從解鎖、支付、拍照到開門……越來越多具體場景中，“密碼”這一步被慢慢取代。即使你的大腦混淆了這些數字組成，但你的“生物本體”正成爲更好的記憶助手。

這也是2018年的科技業盛會CES上，越來越多來自中國的3D視覺廠商參與其中的原因所在。一定程度上，這與蘋果的市場帶動作用有關，實際上這更關乎的是使用體驗和生活效率。

由於覆蓋面廣泛，手機成爲生物識別領域較早落地的一大場景，在2018年，包括3D結構光、TOF（時間飛行）兩大方案都開始在國產頭部廠商的旗艦機型中商用。與此同時，智能門鎖、公共交通等場景中開始大規模推動。隨着成本逐步降低，在接下來的物聯網時代，將會有更多搭載生物識別技術的智能終端出現。

但不可忽略的是，涉及個人身份認證和金融安全，識別精準度的把控成爲核心要素，包括模組和應用在內的廠商都在此進行技術迭代和門檻設置。此外，相應的國家應用標準也正逐步出臺並完善。

面部識別突進

生物識別幾大關鍵技術：指紋識別、面部識別、虹膜識別，甚至於體態識別等，在2018年都加速落地。而由於成本、應用等因素影響，業界普遍認爲目前並不會出現某種生物識別技術被替代的情形。尤其在安全性能要求更高的當下，這些技術仍在迭代進程中。

指紋識別算是推動較早的技術，如今打開微信和支付寶進行移動端支付時，都會跳出指紋錄入界面，提醒着你，未來即使忘記支付密碼也不用發愁了。

面部識別的突然大熱與蘋果有關。自2017年底蘋果推出iPhone X，將Face ID取代Touch ID後，越來越多國產手機廠商開始真正重視面部識別技術在手機端的應用。除蘋果之外，如今國產頭部廠商相繼開始採用面部識別技術，但囿於模組成本高企，真正達到“支付”這一安全級別的面部識別模組，仍主要應用在中高端旗艦機型上。

相比前兩者，業界普遍認爲虹膜識別安全性能更高，這源於除非經歷過危及眼睛的外科手術，人體的虹膜幾乎會終生不變。而瞳孔本身會隨着光線而變化，自帶“防僞”特質。不過七鑫易維創始人兼CEO黃通兵分析道，虹膜識別技術在信息提取階段比人臉識別要難，因爲對傳感器分辨率要求較高，帶來應用成本難題。

回顧2018年，生物識別技術中最熱的，當屬基於3D視覺技術的面部識別方案。至於爲何是在蘋果發佈相關硬件之後，曠視科技手機事業部產品與市場總監沈瑄告訴21世紀經濟報道記者，“當前搭載相關技術的硬件產品銷售數量少，內容廠商因此不願意加大投入，加上初期用戶體驗感不足，因此3D視覺技術還在市場培育期。但蘋果有教育市場和構建海量使用場景的能力，到2019年底，當有更多搭載3D結構光技術的蘋果硬件在市場鋪貨量突破上億隻時，應用廠商纔會加大力度進行相關配套開發，應用場景才能加速落地。”

目前3D視覺技術有三大主流方案——雙目立體視覺、3D結構光和TOF。據記者瞭解，前者屬被動採集；後兩者屬主動採集方案，也是手機端正着力推進應用落地的方案。

後兩者不同之處在於，應用過程中對關鍵參數要求不同。3D結構光相對更適用於近距離信息採集，因此常用於人臉識別後的解鎖和支付；TOF更適用遠距離採集，也將有更廣闊的應用空間。對手機端來說，前者適用前置鏡頭，後者則是後置鏡頭。

從技術實現原理來看，以奧比中光設計生產的硬件模組爲例，主要包含三部分——紅外發射、紅外接收和彩色鏡頭，以此獲取物體的立體信息，包括距離遠近、色彩等內容，集成到底層深度芯片進行計算，實現人臉識別、人體骨架識別、三維掃描、三維建模等功能。

