报告概述

预计到 2034 年，全球步态生物识别市场规模将从 2024 年的1.0933 亿美元增至3.0765 亿美元左右，预测期间复合年增长率为 10.9% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了35.7%以上的份额，收入3900万美元。

步态生物识别是一种根据个人独特的行走模式来识别个人的方法。该技术捕捉并分析人的移动方式，重点关注步幅、肢体运动和姿势等方面。与需要直接接触或清晰视觉的其他生物识别系统不同，步态生物识别可以不引人注目地运行，这使得它在传统方法无法满足的场景中很有价值。

全球步态生物识别市场正在经历巨大的增长。医疗保健、执法和智能监控等各个领域对先进、非侵入式安全解决方案的需求不断增长，推动了这一增长。传感器系统和人工智能的技术进步正在提高步态识别的准确性和适用性。

例如，2025 年 1 月，iNews 最近发表的一篇文章探讨了将步态识别与体味分析相结合用于监控目的的潜力。研究人员正在研究如何结合使用行走模式和身体发出的化学特征来追踪个人的运动。这种方法旨在通过整合行为和生理数据来提高生物识别系统的准确性。

投资者正在注意到步态生物识别领域的广阔前景。该技术具有彻底改变安全协议和医疗保健监控的潜力，带来了利润丰厚的机会。钴专门从事生物识别解决方案的公司正在扩大其产品组合，将步态分析纳入其中，并预计其不断增长的需求。

关键要点

• 2024 年，硬件细分市场引领全球步态生物识别市场，在对先进动作捕捉和运动的需求不断增长的推动下，占据了 46% 的份额。
• 安全和监控领域在最终用途应用中占据主导地位，占据了40%的全球市场，步态分析在执法和边境管制中越来越受欢迎。
• 美国步态生物识别市场在国防和公共安全投资的推动下，2024 年价值3690 万美元，以5.4%的复合年增长率稳步增长。
• 北美占据主导地位，在早期采用、技术支持下，2024 年占全球市场35.​​7%。

美国市场扩张

2024 年美国步态生物识别市场的价值约为3690 万美元，预计将从 2025 年的3890 万美元增加到约到 2034 年将达到 6240 万美元，预计 2025 年至 2034 年复合年增长率为 5.4%。

例如，2024 年 12 月，美国大学，尤其是密歇根州立大学，在联邦研究拨款的支持下，在推进步态和多模式生物识别系统方面发挥了主导作用。这些项目的重点是通过集成多种生物识别信号（例如步态、面部和身体运动模式）来提高识别准确性，特别是在远程监控场景中。

北美增长

2024 年，北美 l引领全球步态生物识别市场，占总份额超过35.​​7%，收入约为3900万美元。这种主导地位源于该地区强大的技术生态系统及其在关键行业（尤其是医疗保健、执法和政府支持的项目）中早期部署步态生物识别技术。

人工智能和深度学习广泛集成到生物识别平台中，提高了准确性和可扩展性，使基于步态的身份验证在现实世界中更加可行。北美对非接触式和非侵入式安全解决方案的推动对于维持其市场领先地位也发挥着至关重要的作用。

2024 年 6 月发生了一个值得注意的进展，当时《生物数据挖掘》中的一项研究展示了如何将可穿戴步态生物识别技术嵌入到智能消费应用中。这项位于北美的研究强调了惯性测量的作用放置在鞋子和智能服装等可穿戴设备中的元件单元 (IMU) 和力敏电阻器 (FSR)。

组件分析

2024 年，硬件细分市场引领全球步态生物识别市场，在传感器技术和技术快速创新的推动下，占据了 46% 的份额。对可穿戴生物识别设备的依赖日益增加。该细分市场包括惯性测量单元 (IMU)、压力传感器和生物识别摄像头等核心组件，这些组件对于实时捕获高分辨率步态模式至关重要。

