虹膜識別未來十五年內(nèi)產(chǎn)值達35億美元

　　所謂生物識別技術(shù)，就是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統(tǒng)計學原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份的鑒定。較為人們熟知的生物識別技術(shù)有指紋識別和人臉識別。目前，指紋識別、人臉識別技術(shù)正在趨于成熟，也正在被應(yīng)用到更豐富的場景，逐漸改變我們生活的方方面面。但在大多使用場景中，很多人發(fā)現(xiàn)原來指紋可以復制，雙胞胎、整容等因素又讓人臉識別傻傻分不清楚……某種程度上對指紋識別、人臉識別的安全性提出了挑戰(zhàn)。

　　技術(shù)永遠存在bug，那么要實現(xiàn)精準識別，還能通過什么樣的不可替代的生物體特征?答案可能是虹膜識別。

　　人類一直有一個關(guān)于“精準身份識別”的夢想，人臉、指紋、虹膜這些不可替代的生物體特征陸續(xù)被技術(shù)所用。指紋識別、人臉識別的準確度受到質(zhì)疑的時候，不得不提到虹膜識別。虹膜識別，可能是一項更具有安全性的技術(shù)。

　　虹膜識別市場未來十五年內(nèi)產(chǎn)值將達35億美元

　　先做個普及，到底什么是虹膜識別

　　簡單來說，人的眼睛結(jié)構(gòu)由鞏膜、虹膜、瞳孔三部分構(gòu)成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，是眼球中瞳孔周圍的深色部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋等等細節(jié)特征。

　　而平時我們常見的近視眼、白內(nèi)障、紅眼病對虹膜也完全不會造成破壞，這些特征決定了虹膜特征以及身份識別的唯一性。

　　虹膜識別技術(shù)則是人體生物識別技術(shù)的一種，被廣泛認為是21世紀最具有發(fā)展前途的生物認證技術(shù)，可用于未來的安防、國防、電子商務(wù)等多種領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　基于虹膜掃描的身份識別理論最早始于1930年代，直到1990年代才開始商業(yè)化應(yīng)用，虹膜識別算法程序的開發(fā)者是一位名叫JohnDaugman的美國數(shù)學家，他被業(yè)內(nèi)稱作是虹膜識別算法理論的開創(chuàng)者。

　　雖然虹膜識別這項技術(shù)并不稀奇，但大多數(shù)人對虹膜識別的第一印象仍然停留在好萊塢大片中，事實上虹膜識別已經(jīng)滲透到我們的生活中，今年5月在日本運營商NTTDoCoMo舉辦的新機發(fā)布會上，富士通便推出了搭載虹膜識別技術(shù)的新款機型ArrowsNXF-04G，這也是全球首款量產(chǎn)的具備虹膜識別技術(shù)的智能手機。

　　國內(nèi)廠商中，中興天機3和VivoX5Pro，也都配備了眼紋識別技術(shù)，但注意眼紋識別與虹膜識別有著巨大的差異，無論是安全等級和識別率都比虹膜識別低，不過Vivo和中興在產(chǎn)品上配備眼紋識別，也意味著手機廠商開始嘗試指紋、人臉識別之外的生物識別方式。

　　除去手機廠商，也不乏一些科技巨頭的力推，比如：

　　今年3月微軟便宣布Windows10將引入生物識別認證，就包括用虹膜識別代替密碼;

　　谷歌到目前為止已經(jīng)申請了多項利用隱形眼鏡進行虹膜識別的專利，意欲利用隱形眼鏡探測虹膜反射光線，生成一個“虹膜指紋”，之后將“虹膜指紋”與存儲的樣本比對，以此判定是不是同一個人;

　　英特爾主導成立了全球首個虹膜支付聯(lián)盟，聯(lián)想和民生銀行(600016,股吧)均已加入......

　　各大公司幾乎都在將虹膜識別技術(shù)作為重要的技術(shù)儲備，最主要的原因無非是看中了虹膜識別蘊含的巨大市場潛力。美國智庫AcuityMarketIntelligence發(fā)表的《生物識別的未來TheFutureofBiometrics》報告顯示，虹膜識別技術(shù)將在未來10—15年快速普及，并且占全球生物特征識別市場份額的16%，虹膜識別產(chǎn)品的總產(chǎn)值將達到35億美元。

　　虹膜識別更安全

　　二

　　虹膜識別技術(shù)受追捧的另一個因素是：安全

　　因為人眼的虹膜在出生6個月后即發(fā)育成熟，之后就會保持終生不變，更不會出現(xiàn)如指紋磨損、面容變化導致設(shè)備拒識本人的情況，而且眼球剝離人體后虹膜會隨瞳孔放大而失去活性，很難被偽造。相較于指紋0.8%、人臉識別2%左右的誤識率，虹膜識別誤識率可低至百萬分之一。下圖是虹膜與市場現(xiàn)有其他生物特征的比較：

　　在國內(nèi)，早期虹膜識別技術(shù)被廣泛用于煤礦行業(yè)的考勤。西安中媒科技、北京中科虹霸是當時最大的兩家虹膜識別設(shè)備提供商，前者的技術(shù)來源于西安交大，后者主要成員來自于中科院自動化所。它們都具備技術(shù)研發(fā)的基礎(chǔ)，同時也做代理國外產(chǎn)品的生意，比如中媒科技就是LG在中國的最大代理商，后來中媒科技由于內(nèi)部出現(xiàn)問題分支出兩家公司：西安中虹智能科技、西安凱虹電子科技，同樣是做代理。

