鈦媒體
所謂生物辨識技術，就是通過電腦與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵，來進行個人身份的鑒定。較為人們熟知的生物辨識技術有指紋辨識和人臉辨識。
目前，指紋辨識、人臉辨識技術正在趨於成熟，也正在被應用到更豐富的場景，逐漸改變我們生活的方方面面。但在大多使用場景中，很多人發現原來指紋可以複製，雙胞胎、整容等因素又讓人臉辨識傻傻分不清楚……某種程度上對指紋辨識、人臉辨識的安全性提出了挑戰。
技術永遠存在bug，那麼要實現精準辨識，還能通過什麼樣的不可替代的生物體特徵？答案可能是虹膜辨識。
人類一直有一個關於“精準身份辨識”的夢想，人臉、指紋、虹膜這些不可替代的生物體特徵陸續被技術所用。指紋辨識、人臉辨識的準確度受到質疑的時候，不得不提到虹膜辨識。虹膜辨識，可能是一項更具有安全性的技術。
一、先做個普及，到底什麼是虹膜辨識
簡單來說，人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔三部分構成。虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，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、條紋等等細節特徵。
而平時我們常見的近視眼、白內障、紅眼病對虹膜也完全不會造成破壞，這些特徵決定了虹膜特徵以及身份辨識的唯一性。
虹膜辨識技術則是人體生物辨識技術的一種，被廣泛認為是21世紀最具有發展前途的生物認證技術，可用於未來的安防、國防、電子商務等多種領域的應用。
基於虹膜掃描的身份辨識理論最早始於1930年代，直到1990年代才開始商業化應用，虹膜辨識演算法程式的開發者是一位名叫John Daugman的美國數學家，他被業內稱作是虹膜辨識演算法理論的開創者。
雖然虹膜辨識這項技術並不稀奇，但大多數人對虹膜辨識的第一印象仍然停留在好萊塢大片中，事實上虹膜辨識已經滲透到我們的生活中，今年5月在日本運營商NTT DoCoMo舉辦的新機發佈會上，富士通便推出了搭載虹膜辨識技術的新款機型Arrows NX F-04G，這也是全球首款量產的具備虹膜辨識技術的智慧手機。
中國廠商中，中興天機3和Vivo X5 Pro，也都配備了眼紋辨識技術，但注意眼紋辨識與虹膜辨識有著巨大的差異，無論是安全等級和辨識率都比虹膜辨識低，不過Vivo和中興在產品上配備眼紋辨識，也意味著手機廠商開始嘗試指紋、人臉辨識之外的生物辨識方式。
除去手機廠商，也不乏一些科技巨頭的力推，比如：今年3月微軟便宣佈Windows 10將引入生物辨識認證，就包括用虹膜辨識代替密碼；谷歌到目前為止已經申請了多項利用隱形眼鏡進行虹膜辨識的專利，意欲利用隱形眼鏡探測虹膜反射光線，生成一個“虹膜指紋”，之後將“虹膜指紋”與儲存的樣本比對，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盟，聯想和民生銀行均已加入......
