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【微课堂】看生物识别行业如何穿越周期,迎来黄金成长

2019-04-15 17:50:38来源:CIOE中国光博会新闻标签:CIOE中国光博会,生物识别


1月17日,我们再度邀请到人气演讲嘉宾东吴证券电子行业首席分析师谢恒以《穿越周期,生物识别行业迎来黄金成长》为主题,与社群内300多人?#40644;?#20998;享交流,并详细解答了生物识别行业演进史及未来发展趋势的相关疑问。


场景多样化和便捷化是生物识别升级的双驱动


在整个生物识别的市场,目前最常见的应用是在手机上,尤其是在2013年iPhone5S第一次推出了指纹识别后,现在基本上安卓手机上都有生物识别的功能。?#36824;?#26368;早推出的生物识别是指纹识别,到现在也已经升级成人脸识别了。可以看出,现在整个趋势不只是在手机上的量以及渗透率的快速提升,同时在复杂程?#21462;?#21333;价上也?#26012;?#36739;多的提升。

2013年到现在,智能手机也到了一个相对比较成熟的阶段,但是生物识别相关的应用功能还是?#26012;?#36739;快速的推广。谢老师认为,生物识别没有受到智能手机成熟瓶颈限制的主要原因是因为在手机端的应用是在4G建设完成之后,它的应用越来越多。大家都能感觉得到,现在很多APP里面都需要进行大量的生物身份认证。伴随着越来越多的身份认证需求,催生了生物识别需求在手机上面比较大的提升。并且需要密码的APP以及线上支付等金融相关操作也越来越多,这些都需要较高的安全性。原来单纯依靠密码且相对复杂的解锁方式。也没有现在生物识别这么安全方便。老师认为,智能手机普及后生物识别还是有一个成长阶段,?#26012;?#36739;?#30475;?#36234;周期的过程。


生物识别的升级需要更?#30475;?#36719;硬件一体化的支持


现在已经非常普及的电容指纹芯片,通过正前?#36739;?#30340;sensor进行识别。通过手指直接按压在sensor上,实现直接解锁。目前来说,这是一个非常普及的技术,相对来说的话难度是比较低的。因为我们在解锁过程中是手指直接按在传感器芯片上,所以提取到的手指图像真实度非常高,受到的干扰很小,在高还原度的图像上要做一个解锁和比对,是一个相对简单的过程。基本现在市面上手机的电容指纹芯片体验都非常好,速度非常快。

 

?#23588;?#24180;开始,全面屏成为手机一个很重要的配置,如果再用传统方式在手机正下方挖一块指纹识别区域显然很难再适应现在的外观设计,所以全面屏的指纹识别成为一个新的趋势。


目前比较主流的方案就是光学屏下指纹。这个方案把指纹识别模块放在屏幕下方,然后通过不同的原理在屏幕下方进行成像,最后进行还原和比对。虽然看起来只是模块位置的变化,但其实因为要隔着一层屏幕,还是带来比较大的挑战。

光学屏下指纹最早是新思推出的第一代,一个使用准直孔的方案。在OLED屏上进行贴合,通过准直孔,把手指的图像倒映在屏幕下方的CMOS成像芯片上,?#28304;?#26469;实现比较高的指纹还原度和最后的解锁。这个的难点在于最后硬件模块相对来?#24403;?#36739;难做,因为需要比较高精度的对准和贴合模组,模组和屏幕的相对耦合性很强。这个模块的制造成本也非常高,整个模块达到15、16美金一只,所以相对来?#24403;?#36739;难推广。

第二个方案是汇顶推出?#27169;?#25668;像头结构式的光学屏下指纹解锁模块。它是在屏幕下方放一个小型的摄像头,类似广角的镜头,下面搭载一颗像素不是特别高的CMOS芯片。方案利用拍照的功能,直接透过OLED屏拍到指纹的图像,再进行最后还原和比对。因为过程中直接放一颗摄像头,不需要准直孔的对准,所以相?#26434;?#20214;也?#22270;?#21333;了很多。但是提取到的图像受到噪声干扰相对比较大,所以对于后期的一些还原的算法要求相对?#36879;?#39640;一些。

汇顶的芯片方案的话是包含了一颗CMOS芯片、一个MCU和一个定制ASIC,ASIC里面烧制了算法,整个物理结构相对比较简单。其核心在于提取到的?#21450;浮?#20854;实用一颗像素不高的CMOS拍到的图像相对是没有那么好,要利用这个图像进行安全级别比较高的解锁或支付的话,算法相对还是难度比较高。

目前光学屏下指纹的体验还是比电容指纹芯片有差距。后续在结构及算法上还是?#26012;?#36739;大的优化空间。从整体来看,光学屏下指纹算法处理要比电容指纹芯片更复杂,都是需要根据不同的屏进行后期的调算法,所以是要求比较强的硬件和软件一体化的支持。

