在这之前，人脸识别公司宇泛智能宣布完成近亿元B1轮融资，魔点科技完成数千万元Pre-B+轮融资，体现出这一领域所受到的特别关注。可以看出，人脸识别行业在危机下仍然保持着稳定发展，市场扩张与资本活动都在持续进行中。
据透露，自主创新的海量数据视频图像硬件拼接专用芯片、人工智能处理硬件加速引擎专用芯片，是研发团队让五亿级像素云相机系统能拍照、拍视的独门秘籍。功耗降下来、体积小下来全靠芯片技术，把上述两款芯片做出来是实现整个系统技术突破的核心。
人脸识别，是生物识别领域中的核心细分领域，也被称为面部识别。人脸识别是基于人类脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，相对于指纹识别在安全性上面有较大提升，是当前主流的识别技术之一，发展势头十分快速。
五亿级像素云相机系统的出现，从技术层面打破了传统拍照的定式规则。
随着人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等前沿科技的进步，人脸识别市场发展迎来了更广阔的空间，释放出更多的市场投资机会，让不少域外玩家都试图入局来分一杯羹。在这种情况下，市场竞争也自然进一步加剧，国家间的产业布局也拉开大幕。
据了解，该相机基于一款五亿级像素云相机系统。该系统是复旦大学和中国科学院长春光学精密机械与物理研究所协同创新的最新科研成果。
在中国这个人口大国，人脸识别技术拥有着越发显著的影响力。就目前来说，人脸识别技术的应用价值正不断凸显，在中国国情下显得尤为重要。鉴于庞大的人口基数以及愈加频繁的人口流动现状，充分利用人脸识别技术来强化身份认证，提高相关便利性和安全性，一直是业内关注的重点。
研发人员表示，看得清和看得广，对传统相机来说是一对矛盾。把两千万像素分配到一万个人身上，每个人像就只有20个像素，一定无法看清楚人体目标了。而要同时满足超远距离拍摄、超高清细节、超快速成像的需求，还得从大幅提高相机像素入手。
为了支持人脸识别产业的发展和市场的增长，2015年开始我国就陆续出台了一系列政策，以推进人脸识别技术在医疗、金融等关键领域的深入应用。在历年的政府工作报告中，人脸识别也被多次提及，为国内人脸识别市场的发展打下了坚实基础。
经过长时间研究，研发团队实现了一种创新性的亿极像素成像技术。同样还是拼接成像原理，但研发人员使用了创新的共心复合尺度的光学成像方案，将阵列式的光学成像镜头大幅缩减，并采用两级分光成像来进行多路CMOS图像传感器成像。据悉，除了超高分辨率的照片，这款高性能云相机拍同样分辨率的实时视频也不在话下。
相关数据统计显示，目前国内人脸识别市场规模占到了市场的约15%。2010年至2018年，国内中国人脸识别市场规模逐年增长，年均复合增长率达30.7%。2018年，我国人脸识别行业市场规模为25.1亿元。很显然，我国人脸识别市场未来仍有巨大的发展潜力。专家预计，到2021年，中国人脸识别市场规模将大幅提升，突破500亿元。
几年前，在军方资助下，美国研发出世界上第一台亿级像素相机，其运用的“阵列外拼接成像原理”将千万级像素照片进行软件拼接，CMOS图像传感器呈阵列式分布，相互错开、互补排列，最终通过后续软件图像拼接得到完整的大视场超高分辨率视频和图像。但高像素光学镜头的阵列排布大大增加了相机体积。
现在，人脸识别技术已经在中国得到了广泛应用，涉及移动支付、交通枢纽安检、企业门禁考勤等多个场景。显而易见的是，随着技术水平的持续提升，我国人脸识别技术的应用范围将得到更进一步的拓展。而在技术日益成熟的背景下，市场需求也会得到成倍的释放。
顺着这个思路，当像素提升到五亿级时，尤其是需要视频图像时，相机系统体积会变得非常大，并且实时视频拼接基本上不可能实现。研发团队认为，这个方案潜力有限。
目前，国内主要的人脸识别企业有旷视科技、商汤科技等新崛起的“新势力”，也有老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等。同时，国内阿里、腾讯、百度等互联网巨头也陆续进入这一领域，通过投资、自研等方式获取市场话语权。