　　一位專注虹膜識別研究多年的業(yè)內(nèi)人士告訴鈦媒體，當時虹膜識別設(shè)備的均價大概是10W一臺，業(yè)績好的公司每年能夠有800W人民幣的流水。

　　但問題也隨之而來，趨于高額的利潤，一些沒有技術(shù)研發(fā)能力的公司紛紛代理LG、Panasonic的產(chǎn)品，然后包外殼，號稱是擁有自主研發(fā)知識產(chǎn)權(quán)。這樣一來，就導致虹膜考勤行業(yè)的整體利潤大幅降低，形成了一種劣幣驅(qū)除良幣的現(xiàn)象。

　　有意思的是，當時國內(nèi)爭相代理的LG和Panasonic的產(chǎn)品也并非自主研發(fā)，而是購買了Iridian的虹膜核心算法授權(quán)，Iridian是最早的虹膜識別算法供應(yīng)商，稱得上是虹膜識別領(lǐng)域的技術(shù)開創(chuàng)者，曾先后兩次被收購，目前屬于法國賽峰(SAFRAN)集團，前文所說虹膜識別技術(shù)的開創(chuàng)者JohnDaugman就是Iridian公司的股東之一。

　　雖然行業(yè)被攪亂，利潤被壓縮，但虹膜識別整個市場的需求卻有增無減，于是一些企業(yè)開始在國內(nèi)尋找具備成型產(chǎn)品的公司。直到2009、2010年的時候，國內(nèi)虹膜產(chǎn)品市場形成了三個層面的劃分：

　　1、真正擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)研發(fā)和供應(yīng)商，國內(nèi)僅有2到3家;

　　2、生產(chǎn)廠商，從技術(shù)供應(yīng)商那里購買算法授權(quán)，再經(jīng)過自家的工業(yè)設(shè)計提高品牌溢價，憑借龐大的客戶資源和銷售渠道進行全球范圍的分發(fā)，LG和Panasonic就屬于這一類;

　　3、純代理商，沒有任何技術(shù)研發(fā)，全靠代理國外設(shè)計成型的產(chǎn)品，從中賺取差價。

　　三

　　當時，國內(nèi)的虹膜識別技術(shù)提供商，主要來源于中科院自動化所和上海交通大學圖像所，它們分別衍生了前文所提到的中科虹霸和聚虹光電兩家公司，這兩家公司在虹膜識別技術(shù)的研究時間都超過10年，業(yè)內(nèi)人士稱之為：北中科，南聚虹。

　　從技術(shù)研發(fā)角度來看，中科虹霸和聚虹光電均屬國內(nèi)一線陣營，作為技術(shù)提供商，處于價值鏈的最上游，主要以算法授權(quán)為主，面向的是廠商和集成商，并不直接面對終端客戶，所以行業(yè)外的人對此所知甚少。

　　國內(nèi)虹膜技術(shù)的研發(fā)方向是針對東亞人的黑色虹膜識別，黑色虹膜由于紋理少，表面色素多，光線原因?qū)е虏环€(wěn)定性又強等因素，是被虹膜識別理論創(chuàng)立者Daugman公認的最難識別的，這也決定著黑色虹膜在可見光下是不能看到的，必須用到紅外光識別。中國恰恰又是黑色虹膜最大樣本市場。所以，這兩家目前在煤礦、電力、安全等領(lǐng)域都有落地的案例。

　　除去以上兩家，也有一些其他的研究機構(gòu)或公司在做虹膜識別算法研究，但都屬初級，從技術(shù)轉(zhuǎn)化為消費者體驗的產(chǎn)品這方面，面臨著巨大障礙。

　　一位業(yè)內(nèi)人士告訴鈦媒體，隨著近兩年生物識別的火熱，從科研機構(gòu)衍生的有技術(shù)積淀的公司里出現(xiàn)了一種“以項目的方式做產(chǎn)品、以噱頭的方式來做產(chǎn)業(yè)”的運作模式。

　　簡而言之，就是寫論文、開展會、報基金、拿項目，但就是不做產(chǎn)品。

　　“這樣一批人鉆的是國家的漏洞，寫寫論文就能拿項目，然后靠做代理、包外殼賺錢，日子過的很滋潤，他們不在乎技術(shù)研發(fā)，也不在乎積累，更沒有動力去開發(fā)一個批量生產(chǎn)、滿足用戶需求的產(chǎn)品，于是行業(yè)內(nèi)就出現(xiàn)了看似虹膜技術(shù)國際領(lǐng)先的假象，實則卻讓整個行業(yè)表面文章太過吹噓”，以上業(yè)內(nèi)人士接著說道。

　　事實上，由于虹膜識別算法對技術(shù)的要求甚高，虹膜識別技術(shù)的研發(fā)和突破，是需要大量的終端使用數(shù)據(jù)反饋，結(jié)合特定使用場景來做現(xiàn)場優(yōu)化的，沒有10多年的2B項目積累，是不可能有所成就的。