从解锁、支付、拍照到开门……越来越多具体场景中，“密码”这一步被慢慢取代。即使你的大脑混淆了这些数字组成，但你的“生物本体”正成为更好的记忆助手。

　　这也是2018年的科技业盛会CES上，越来越多来自中国的3D视觉厂商参与其中的原因所在。一定程度上，这与苹果的市场带动作用有关，实际上这更关乎的是使用体验和生活效率。

　　由于覆盖面广泛，手机成为生物识别领域较早落地的一大场景，在2018年，包括3D结构光、TOF(时间飞行)两大方案都开始在国产头部厂商的旗舰机型中商用。与此同时，智能门锁、公共交通等场景中开始大规模推动。随着成本逐步降低，在接下来的物联网时代，将会有更多搭载生物识别技术的智能终端出现。

　　但不可忽略的是，涉及个人身份认证和金融安全，识别精准度的把控成为核心要素，包括模组和应用在内的厂商都在此进行技术迭代和门槛设置。此外，相应的国家应用标准也正逐步出台并完善。

　　　　面部识别突进

　　生物识别几大关键技术：指纹识别、面部识别、虹膜识别，甚至于体态识别等，在2018年都加速落地。而由于成本、应用等因素影响，业界普遍认为目前并不会出现某种生物识别技术被替代的情形。尤其在安全性能要求更高的当下，这些技术仍在迭代进程中。

　　指纹识别算是推动较早的技术，如今打开微信和支付宝进行移动端支付时，都会跳出指纹录入界面，提醒着你，未来即使忘记支付密码也不用发愁了。

　　面部识别的突然大热与苹果有关。自2017年底苹果推出iPhone X，将Face ID取代Touch ID后，越来越多国产手机厂商开始真正重视面部识别技术在手机端的应用。除苹果之外，如今国产头部厂商相继开始采用面部识别技术，但囿于模组成本高企，真正达到“支付”这一安全级别的面部识别模组，仍主要应用在中高端旗舰机型上。

　　相比前两者，业界普遍认为虹膜识别安全性能更高，这源于除非经历过危及眼睛的外科手术，人体的虹膜几乎会终生不变。而瞳孔本身会随着光线而变化，自带“防伪”特质。不过七鑫易维创始人兼CEO黄通兵分析道，虹膜识别技术在信息提取阶段比人脸识别要难，因为对传感器分辨率要求较高，带来应用成本难题。

　　回顾2018年，生物识别技术中最热的，当属基于3D视觉技术的面部识别方案。至于为何是在苹果发布相关硬件之后，旷视科技手机事业部产品与市场总监沈瑄告诉21世纪经济报道记者，“当前搭载相关技术的硬件产品销售数量少，内容厂商因此不愿意加大投入，加上初期用户体验感不足，因此3D视觉技术还在市场培育期。但苹果有教育市场和构建海量使用场景的能力，到2019年底，当有更多搭载3D结构光技术的苹果硬件在市场铺货量突破上亿只时，应用厂商才会加大力度进行相关配套开发，应用场景才能加速落地。”

　　目前3D视觉技术有三大主流方案——双目立体视觉、3D结构光和TOF。据记者了解，前者属被动采集;后两者属主动采集方案，也是手机端正着力推进应用落地的方案。

　　后两者不同之处在于，应用过程中对关键参数要求不同。3D结构光相对更适用于近距离信息采集，因此常用于人脸识别后的解锁和支付;TOF更适用远距离采集，也将有更广阔的应用空间。对手机端来说，前者适用前置镜头，后者则是后置镜头。

　　从技术实现原理来看，以奥比中光设计生产的硬件模组为例，主要包含三部分——红外发射、红外接收和彩色镜头，以此获取物体的立体信息，包括距离远近、色彩等内容，集成到底层深度芯片进行计算，实现人脸识别、人体骨架识别、三维扫描、三维建模等功能。