各大公司幾乎都在將虹膜辨識技術作為重要的技術儲備，最主要的原因無非是看中了虹膜辨識蘊含的巨大市場潛力。美國智庫Acuity Market Intelligence發表的《生物辨識的未來The
Future of Biometrics》報告顯示，虹膜辨識技術將在未來10—15年快速普及，並且佔全球生物特徵辨識市場佔有率的16%，虹膜辨識產品的總產值將達到35億美元。
二、虹膜辨識技術受追捧的另一個因素是：安全
因為人眼的虹膜在出生6個月後即發育成熟，之後就會保持終生不變，更不會出現如指紋磨損、面容變化導致設備拒識本人的情況，而且眼球剝離人體後虹膜會隨瞳孔放大而失去活性，很難被偽造。相較於指紋0.8%、人臉辨識2%左右的誤識率，虹膜辨識誤識率可低至百萬分之一。下圖是虹膜與市場現有其他生物特徵的比較：
在中國，早期虹膜辨識技術被廣泛用於煤礦行業的考勤。西安中媒科技、北京中科虹霸是當時最大的兩家虹膜辨識設備提供商，前者的技術來源於西安交大，後者主要成員來自於中科院自動化所。它們都具備技術研發的基礎，同時也做代理國外產品的生意，比如中媒科技就是LG在中國的最大代理商，後來中媒科技由於內部出現問題分支出兩家公司：西安中虹智慧科技、西安凱虹電子科技，同樣是做代理。
一位專注虹膜辨識研究多年的業內人士告訴鈦媒體，當時虹膜辨識設備的均價大概是10W一台，業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，趨於高額的利潤，一些沒有技術研發能力的公司紛紛代理LG、Panasonic的產品，然後包外殼，號稱是擁有自主研發智慧財產權。這樣一來，就導致虹膜考勤行業的整體利潤大幅降低，形成了一種劣幣驅除良幣的現象。
有意思的是，當時中國爭相代理的LG和Panasonic的產品也並非自主研發，而是購買了Iridian的虹膜核心演算法授權，Iridian是最早的虹膜辨識演算法供應商，稱得上是虹膜辨識領域的技術開創者，曾先後兩次被收購，目前屬於法國賽峰（SAFRAN）集團，前文所說虹膜辨識技術的開創者John Daugman就是Iridian公司的股東之一。
雖然行業被攪亂，利潤被壓縮，但虹膜辨識整個市場的需求卻有增無減，於是一些企業開始在中國尋找具備成型產品的公司。直到2009、2010年的時候，中國虹膜產品市場形成了三個層面的劃分：
1、真正擁有自主智慧財產權的技術研發和供應商，中國僅有2到3家；
2、生產廠商，從技術供應商那裡購買演算法授權，再經過自家的工業設計提高品牌溢價，憑藉龐大的客戶資源和銷售管道進行全球範圍的分發，LG和Panasonic就屬於這一類；
3、純代理商，沒有任何技術研發，全靠代理國外設計成型的產品，從中賺取差價。
三、當時，中國的虹膜辨識技術提供商，主要來源於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，這兩家公司在虹膜辨識技術的研究時間都超過10年，業內人士稱之為：北中科，南聚虹。
從技術研發角度來看，中科虹霸和聚虹光電均屬中國一線陣營，作為技術提供商，處於價值鏈的最上游，主要以演算法授權為主，面向的是廠商和集成商，並不直接面對終端客戶，所以行業外的人對此所知甚少。
中國虹膜技術的研發方向是針對東亞人的黑色虹膜辨識，黑色虹膜由於紋理少，表面色素多，光線原因導致不穩定性又強等因素，是被虹膜辨識理論創立者Daugman公認的最難辨識的，這也決定著黑色虹膜在可見光下是不能看到的，必須用到紅外光辨識。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或公司在做虹膜辨識演算法研究，但都屬初級，從技術轉化為消費者體驗的產品這方面，面臨著巨大障礙。
一位業內人士告訴鈦媒體，隨著近兩年生物辨識的火熱，從科研機構衍生的有技術累積的公司裡出現了一種“以專案的方式做產品、以噱頭的方式來做產業”的運作模式。
簡而言之，就是寫論文、開展會、報基金、拿項目，但就是不做產品。
“這樣一批人鑽的是國家的漏洞，寫寫論文就能拿專案，然後靠做代理、包外殼賺錢，日子過的很滋潤，他們不在乎技術研發，也不在乎積累，更沒有動力去開發一個批量生產、滿足使用者需求的產品，於是行業內就出現了看似虹膜技術國際領先的假像，實則卻讓整個行業表面文章太過吹噓”，以上業內人士接著說道。(兩岸有共同毛病)
事實上，由於虹膜辨識演算法對技術的要求甚高，虹膜辨識技術的研發和突破，是需要大量的終端使用資料回饋，結合特定使用場景來做現場優化的，沒有10多年的2B項目累積，是不可能有所成就的。畢竟終極的技術評估標準不是論文，而是真正實現的產品，也只有被感知的產品和使用者體驗才有意義。
這就衍生出一個問題：大量有需求的企業本身不足夠瞭解虹膜行業，那麼他們怎樣選擇虹膜辨識技術供應商？
一位經手過多項虹膜辨識設備案例的業內人士說道：經過與一些合作夥伴的接觸，他們初期找尋虹膜辨識設備提供商的途徑就是“通過百度搜索，誰靠前基本上就會選誰”......
