近年來，全球公共安全形勢依然嚴峻，全球安防行業快速增長，智能安防場景落地速度也在加快。目前，全球智能安防市場保持著15%的年均增長率，預計今年全球安防產業總產值將達到3600億美元，其中我國安防產業總產值將達到1200億美元，約占全球的33%。數據顯示，2018年中國安防行業市場規模在6600億元左右。其中，智能安防行業市場規模近300億元。預計在2020年，智能安防將創造一個千億的市場，這也將是安防領域不可小覷的市場。

2020年人工智能行業或將變成各個行業的“淘金場”，安防行業也不例外。誰能將技術更好的賦能行業，誰就能繼續活下去。對于安防行業來說，近年來人工智能已經幫助業內在技術上完成了一次飛躍，而人臉識別、低照度攝像機、智能卡口甚至泛安防產品等市場前景廣闊的技術顯然也離不開這些人工智能企業。

人工智能技術體系中，生物識別是最早進入落地應用的技術。生物特征識別技術背后涉及到計算機科學、光學與聲學等物理科學、生物科學、生物傳感器和生物統計學原理，安全技術，以及人工智能技術等眾多基礎科學與創新應用技術，是一個完整的多學科技術解決方案。目前可用于身份識別的人體特征包括指紋、虹膜、面部、掌紋、靜脈等生理特征和步態、筆跡、聲音等行為特征。生物特征識別技術具有安全性好、不易丟失、難以仿冒和攜帶方便等諸多優點。

不可否認，從指紋認證、掌紋識別、指靜脈識別到人臉識別、虹膜識別，生物識別技術變得更加成熟的同時，也正在邁進“視覺”時代。

隨著技術的進步和成熟，以及市場應用需求的逐漸演變，多模態生物識別技術的聲音越來越響亮。展望未來，多模態生物識別技術將成生物識別市場的主流發展趨勢，并將迎來越來越寬廣的應用領域和市場。a&s Research調查顯示，單一的生物識別并不能夠解決所有場景下的身份認證問題，每一種技術都有一定的局限性。而多模態識別技術，一方面豐富了場景數據，使識別更為高效精準;另一方面，它更適合復雜場景的應用變化，在很多場景中是最適合的生物識別技術。不可置否，多模態識別是未來生物識別技術發展的主流的一個方向。而多模態統一認證平臺，不但融合多種識別技術，而且可以根據決策權重和場景需求，靈活自動配置適合的生物識別技術，將成為多模態生物識別技術發展的理想狀態。

當前來看，多模態識別技術的落地還面臨著市場教育的過程，需要生物識別技術企業共同努力促進技術的商業化和規?；瘧?。

安防產業發展數十年，當前已經形成了明顯的梯隊，大眾所熟知的?？低?/u>，大華股份，宇視科技，穩居全國安防市場前三位，同時也有不少新銳科技企業如商湯科技、曠視科技、依圖科技等涉足安防領域。