中国智能锁发展现状简析：渗透率低，设计与技术亟待突破
2017年11月，千家智客“智能产品人机交互可用性实验室”在国内启动“智能锁安装工艺与交付水平评测”工作，陆续收到各智能锁企业寄送过来大量评测样机。接下来，千家智客将携手中国标准化研究院*人因与工效学重点实验室，从工效学专业角度对智能锁进行评测研究，为企业提供产品改进建议， 为用户*适合的智能锁产品。
首先，我们先来看看当前中国智能锁市场发展现状。
从国内市场来看，智能门锁市场目前正是一片蓝海，潜在市场巨大。智能门锁作为智能家居入口级产品，摄像头、门锁、检测器、报警器已构成相对完善的安防系统，提供更为安全的、由监测到报警的实时安防体系，智能门锁与报警器、监控、门禁等多种安防产品相互配合，共享数据，形成较为立体、实时的安防体系。大数据、人工智能技术支持下智能锁可提供更为安全的安防措施，4k摄像机及4k监控系统不断发展，特征识别与视频智能分析在安防体系中的应用，让安防系统的时效性和安全性不断提高。
对于国内市场来说，中国约有14亿人口，4亿家庭，其中70%以上的家庭平均规模3人以上，97%的家庭都存在从机械锁更新为智能锁的需求，加之每年新增住房数仍将保持相对较高的活力。
但智能锁仍存在如下问题，首先，智能锁在国内市场的渗透率与海外市场相比差距大。目前国内的智能锁市场总体渗透率仅2%，韩国已达80%，预计到 2020 年，我国智能锁市场渗透率也仅能达到 19.75%，虽然大幅缩小与日韩等成熟市场的差距，但是赶超路途依旧遥远。
我国产业链产能不足，仍处技术迭代期。近3 年来，智能锁的面板和锁体的总体生产量，虽然基本能满足需求，但存在较严重的结构性的需求缺口，其中面板结构性短缺约20%，锁体结构性缺口约30%，可见产能较不足。由于加强环保检查等因素，近几年与实际需求比，电镀与烤漆的有效供给均存在一定程度的结构性短缺，其中电镀供应结构性短缺较为严重，约达20%，烤漆供应结构性短缺约5%。未来包括金属贴膜、钢化玻璃、陶瓷等工艺将有可能更多的应用于智能锁领域。近几年，光学指纹头的供给基本能满足智能锁市场的需求，但是半导体指纹头存在一定的结构性供给短缺，2018年半导体指纹智能锁的占比将超过光学识别。
第二，部分技术与设计问题亟待突破。目前智能锁主要以传统执手型为主，推拉型智能锁由于不能带动天地钩，不符合中国国情及相关安全需求。虽然国内消费者喜欢推拉型款式，但*厂家都未出推拉型智能锁。
此外，部分智能锁产品应急锁芯的防盗性能差，部分产品锁具设计防技术开启性能差，部分产品用料差致使防破坏开启性能差。诸多生物识别开启方式都有瑕疵：指静脉成本高，普及率极低；指纹识别是主力，但部分产品受到假手指复制的威胁，不同的皮肤情况、湿度情况、指纹识别的认证效果，也存在着很大不同，所以适应性较差，但拒真率、认假率仍有着提升空间；人脸由于其算法、功耗、场景应用等方面，依然无法做到100%的识别准确率，所以适应性差且功耗高；虹膜易用性差且成本高。
(原标题：中国智能锁发展现状简析：渗透率低，设计与技术亟待突破)
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对于国内市场来说，中国约有14亿人口，4亿家庭，其中70%以上的家庭平均规模3人以上，97%的家庭都存在从机械锁更新为智能锁的需求，加之每年新增住房数仍将保持相对较高的活力。
但智能锁仍存在如下问题，首先，智能锁在国内市场的渗透率与海外市场相比差距大。目前国内的智能锁市场总体渗透率仅2%，韩国已达80%，预计到 2020 年，我国智能锁市场渗透率也仅能达到 19.75%，虽然大幅缩小与日韩等成熟市场的差距，但是赶超路途依旧遥远。
我国产业链产能不足，仍处技术迭代期。近3 年来，智能锁的面板和锁体的总体生产量，虽然基本能满足需求，但存在较严重的结构性的需求缺口，其中面板结构性短缺约20%，锁体结构性缺口约30%，可见产能较不足。由于加强环保检查等因素，近几年与实际需求比，电镀与烤漆的有效供给均存在一定程度的结构性短缺，其中电镀供应结构性短缺较为严重，约达20%，烤漆供应结构性短缺约5%。未来包括金属贴膜、钢化玻璃、陶瓷等工艺将有可能更多的应用于智能锁领域。近几年，光学指纹头的供给基本能满足智能锁市场的需求，但是半导体指纹头存在一定的结构性供给短缺，2018年半导体指纹智能锁的占比将超过光学识别。
第二，部分技术与设计问题亟待突破。目前智能锁主要以传统执手型为主，推拉型智能锁由于不能带动天地钩，不符合中国国情及相关安全需求。虽然国内消费者喜欢推拉型款式，但*厂家都未出推拉型智能锁。
此外，部分智能锁产品应急锁芯的防盗性能差，部分产品锁具设计防技术开启性能差，部分产品用料差致使防破坏开启性能差。诸多生物识别开启方式都有瑕疵：指静脉成本高，普及率极低；指纹识别是主力，但部分产品受到假手指复制的威胁，不同的皮肤情况、湿度情况、指纹识别的认证效果，也存在着很大不同，所以适应性较差，但拒真率、认假率仍有着提升空间；人脸由于其算法、功耗、场景应用等方面，依然无法做到100%的识别准确率，所以适应性差且功耗高；虹膜易用性差且成本高。
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