　　基于这些识别算法搭建的模型基础之上，包括商汤、旷视科技在内的AI算法公司进行深度信息处理，比如信息比对等。

　　　应用场景扩围

　　2018年更常见的生物识别应用，主要还是指纹和面部识别。鉴于面部识别发展初期成本高企，当前能够承载应用成本的行业，也偏向安全体系要求更高、对成本敏感度尚可的行业，比如金融支付、交通出行、酒店住宿等。

　　比如蚂蚁金服参与奥比中光融资后，部分门店开始采用人脸识别支付方式。奥比中光财务副总裁、董事会秘书陈彬向21世纪经济报道记者表示，“对我们来说，银行系统乃至金融系统使用是我们看重的方向。过去大家可能会对人脸是否能取代二维码有所迟疑，但2018年高铁、机场等主流出行场景开始使用人脸识别之后，消费者会越来越接受这种模式。”

　　他进一步分析道，蚂蚁金服对人脸识别的应用，主要是用于小额支付，这就属金融方向。“我们认为蚂蚁金服在支付模式方面可能会对行业有示范作用，之后其他传统银行或者互联网厂商可能都会在这方面有所考量，否则可能会跟二维码时代一样，不跟进就失去了整个时代。因此我们认为，金融有可能是3D替代2D识别很重要的场景。”

　　但涉及金融领域，绕不开的一大议题就是安全性，如何评判终端搭载的硬件模组是3D还是2D级别?

　　为此，一名头部手机公司研发人员向21世纪经济报道记者解释道，人脸和指纹识别各有各的好，相对来说，指纹解锁比较方便，人脸识别安全级别更高。从支付应用角度，手机公司和支付公司主要关注两大核心指标：FAR(错误接受率)和FRR(错误拒绝率)，前者意味着对于错误生物信息的通过概率，后者则指对于正确生物信息的拒绝概率。

　　“两个指标是此消彼长的关系。在支付的安全级别中，FAR一定要卡得严，但同时会带来整体识别效果不佳从而影响体验，反之又会影响安全性。因此两个指标会有一个阈值调节的范围，需要把两个参数进行平衡。”他进一步指出，从应用软件端来说，支付宝和微信两大平台都会对手机硬件有数据要求，若综合数据采集和测试最终通过，就意味着对手机端使用安全系数的肯定。因此，只要这两大核心软件跳出支持指纹或面部支付的选项，即默认了手机端支付的安全性。

　　至于面部识别的成本较高现状，陈彬向记者表示，公司会推出高、中、低配不同版本提供给客户选择;同时随着需求量越来越大，整体成本价格也会下降;另外随着产业成熟，原材料供应商越来越多，为了拿到订单也会有所降价。“2019年开始，我认为成本会下降很多，可以满足更多行业包括手机厂商的需求。”

　　沈瑄也向记者指出，初版应用在OPPO find X机型中的3D结构光技术方案整体模组成本高达25美元，随着苹果等机型的推动，运用量抬升后，预计成本下降到10美元左右，就可以做到安卓行业通用。

　　相对而言，成本较低的指纹识别技术，已经开始在物联网领域发力，比如智能门锁。2018年10月开始，IC设计厂商汇顶科技宣布其提供方案的某品牌蓝牙智能门锁正式商用。

　　据汇顶方面向记者介绍，其技术是将电容指纹传感器、光学检测传感器集成到一颗传感器中，通过指纹、血液及心率信号验证用户指纹信息，起到识别并拒绝2D/3D假指纹的作用。这类技术适用于门锁、挂锁、箱包等需要身份认证的设备，未来将应用到更多智能家居中。

　　需要指出的是，近日有媒体曝出，部分品牌智能门锁被信号干扰后存在较大安全隐患，显示出就整体而言，至少门锁行业仍处在良莠不齐的发展阶段，安全问题仍旧是智能时代需要多方联合守护的方向。