同时,因为光学屏下指纹要求屏幕要?#26012;?#36739;好的透光性,所以现在看方案基本都是搭载OLED屏上用。而在今明两年,三星显示开出来的OLED的量比较大,所以中国国产手机的OLED渗透率会?#26012;?#36739;快的提升。老师认为,今明两年光学屏下指纹搭载OLED屏在安卓手机里会有非常大的起量,前景可观。




超声波指纹今年会在三星的旗舰手机上看到应用。超声波指纹的原理就是通过压电材?#26174;?#23631;幕下方发射一个超声波,感知到手指指纹的情况,再通过sensor上接收到的信号进行解码和最后的运算。超声波指纹的缺陷在于一定需要配合柔性OLED屏。因为普通的屏幕里面有空气层,超声波在这个传播的过程中遇到空气层会?#26012;?#36739;大的损?#27169;?#32780;柔性OLED屏本身在封装中的过程中没有空气层,相对来说对超声波信号的失真程度比较小。超声波指纹的优势在于可以做到区域比较大的指纹识别,但是本身压电材料的成本物料相?#36234;?#36149;,所以目前超声波指纹的方案还是搭载在价格比较高的手机上。


?#36824;?017年开始在iphoneX上推出3D Sensing人脸识别模块,到现在?#36824;?#19968;直还是坚持使用这个人脸识别的方案。国内也有一些公司相应的推出一些自己的算法,自己的方案。老师认为,从指纹识别到光学屏下指纹到人脸识别是一个?#20013;?#25552;升的过程,因为在应用环境中受到环境的干扰越来越大,解锁的复杂程?#21462;?#31639;法的复杂程度也是越来越高?#27169;?#20174;硬件价值量来看也是在提升的。人脸解锁相对来说是目前生物识别方案里难度最高、价格最高的。

3D Sensing现在主要是包含结构光和ToF。据老师了解,?#36824;?#20197;后会?#20013;?#22312;3D Sensing上发力,后续?#36824;?#21518;置会配置一个分辨率相?#36234;?#20302;的ToF,前置结构光可能会和ToF进行融合,还是会?#20013;?#20445;留人脸解锁的方式。


为什么?#36824;?#36825;么坚持?因为人脸解锁应用的场景是最广?#27169;?#32780;且也最方便。它不仅在手机上可以用,以后?#36824;?#36827;行横向延伸到智能家居、智能汽车上,人脸识别也是一个非常便捷的解锁方式。


而且?#36824;?#22312;自己的?#20302;?#37324;有好几个人脸的数据库,以后进行?#20013;?#30340;AI算法迭代,?#36824;?#21487;以把每个人的信息进行非常精确的定位,以后通过人脸可以在整个?#36824;?#29983;态应用里面,非常方便地应用。不仅在?#36824;?#23433;卓等应用场景,未来人脸相关的应用也非常有前景。比如说银行、机场或火车?#38236;取?#20154;脸识别的?#20040;?#22312;于便捷性非常强,可以同时进行若干张脸不限距离的识别,所以在各?#25351;?#26679;的应用场景里都会?#26012;?#36739;大的潜力。以前最早在便利店是现金刷卡,然后进化到刷手机啊,到以后就直接刷人?#22330;?#23626;时会?#35748;?#22312;的刷手机更方便,人脸识别的?#20040;?#23601;是以后会有非常多的场景进行拓展。

生物识别有望迎来穿越周期的成长

现在看到比较多?#27169;?#20027;要是在手机里面生物识别的应用。5G到来以后,生物识别未来会有非常大的市场, AI、大数据、物联网、区块链等以后对生物识别都会有非常强的需求。

比如说大数据和AI。现在很多数据都需要云化,都需要存在服务器里,以后我们在各个场景里都需要进行身份认证,然后再和AI数据库进行?#36234;櫻?#22312;这个过程中我们会有很多场景,需要用到身份识别。

 

物联网就是比如刚才提到的智能家居、智能汽车,现在还有智能眼镜等等,到了5G以后,可能智能无处不在,这个过程也需要进行很多身份验证,比如打开?#22987;?#26412;,可能扫一下脸就马上登陆,然后随时和账户及身份信息进行绑定。?#21482;?#32773;以后共享汽车、共享单车,我们甚至都不需要输密码,只需要进行简单的人脸识别,或者身份识别,就可以使用,让共享经?#27599;?#20197;有更加便捷的体验。甚至以后身份证都可以被替代,只需要人脸及指纹这些比较便捷的生物识别方式,就能畅通无阻,不需要带各种资料证件?#22987;潜镜?#31561;。在以后的5G时代,生物识别想象空间是非常大的。

区块链以后也是生物识别非常大的应用。以后金融安全、金融支付相关,在用区块链基础以后也需要在线下进行比较强的生物识别的应用。以前像比特币这种都是需要记住自己的一串比特币代码,在有了生物识别以后,并且生物识别做到安全性足够高的时候,很多线上活动都可以用生物识别来完成。


综上所述,老师非常看好未来生物识别的应?#27599;?#38388;。他认为,虽然现在整个手机市场不是特别好,但生物识别在手机上的应用,甚至到以后5G以后在其他应用上的市场还是有非常打的一个空间。


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