2019年10月18日國家統(tǒng)計局公布了今年前三季度經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP前三季度同比增長6.2%，其中一季度增長6.4%，二季度增長6.2%，三季度增長6.0%。從細分行業(yè)看，信息傳輸、軟件和信息服務也GDP同比增長19.8%，排名第一，租賃和商務服務同比增長8.0%，排名第二。國家經(jīng)濟運行總體平穩(wěn)，下行壓力加大。

中國經(jīng)濟正在熱切呼喚新的增長點，呼喚新動能、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，國家調(diào)整經(jīng)濟從高速增長到高質(zhì)量發(fā)展，包括內(nèi)需消費、基建投資、人工智能等。

根據(jù)《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)預計，到2020年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超速過1300億美元，年均增到60%。在自動駕駛、醫(yī)療影像識別、輔助診療、智能家居等行業(yè)將出現(xiàn)突破，人工智能將成為最受市場關(guān)注的新興產(chǎn)業(yè)之一。人工智能與我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合將成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要力量，列入國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃。

在智能家居、輔助診療、醫(yī)療影像識別、自動駕駛等人工智能重要應用方面，生物特征識別無疑是最核心技術(shù)之一。隨著大數(shù)據(jù)積累、深度學習算法和算力提高，生物特征識別技術(shù)已成功應用于多種個人身份認證場景，如人臉/指紋/語音等人體特征采集識別將在人工智能產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮更廣泛的作用，在安博會同期舉辦的第四屆生物特征識別技術(shù)創(chuàng)新應用論壇上，全國安防標委會人體生物特征識應用技術(shù)委員會秘書長從生物特征識別在復診診療和社會公共安全上的應用，及個人隱私數(shù)據(jù)如何保護等方面做了精彩分享。

四大生物特征識別技術(shù)研究熱點

目前，生物特征識別技術(shù)研究熱點體現(xiàn)在幾個方面，一是生物特征識別專用芯片推出，二是生物特征和互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展實現(xiàn)遠程身份認證，三是神經(jīng)網(wǎng)絡算法滿足配合與飛配合不同場景互操作成為迫切要求，四是復雜場景識別自學習需求更加突出。

為降低視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)等多路采集場景的后端運算壓力和網(wǎng)絡傳輸壓力，具有目標檢索、處理選優(yōu)、聚類提取功能經(jīng)過優(yōu)化的專用預處理芯片已開始移植前端，做進了采集設(shè)備中。一些芯片還具有協(xié)助查詢和預測分析功能。

遠程授權(quán)、遠程支付、遠程開戶、遠程公共服務等遠程身份認證研究正如火如荼開展，在虛擬社會完成現(xiàn)實社會非面對面實名應用要求身份合法，杜絕茂名盜用，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)共享過跑路，人員操控少跑路”一站式辦公模式成趨勢。

非配合視頻采集的人臉樣本與配合采集的各種證件照對比，配合采集的各種證件照與非配合視頻采集的人臉樣本比對，配合采集的各種不同來源證件照交叉對比，非配合視頻采集的各種不同來源樣本交叉比對要求神經(jīng)網(wǎng)絡算法具有更強的互操作性。

典型場景訓練的系統(tǒng)遠不能滿足復雜變化情況下人臉識別要求，系統(tǒng)應無需窮舉式訓練具有自學習能力，以適應時間跨度環(huán)境變化等因素帶來樣本特征改變的復雜場景應用需求。

在輔助診療和社會公共安全上的應用

輔助診療

醫(yī)學影像領(lǐng)域行業(yè)現(xiàn)狀表現(xiàn)在，專業(yè)缺口巨大、漏誤診率不可避免、工作效率急需提高。這個行業(yè)的優(yōu)勢體現(xiàn)在數(shù)據(jù)龐大、算法快速更新和資本量大。

國內(nèi)AI醫(yī)療在各業(yè)務應用情況：

醫(yī)學影像——醫(yī)學影像是我國AI醫(yī)療最成熟領(lǐng)域，在肺結(jié)節(jié)、乳腺癌、宮頸癌上已有較成熟產(chǎn)品。該領(lǐng)域至今無一例AI醫(yī)療產(chǎn)品獲得三類醫(yī)療器械證書，我國基本成型的AI醫(yī)學影像產(chǎn)品大多處于醫(yī)院使用階段，該領(lǐng)域的公司大部分沒有實現(xiàn)盈利。