啼笑皆非！要知道虹膜辨識技術在中國商業化應用已經有10年之久了啊。
百度了一下“虹膜辨識”，發現思源科安、釋碼大華、虹安翔宇這三家企業輪換顯示在百度搜索首頁第一的位置，查看介紹之後得知他們都宣稱擁有虹膜辨識核心技術及完全自主智慧財產權。
其中一家還曾拿到過聯想和英特爾的投資，但是當筆者在全國企業信用資訊公示系統查詢時發現，這家公司經營範圍一欄中並沒有“技術研發”相關的顯現，更多的是“代理”、“進出口”、“銷售”等字眼，這不禁讓人疑問：沒技術研發何來完全自主智慧財產權？
莫非......這就是傳說中的百度推廣？隱約覺著這三家公司的業績一定都很不錯！
四、雖然目前來看，中國虹膜行業呈現的狀態很混亂，行業不規範，但虹膜辨識的應用場景卻非常廣闊，尤其是與醫療、社保、信用、金融相關涉及資訊安全、身份驗證的領域。
值得一提的是，虹膜辨識的應用，網路技術落後的印度這次竟然走在了前面。2009年2月，印度就啟動了全民虹膜註冊專案“AADHAAR”，計畫用8年時間，註冊總人數達到12億。無獨有偶，2011年，墨西哥將虹膜辨識技術用於國民身份證，第一期項目截止2013年，註冊總人數達到2800萬；2013年，北約部隊採用虹膜辨識技術為阿富汗人建立身份認證系統，註冊總人數達到160萬……
可以想見，海外的一些國家（比如印度）基礎設施雖然落後，但思路清晰，就是要規範化的利用高科技的手段來管理人口。而中國相較而言，雖然生物辨識驗證喊了很多年，但並沒有頒佈相關規定與政策，這也是虹膜辨識無法普及最關鍵的因素。
市場教育不足、價格昂貴也是虹膜辨識技術普及面臨的難題，一方面大眾群體對資訊安全缺乏理解，依然沉浸在指紋辨識、人臉辨識的狂歡中；另一方面，大陸面臨高科技產品昂貴的價格，最常用的解決方案就是用人為的因素來掩蓋技術管理的不足。
事實上，拋開用戶市場和社會因素，虹膜辨識核心演算法在中國並未完全成熟，比如辨識距離遠近、複雜光線環境、睫毛遮擋、異形瞳孔等等因素，都會影響虹膜辨識的精準度。尤其是雙Camera（雙眼）的虹膜辨識，相當於是建立一個雙目立體視覺系統，對高品質的圖像採集，兩路數據的同步傳輸，都具有極大的挑戰，同時成本也更高。
除此之外，虹膜辨識大多局限於工業領域的應用，極少有成型的產品投放到個人消費市場，即便有了，囿於虹膜市場產品的層次不齊，使用者也不知如何去選擇，這也解釋了為何很多用戶只聽聞虹膜辨識這項技術，而真正體驗過產品的卻很少。
所以，目前生物辨識領域，指紋辨識和人臉辨識依然佔據了主流市場。虹膜辨識短時間內不可能普及，也不會立即取代其他生物辨識方式。
但是隨著To B市場大批案例應用的資料累積，以及虹膜辨識演算法的趨於成熟，行業內沒有技術積累、靠忽悠作秀賺快錢的入局者註定要被時代拋棄。到了那一天，想必只要涉及身份辨識的場景，就都有可能使用專業的虹膜辨識技術。最後，我們不妨大膽預測下，未來“人臉辨識＋虹膜辨識”是否會成為一種更安全的組合驗證方式呢？
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