第一章：消费电子生物识别有望迎来穿越周期的成长1.1.场景多样化和便捷化是生物识别升级的双驱动移动支付市场高速增长，电容指纹率先爆发?生物识别在iPhone5S推出指纹解锁以后才拉开成长的帷幕；?移动支付市场持续高速增长，带动指纹识别渗透率快速提升；?根据艾瑞咨询数据，17年国内第三方移动支付规模120万亿，指纹渗透率达57%。

场景多样化和便捷化双驱动，屏下指纹、3DSensing大放异彩

移动互联网时代应用持续增加，生物识别的场景越来越多，带动生物识别技术持续升级；

屏下指纹、虹膜、人脸识别等大放异彩，单机价值实现大幅提升；

根据中研网数据，17年全球生物识别市场规模大约172亿美元，指纹、人脸、虹膜识别分别占比58%、7%、6%。

1.2生物识别的升级需要更强大软硬件一体化的支持

电容指纹提取信号清晰，算法简单

电容指纹通过检测手指与Sensor之间的电容信号得出指纹图像，Sensor一般外置;

电容指纹识别环境简单，成像清晰、稳定，对指纹算法的要求并不高，进入门槛较低;

电容指纹应用上就比较局限，主要用来做解锁和支付。

屏下指纹识别环境复杂，需要更强大软硬件一体化的支持

光学指纹采集图像受到干扰较多：发光点、玻璃上的油污、粉尘、外部环境光线、环境的温度、湿度等；

降噪算法、光学指纹结构、芯片设计高度配合并持续迭代提高精度。

屏下指纹识别环境复杂，需要更强大软硬件一体化的支持

由于提取图像噪声很多，光学指纹芯片目前DieSize很难继续做小；

降噪算法和光学结构的设计占据主要附加值，二代光学方案仍需持续；

超声波Sensor材料、工艺成本较高，有望在高端旗舰小批量使用。

3DSensing应用场景广阔，算法、设计难度进一步提升

3DSensing获取3D人脸图像，信息量丰富，应用场景也更为广阔；

我们判断苹果正不断储备自己的人脸库，目的是构建在智能家居、智能汽车等领域的闭环生态。

3DSensing应用场景广阔，算法、设计难度进一步提升

3Dsensing结构十分复杂，包括VCSEL芯片、准直镜头、DOE、窄带滤光片和红外CMOS等多个核心零部件；

算法需要使用专用ASIC运算，同时光路中有大量的噪声。