輔助診斷——電子病歷、導診機器人、虛擬助理是主要應用場景。產(chǎn)品多位軟硬件一體化全套解決方案，目前產(chǎn)品仍處于打磨階段，未來可能傾向服務收費模式。

醫(yī)藥研發(fā)——相比國外AI藥物研發(fā)行業(yè)，國內(nèi)布局較為落后，商業(yè)模式主要是人工智能公司與藥企合作開發(fā)新藥。

健康管理——國內(nèi)該領(lǐng)域主要聚焦慢病和母嬰管理方面，商業(yè)模式以企業(yè)和個人支付的健康體檢為主，后續(xù)付費模式有待成熟。

疾病預測——國內(nèi)主要聚焦于基因檢測領(lǐng)域，由于存在技術(shù)壁壘，該領(lǐng)域上有基本被國外公司壟斷，下游主要為醫(yī)院投放模式和第三方檢測模式。

國外AI醫(yī)療市場發(fā)展情況：

根據(jù)美國市場研究機構(gòu)GolbalMarketInsights的報告，2018年全球AI醫(yī)療市場規(guī)模約為13億美元，在未來7年（2019-2015），預計將以41.7%的年復合增長率（CAGR）快速增長。

全球AI醫(yī)療應用領(lǐng)域，藥物研發(fā)份額最大，占比達35%，醫(yī)學影像為全球第二大細分市場，占比25%。

社會公共安全

幾種常用生物特征識別用于公共安全身份認證：人臉身份認證、指紋身份認證、靜脈身份認證、聲紋身份認證、虹膜身份認證。任何生物特征識別都不是完全準確的，應找對應用場景，才能發(fā)揮良好作用。

比如，人臉身份認證的基于體現(xiàn)在，以二代居民身份證電子護照等國家法定證件照片身份查重、實名制、人證同一性、視頻監(jiān)控和天網(wǎng)工程為助推力，將人臉識別應用實戰(zhàn)化推上新高潮，使之進入快速全面成長期。

由此可見，人工智能在輔助醫(yī)療和社會公共安全等行業(yè)應用，形成了機器診療和電子警察新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)生了新動能，改變了上述行業(yè)的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，形成了新的增長點。

生物識別技術(shù)面臨安全問題挑戰(zhàn)

隨著生物特征技術(shù)廣泛應用，遇到新問題越來越多，比如個人隱私數(shù)據(jù)保護問題。個人隱私數(shù)據(jù)，指凡整合后能確定一個人身份的相關(guān)片段數(shù)據(jù)，如姓名、種族本身不是隱私，但在特定條件下，姓名、種族和其他如住所、工作單位、家庭成員等關(guān)聯(lián)信息整合一起，就能夠確定一個人身份、收入等，這是姓名、種族等信息就是個人隱私數(shù)據(jù)。個人數(shù)據(jù)應保證一致性。

技術(shù)快速發(fā)展和全球化進程給規(guī)模巨大的個人隱私數(shù)據(jù)保護帶來前所未有的挑戰(zhàn)。國家缺少一個“個人信息采集法/個人信息保護法”，非法買賣個人數(shù)據(jù)的現(xiàn)象還存在?，F(xiàn)在似乎任何部門、企業(yè)甚至個人都可以采集個人生物特征數(shù)據(jù)。

這方面國外走在了前面，歐盟要求必須依法建立一個系統(tǒng)化的管理機制，避免個人隱私數(shù)據(jù)在市場流通，保證個人數(shù)據(jù)在可控范圍內(nèi)共享?？梢砸肂S10012個人數(shù)據(jù)管理體系，ISO29100隱私保護框架等。歐盟《一般數(shù)據(jù)保護法案（GeneralDataProtectionRegulation，679/2016，GDPR）》（簡稱GDPR于2018年5月25日實施。美國與歐盟之間的歐美隱私權(quán)屏障架構(gòu)（EU-USPrivacyShieldFramework）和GDPR均要求不論政府或者民間組織，有義務保護所搜集，處理和利用的個人數(shù)據(jù)。

面對安全問題，應從技術(shù)和管理兩方面采取有效措施，如用假名匿名、重要數(shù)據(jù)分散處理、作訪問控制等，用正在制定這方面標準的委員會頒布這方面的法律體系來引起特別關(guān)注。