医疗保健、安全和智能消费设备对非接触式持续监控的需求不断增长，正在推动硬件的大规模采用，特别是当组织寻求更准确、更顺畅的身份验证工具时。

这一趋势的一个突出例子出现在 2023 年 6 月，当时推出了 H1st Vision 概念车在巴黎举行的 VivaTech 会议上由 Software République 开发，这是一个由意法半导体和雷诺等主要科技和汽车厂商组成的联盟。这款未来汽车配备了 20 多项尖端技术，其中一项是生物识别访问系统，可根据步态和面部识别对用户进行身份验证。

汽车通过传感器捕获步行模式，并将其与本地存储的加密数字 ID 进行交叉引用。这不仅提高了用户便利性，还加强了数据隐私，标志着硬件驱动的步态生物识别技术如何重新定义移动安全。

应用分析

2024 年，安全和监控细分市场以 40% 的强劲份额引领全球步态生物识别市场，反映出人们对非侵入式智能识别系统。该细分市场的领先地位是由公共基础设施、国防和私人领域日益增长的安全需求推动的各大企业都在寻求可靠的方法来监控和识别无需身体接触的个人。

人工智能和传感器技术的创新显着提高了步态识别的精度，使其适用于机场、智慧城市、边境检查站等复杂环境。对无缝、注重隐私的安全解决方案的推动进一步加速了这一领域的发展势头。

2024 年 11 月加强了这一趋势的一项关键进展，当时苹果获得了混合生物识别系统的专利，该系统将面部识别与步态、服装和基于手势的标识符相结合。该技术旨在即使在面部数据部分模糊或不可用的情况下也能识别个人。通过将面部轮廓与动态身体特征联系起来，Apple 旨在实现更强大、上下文感知的识别。

主要细分市场

按组件划分

• 硬件
• 软件
• 服务

按应用划分

• 安全与监控
• 医疗保健
• 运动与健身
• 汽车
• 其他

重点地区和国家/地区

北美

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他地区欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁语美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

驱动程序

对增强安全系统的需求不断增长

对产品的需求不断增长由于身份盗窃事件不断增加，机场、政府办公室和金融机构等高安全环境中的电子安全和非侵入式身份识别方法。步态生物识别技术提供了一种非接触式解决方案，可增强安全性，同时保持用户便利性。加强安全协议和防止未经授权的访问的需求不断增长，推动了步态识别技术在这些关键领域的采用。

例如，2024 年 10 月，欧盟启动了一项名为 PopEye 项目的试点计划，由 Horizo​​n Europe 框架下的320 万欧元拨款资助。这个为期三年的项目旨在通过实施生物识别步态识别技术来识别跨越欧盟外部边界的个人，从而增强边境安全。

该系统旨在检测和验证 200 米外的人员，无需他们停止或合作，集成了步态识别功能与其他生物识别工具（例如 3D 面部识别）结合使用，可提高准确性。该计划正在与芬兰内政部和罗马尼亚边境当局合作进行测试，以确保遵守欧盟的人工智能法案和通用数据保护条例 (GDPR)

限制

数据隐私和道德问题

步态生物识别数据的收集和使用引发了重大的隐私和道德问题。人们的担忧围绕着持续的监视、知情同意的需要以及敏感个人信息的潜在滥用或未经授权的共享。这些挑战阻碍了广泛部署，并需要严格的监管框架来确保负责任和透明地处理生物识别数据。

例如，2024 年 10 月，Aware, Inc. 发布了《2024 年消费者对生物识别技术的信任度报告》，显示超过 50% 的美国消费者现在授权生物识别技术每天使用生物识别技术。虽然这表明了广泛的采用，但该报告也强调了对数据隐私的重大担忧。

消费者表达了对明确的数据处理政策和对其生物识别数据进行更好控制的强烈愿望。值得注意的是，影响他们采用生物识别技术意愿的四大因素中有两个是数据隐私的保证和对数据的加强控制。