基於這些識別算法搭建的模型基礎之上，包括商湯、曠視科技在內的AI算法公司進行深度信息處理，比如信息比對等。

　　應用場景擴圍

2018年更常見的生物識別應用，主要還是指紋和麪部識別。鑑於面部識別發展初期成本高企，當前能夠承載應用成本的行業，也偏向安全體系要求更高、對成本敏感度尚可的行業，比如金融支付、交通出行、酒店住宿等。

比如螞蟻金服參與奧比中光融資後，部分門店開始採用人臉識別支付方式。奧比中光財務副總裁、董事會祕書陳彬向21世紀經濟報道記者表示，“對我們來說，銀行系統乃至金融系統使用是我們看重的方向。過去大家可能會對人臉是否能取代二維碼有所遲疑，但2018年高鐵、機場等主流出行場景開始使用人臉識別之後，消費者會越來越接受這種模式。”

他進一步分析道，螞蟻金服對人臉識別的應用，主要是用於小額支付，這就屬金融方向。“我們認爲螞蟻金服在支付模式方面可能會對行業有示範作用，之後其他傳統銀行或者互聯網廠商可能都會在這方面有所考量，否則可能會跟二維碼時代一樣，不跟進就失去了整個時代。因此我們認爲，金融有可能是3D替代2D識別很重要的場景。”

但涉及金融領域，繞不開的一大議題就是安全性，如何評判終端搭載的硬件模組是3D還是2D級別？

爲此，一名頭部手機公司研發人員向21世紀經濟報道記者解釋道，人臉和指紋識別各有各的好，相對來說，指紋解鎖比較方便，人臉識別安全級別更高。從支付應用角度，手機公司和支付公司主要關注兩大核心指標：FAR（錯誤接受率）和FRR（錯誤拒絕率），前者意味着對於錯誤生物信息的通過概率，後者則指對於正確生物信息的拒絕概率。

“兩個指標是此消彼長的關係。在支付的安全級別中，FAR一定要卡得嚴，但同時會帶來整體識別效果不佳從而影響體驗，反之又會影響安全性。因此兩個指標會有一個閾值調節的範圍，需要把兩個參數進行平衡。”他進一步指出，從應用軟件端來說，支付寶和微信兩大平臺都會對手機硬件有數據要求，若綜合數據採集和測試最終通過，就意味着對手機端使用安全係數的肯定。因此，只要這兩大核心軟件跳出支持指紋或面部支付的選項，即默認了手機端支付的安全性。

至於面部識別的成本較高現狀，陳彬向記者表示，公司會推出高、中、低配不同版本提供給客戶選擇；同時隨着需求量越來越大，整體成本價格也會下降；另外隨着產業成熟，原材料供應商越來越多，爲了拿到訂單也會有所降價。“2019年開始，我認爲成本會下降很多，可以滿足更多行業包括手機廠商的需求。”

沈瑄也向記者指出，初版應用在OPPO find X機型中的3D結構光技術方案整體模組成本高達25美元，隨着蘋果等機型的推動，運用量抬升後，預計成本下降到10美元左右，就可以做到安卓行業通用。

相對而言，成本較低的指紋識別技術，已經開始在物聯網領域發力，比如智能門鎖。2018年10月開始，IC設計廠商匯頂科技宣佈其提供方案的某品牌藍牙智能門鎖正式商用。

據匯頂方面向記者介紹，其技術是將電容指紋傳感器、光學檢測傳感器集成到一顆傳感器中，通過指紋、血液及心率信號驗證用戶指紋信息，起到識別並拒絕2D/3D假指紋的作用。這類技術適用於門鎖、掛鎖、箱包等需要身份認證的設備，未來將應用到更多智能家居中。

需要指出的是，近日有媒體曝出，部分品牌智能門鎖被信號干擾後存在較大安全隱患，顯示出就整體而言，至少門鎖行業仍處在良莠不齊的發展階段，安全問題仍舊是智能時代需要多方聯合守護的方向。

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