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【微課堂】看生物識別行業如何穿越周期,迎來黃金成長

2019-04-15 17:50:38來源:CIOE中國光博會新聞標簽:CIOE中國光博會,生物識別


1月17日,我們再度邀請到人氣演講嘉賓東吳證券電子行業首席分析師謝恒以《穿越周期,生物識別行業迎來黃金成長》為主題,與社群內300多人一起分享交流,并詳細解答了生物識別行業演進史及未來發展趨勢的相關疑問。


場景多樣化和便捷化是生物識別升級的雙驅動


在整個生物識別的市場,目前最常見的應用是在手機上,尤其是在2013年iPhone5S第一次推出了指紋識別后,現在基本上安卓手機上都有生物識別的功能。蘋果最早推出的生物識別是指紋識別,到現在也已經升級成人臉識別了。可以看出,現在整個趨勢不只是在手機上的量以及滲透率的快速提升,同時在復雜程度、單價上也有比較多的提升。

2013年到現在,智能手機也到了一個相對比較成熟的階段,但是生物識別相關的應用功能還是有比較快速的推廣。謝老師認為,生物識別沒有受到智能手機成熟瓶頸限制的主要原因是因為在手機端的應用是在4G建設完成之后,它的應用越來越多。大家都能感覺得到,現在很多APP里面都需要進行大量的生物身份認證。伴隨著越來越多的身份認證需求,催生了生物識別需求在手機上面比較大的提升。并且需要密碼的APP以及線上支付等金融相關操作也越來越多,這些都需要較高的安全性。原來單純依靠密碼且相對復雜的解鎖方式。也沒有現在生物識別這么安全方便。老師認為,智能手機普及后生物識別還是有一個成長階段,有比較強穿越周期的過程。


生物識別的升級需要更強大軟硬件一體化的支持


現在已經非常普及的電容指紋芯片,通過正前方下的sensor進行識別。通過手指直接按壓在sensor上,實現直接解鎖。目前來說,這是一個非常普及的技術,相對來說的話難度是比較低的。因為我們在解鎖過程中是手指直接按在傳感器芯片上,所以提取到的手指圖像真實度非常高,受到的干擾很小,在高還原度的圖像上要做一個解鎖和比對,是一個相對簡單的過程。基本現在市面上手機的電容指紋芯片體驗都非常好,速度非常快。

 

從去年開始,全面屏成為手機一個很重要的配置,如果再用傳統方式在手機正下方挖一塊指紋識別區域顯然很難再適應現在的外觀設計,所以全面屏的指紋識別成為一個新的趨勢。


目前比較主流的方案就是光學屏下指紋。這個方案把指紋識別模塊放在屏幕下方,然后通過不同的原理在屏幕下方進行成像,最后進行還原和比對。雖然看起來只是模塊位置的變化,但其實因為要隔著一層屏幕,還是帶來比較大的挑戰。

光學屏下指紋最早是新思推出的第一代,一個使用準直孔的方案。在OLED屏上進行貼合,通過準直孔,把手指的圖像倒映在屏幕下方的CMOS成像芯片上,以此來實現比較高的指紋還原度和最后的解鎖。這個的難點在于最后硬件模塊相對來說比較難做,因為需要比較高精度的對準和貼合模組,模組和屏幕的相對耦合性很強。這個模塊的制造成本也非常高,整個模塊達到15、16美金一只,所以相對來說比較難推廣。

第二個方案是匯頂推出的,攝像頭結構式的光學屏下指紋解鎖模塊。它是在屏幕下方放一個小型的攝像頭,類似廣角的鏡頭,下面搭載一顆像素不是特別高的CMOS芯片。方案利用拍照的功能,直接透過OLED屏拍到指紋的圖像,再進行最后還原和比對。因為過程中直接放一顆攝像頭,不需要準直孔的對準,所以相對硬件也就簡單了很多。但是提取到的圖像受到噪聲干擾相對比較大,所以對于后期的一些還原的算法要求相對就更高一些。

匯頂的芯片方案的話是包含了一顆CMOS芯片、一個MCU和一個定制ASIC,ASIC里面燒制了算法,整個物理結構相對比較簡單。其核心在于提取到的圖案。其實用一顆像素不高的CMOS拍到的圖像相對是沒有那么好,要利用這個圖像進行安全級別比較高的解鎖或支付的話,算法相對還是難度比較高。

目前光學屏下指紋的體驗還是比電容指紋芯片有差距。后續在結構及算法上還是有比較大的優化空間。從整體來看,光學屏下指紋算法處理要比電容指紋芯片更復雜,都是需要根據不同的屏進行后期的調算法,所以是要求比較強的硬件和軟件一體化的支持。