机遇

消费电子产品的采用不断增加

步态生物识别技术在智能手机、可穿戴设备和智能家居系统等消费电子产品中越来越受欢迎。该技术通过识别个人的独特模式来实现个性化和无缝的用户体验。

随着消费者对安全而方便的身份验证方法的需求不断增长，将步态识别集成到日常设备中为创新和市场扩张提供了重要机会。例如，2024 年 4 月，Microsystems & Nanoengineering 发表的一项研究介绍了一种利用激光诱导石墨烯 (LIG) 传感器的新型可穿戴步态识别系统。

研究人员采用一步式激光烧蚀工艺，用聚酰胺薄膜制造压力传感器，并将其集成到适合可穿戴设备的柔性复合材料中。这些嵌入智能鞋垫的传感器实现了 99.85% 的高步态识别准确率，经实际外骨骼应用验证。

挑战

准确性和可靠性

在各种应用中实现准确一致的步态识别的技术挑战仍然艰巨。鞋子的变化、暂时的伤害或携带的物体可能会改变人的步态，导致系统的准确性出现问题。为了获得更广泛的接受和部署，必须拥有先进的算法和可以在不影响性能的情况下调整动态条件的传感器技术。

例如，2024 年 5 月，《超级计算杂志》发表了一项题为《人类步态识别基于外观的方法的调查：技术、挑战和未来方向》的研究，讨论了步态识别中持续存在的挑战，特别是在准确性和可靠性方面。

尽管取得了进步，但基于外观的步态识别仍然存在挑战。由于遮挡、光照条件变化和图像质量低等因素，步态识别方法面临着局限性，这些因素会严重影响性能。该研究强调需要进一步研究来解决这些问题并增强步态识别系统的鲁棒性。

最新趋势

人工智能和机器学习的进步导致步态生物识别技术取得了更重大的进展。一系列算法，例如神经网络、随机现代系统采用森林和支持向量机来提高通过步行模式识别个体的准确性和可靠性。

为了提高模型效率并简化数据处理，通常采用特征选择和降维技术，如 PCA 和 LDA。例如，2025 年 2 月，《神经计算》上发表的一项题为《基于步态的神经退行性疾病诊断中的人工智能的调查》的最新研究解决了步态生物识别中准确性和可靠性方面持续存在的挑战。

该研究强调，尽管用于自动步态分析的人工智能 (AI) 模型取得了进步，但仍有几个因素继续影响这些系统的性能。步行条件、服装和环境因素的变化可能会导致不一致，从而导致根据步态模式识别和分类神经退行性疾病 (ND) 的准确性降低。

主要参与者分析

2024 年 12 月，DIH Holding US, Inc. 宣布任命佐治亚州亚特兰大的 Shepherd Center 作为 DIH 卓越中心。这一战略合作伙伴关系旨在通过将 DIH 的先进机器人设备（例如 Erigo®Pro、Lokomat®Pro 和 C-Mill VR+）集成到 Shepherd Center 的神经康复计划中，提高康复效果并推动康复进步。

这些设备用于患者早期活动、强化步态训练以及平衡和步态评估，为患有脊髓和脑损伤、中风、多发性硬化症和慢性疼痛等疾病的患者提供支持。此次合作强调了对康复创新的承诺，为患者康复创造新的机会。

涵盖的主要参与者

• BioSensics
• CIR Systems Inc.
• DIH Group
• Fujitsu Ltd.
• GaitTronics Inc.
• Innovative Sports Training Inc.
• Mar Systems Ltd.
• 微软公司
• MindMaze SA
• Motus Global
• Movella Inc
• Noraxon USA
• Qualisys AB
• ScribeLabs Inc.
• Tekscan Inc.
• 其他

最新进展

• 2024 年 8 月，Noraxon 推出了 Ultium Motion 系统，这是一款专为详细步态和运动分析而设计的轻型传感器套件。该系统可捕获关节角度和加速度等各种指标，为运动科学和康复提供帮助。
• 2024 年 5 月MindMaze 与 Genesis Growth Tech Acquisition 签订了价值 2100 万美元的业务合并协议。此举旨在增强 MindMaze 的数字治疗平台，其中包括步态分析技术。