を発揮

ブログ    
ブログ    

推薦する

米連邦裁判所、AIが生成した芸術作品は著作権で保護できないと判決

米連邦地方裁判所のベリル・A・ハウエル判事は金曜日、AIによって生成された芸術作品は著作権保護を受け...

インターネットの価値観を修正するガバナンスアルゴリズム

最近、中国サイバースペース管理局は「インターネット情報サービスアルゴリズム推奨管理規則(草案)」(以...

現代オフィスのデジタル変革

企業は、迅速かつ効率的に適応し、生産性、快適性、持続可能性を向上させるスマート オフィス テクノロジ...

2019 年の AI、セキュリティ、IT 運用、IoT に関する主な予測

次の技術変化が始まる前に、将来の発展の方向を予測・判断し、技術変化に伴う可能性のある困難を軽減する必...

データ中心主義と民主化を実践する方法

[[418617]]人工知能と人間の知能は互いに対立するものではなく、本質的に共生関係にあります。企...

年収100万のAI関連職種4つ

ディープラーニング技術の成熟に伴い、AIは最先端技術から徐々に普及しつつあります。最先端のテクノロジ...

人工知能が旅行業界にもたらす変化

観光業界では徐々に人工知能を導入し、観光客にパーソナライズされた体験を提供しています。人工知能の助け...

...

860万の超軽量中国語と英語のOCRモデルをオープンソース化し、ワンストップでトレーニングと展開が可能

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

あなたはキング・オブ・グローリーをプレイしていますが、誰かがiPhoneを使ってニューラルネットワークをトレーニングしています

知っていましたか? LeNet 畳み込みニューラル ネットワークは iOS デバイス上で直接トレーニ...

図解されたtinyBERTモデル - BERTモデル圧縮のエッセンス

翻訳者|朱 仙中レビュー | Chonglou導入近年、大規模言語モデルの開発は飛躍的に進歩しました...

クラウドネイティブの運用とメンテナンスを簡素化する方法

クラウド コンピューティングは、集中性、効率性、弾力性、ビジネスの俊敏性をもたらしましたが、クラウド...