同時,因為光學屏下指紋要求屏幕要有比較好的透光性,所以現在看方案基本都是搭載OLED屏上用。而在今明兩年,三星顯示開出來的OLED的量比較大,所以中國國產手機的OLED滲透率會有比較快的提升。老師認為,今明兩年光學屏下指紋搭載OLED屏在安卓手機里會有非常大的起量,前景可觀。




超聲波指紋今年會在三星的旗艦手機上看到應用。超聲波指紋的原理就是通過壓電材料在屏幕下方發射一個超聲波,感知到手指指紋的情況,再通過sensor上接收到的信號進行解碼和最后的運算。超聲波指紋的缺陷在于一定需要配合柔性OLED屏。因為普通的屏幕里面有空氣層,超聲波在這個傳播的過程中遇到空氣層會有比較大的損耗,而柔性OLED屏本身在封裝中的過程中沒有空氣層,相對來說對超聲波信號的失真程度比較小。超聲波指紋的優勢在于可以做到區域比較大的指紋識別,但是本身壓電材料的成本物料相對較貴,所以目前超聲波指紋的方案還是搭載在價格比較高的手機上。


蘋果2017年開始在iphoneX上推出3D Sensing人臉識別模塊,到現在蘋果一直還是堅持使用這個人臉識別的方案。國內也有一些公司相應的推出一些自己的算法,自己的方案。老師認為,從指紋識別到光學屏下指紋到人臉識別是一個持續提升的過程,因為在應用環境中受到環境的干擾越來越大,解鎖的復雜程度、算法的復雜程度也是越來越高的,從硬件價值量來看也是在提升的。人臉解鎖相對來說是目前生物識別方案里難度最高、價格最高的。

3D Sensing現在主要是包含結構光和ToF。據老師了解,蘋果以后會持續在3D Sensing上發力,后續蘋果后置會配置一個分辨率相對較低的ToF,前置結構光可能會和ToF進行融合,還是會持續保留人臉解鎖的方式。


為什么蘋果這么堅持?因為人臉解鎖應用的場景是最廣的,而且也最方便。它不僅在手機上可以用,以后蘋果進行橫向延伸到智能家居、智能汽車上,人臉識別也是一個非常便捷的解鎖方式。


而且蘋果在自己的系統里有好幾個人臉的數據庫,以后進行持續的AI算法迭代,蘋果可以把每個人的信息進行非常精確的定位,以后通過人臉可以在整個蘋果生態應用里面,非常方便地應用。不僅在蘋果、安卓等應用場景,未來人臉相關的應用也非常有前景。比如說銀行、機場或火車站等。人臉識別的好處在于便捷性非常強,可以同時進行若干張臉不限距離的識別,所以在各種各樣的應用場景里都會有比較大的潛力。以前最早在便利店是現金刷卡,然后進化到刷手機啊,到以后就直接刷人臉。屆時會比現在的刷手機更方便,人臉識別的好處就是以后會有非常多的場景進行拓展。

生物識別有望迎來穿越周期的成長

現在看到比較多的,主要是在手機里面生物識別的應用。5G到來以后,生物識別未來會有非常大的市場, AI、大數據、物聯網、區塊鏈等以后對生物識別都會有非常強的需求。

比如說大數據和AI。現在很多數據都需要云化,都需要存在服務器里,以后我們在各個場景里都需要進行身份認證,然后再和AI數據庫進行對接,在這個過程中我們會有很多場景,需要用到身份識別。

 

物聯網就是比如剛才提到的智能家居、智能汽車,現在還有智能眼鏡等等,到了5G以后,可能智能無處不在,這個過程也需要進行很多身份驗證,比如打開筆記本,可能掃一下臉就馬上登陸,然后隨時和賬戶及身份信息進行綁定。又或者以后共享汽車、共享單車,我們甚至都不需要輸密碼,只需要進行簡單的人臉識別,或者身份識別,就可以使用,讓共享經濟可以有更加便捷的體驗。甚至以后身份證都可以被替代,只需要人臉及指紋這些比較便捷的生物識別方式,就能暢通無阻,不需要帶各種資料證件筆記本等等。在以后的5G時代,生物識別想象空間是非常大的。

區塊鏈以后也是生物識別非常大的應用。以后金融安全、金融支付相關,在用區塊鏈基礎以后也需要在線下進行比較強的生物識別的應用。以前像比特幣這種都是需要記住自己的一串比特幣代碼,在有了生物識別以后,并且生物識別做到安全性足夠高的時候,很多線上活動都可以用生物識別來完成。


綜上所述,老師非常看好未來生物識別的應用空間。他認為,雖然現在整個手機市場不是特別好,但生物識別在手機上的應用,甚至到以后5G以后在其他應用上的市場還是有非常打的一個空間。


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