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　　特别是在公共安全领域，涉及到公安业务方面的图侦、大数据分析，借助人脸识别实现**识别、抓捕；在交通领域，基于交通参与者人的识别，捕获交通违法；在商业楼宇中利用人脸识别技术可以对出入口实现实时监控等等，生物识别产品及应用愈加丰富和多样化。
 

　　据相关数据统计，国内公共安全领域是人脸识别应用重要的场景，其市场份额占比30%左右。与此同时，人脸识别技术正在深度结合行业应用，在金融支付领域、物流领域也实现了大跨步的落地应用。以线下支付为例，支付宝、微信等相继落地刷脸支付。
 

　　可以说国内“刷脸时代”已经来临，从身份审核到线下支付，从乘坐地铁到取快递、领养老金，“刷脸”正在变得一路畅通。调研资料显示，2010-2018年中国人脸识别市场年均复合增长率达到30.7%。预测还指出，未来五年我国人脸识别市场规模还将以23%的速度快速增长，到2024年市场规模将突破100亿元。
 

　　除了刷脸，指纹识别、虹膜识别、体态识别等等，正伴随着不断丰富细化的端/边缘设备，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，这也将是未来几年生物识别行业产品和系统的普遍形态。
 

　　然而需要警惕的是，网络*分子正在各个领域中广泛使用人工智能，以增强他们发现和利用漏洞的能力，尤其是涉及生物特征的“黑产链条”的存在，使得人们对基于人脸识别的必要性产生质疑。
 

　　人们越来越多的认识到，生物特征识别技术应用并不是越广泛越好，而是存在一个度的问题。因此接下来很长一段时间，我们有可能需要进一步完善法律、规范技术应用，同时需要加强网络信息安全，开发各种方法，以验证内容、设备和应用程序的真实性。