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根据前瞻产业研究院对生物识别市场规模的预测显示：2020年全球生物识别市场规模预计将达到250亿美元，在2015年至2020年期间年均增速预计为14%，根据业界统计，到2020年我国生物识别市场规模将突破300亿人民币。
根据前瞻产业研究院对生物识别市场规模的预测显示：2020年全球生物识别市场规模预计将达到250亿美元，在2015年至2020年期间年均增速预计为14%，根据业界统计，到2020年我国生物识别市场规模将突破300亿人民币。
混合生物识别成主流趋势
得益于深度学习算法的飞速发展和采集设备升级，使生物识别效能和可用性获得大幅提升。当前，生物识别技术已经较为成熟，应用场景复杂多样，不同场景下拥有不同的识别方式，而随着用户对于生物识别安全性需求的提高，单一生物识别在某些领域的应用优势正逐渐弱化，具有更高安全性的混合生物识别应用受到越来越多的关注和重视，尤其在面向政府和企业的系统级生物识别应用市场。
混合生物识别也有人称之为复合生物识别、多模态生物识别、多重认证生物识别。在这里我们统称为复合生物识别，所谓的复合生物识别就是将指纹和指静脉，面部和指纹、面部和虹膜、掌纹和掌静脉等多种验证方式结合起来进行身份判定的一种技术。
复合生物特征识别技术融合了多种模态的特征，且通过信息融合技术提高了识别系统的安全性和抗攻击能力，同时降低了错误率，使得多模生物特征识别技术能够有效缓解单模生物特征识别技术的缺陷，带来更好的识别性能。复合识别不是简单的 的组合，而是多种识别逻辑的复合。采用多重生物特征整合识别技术可以获得比单一生物特征识别系统更好的识别性能和可靠性，并增加伪造人体生物特征的难度，提高整个系统的安全性。
以客户价值为导向的服务理念
近年来，业内不少生物识别企业为了解决各个生物识别技术上的难点缺陷，纷纷采用重组并购、产业调整和升级的方式，促使多种技术相互融合，从而提高身份验证的准确性，降低误识率。而作为混合生物识别领域的标杆性企业，中控智慧在混合生物识别的产品研发、技术创新等各方面都占有先天的“基因”优势，并以领先的姿态构建了混合生物识别技术产业生态圈，为智慧安防、智慧身份识别、智慧安监等应用领域打造具有更高识别精度、更高可靠性的混合生物识别应用系统，助力行业发展的智慧升级。
伴随着移动互联网、物联网、人工智能等新技术风起云涌，中控智慧基于先进的混合生物识别技术，融合物联网、移动互联网、人工智能新科技，充分结合各细分应用场景的用户需求，陆续推出了不同系列的软硬件产品和服务，包括：
适用于社保，医疗，公安，政务，企业，线上交易等场合的基于混合生物识别技术的“智慧塔“比对服务器系列;
基于混合生物识别技术的广泛应用于智慧城市、智慧金融、智慧社区、智慧交通、智慧政务等行业的“百傲瑞达”人行、车行、物行管理平台以及相关行业系统;
基于混合生物识别技术的 “时间魔方数据平台” 的云之家系列，包括服服、1号掌柜、节能魔方、社保通、数据眼等产品，该系列产品适用于基于企业入口基础数据针对各行各业的移动增值应用。
“标准化+产品化+交付化”的模式充分演绎了以客户价值为导向的服务理念，而这也成为驱动中控智慧不断进步，赢得用户信赖和市场机会的强大动力。
引领技术潮流做时代弄潮儿
科技的发展有它自然的规律，生物识别作为智能化趋势下重要的入口安全环节，未来的市场将分别以技术完善和行业应用两大维度呈现纵横延伸。
纵向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;横向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，而场景应用中的互相渗透和融合也将成为趋势。
而在把握未来技术和应用趋势的方向上，中控智慧也紧跟时代的发展潮流，从互联网、物联网到当前的人工智能，不断进行混合生物识别技术的提升以及商业模式的创新。
在2017年深圳安博会上，中控智慧便以“混合生物识别·人工智能·智慧安防”为主题，精彩展示了混合生物识别技术与人行、车行、物检综合解决方案、智慧城市、身份认证、人工智能、大数据分析完美融合的各类新产品。并面向甲方、集成商、工程商、代理商等推出中控智慧自主知识产权的分销类产品、电商类产品、集成类解决方案和开发工具、智慧城市综合运营管理平台。多维度、全方位围绕着客户价值满足客户的应用需求，真正意义上实现客户价值导向混合生物识别技术的多元化应用。
未来，伴随着产业的精细化演进，生物识别的商业模式也将呈现多样化，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，而在这条转型之路上，中控智慧显然已经走在了行业前列!
文章编辑：CobiNet(宁波)
本公司专注于电讯配件,铜缆综合布线系列领域产品研发生产超五类，六类,七类线，屏蔽模块，配线架及相关模块配件的研发和生产。
