集微網（文/Kelven）早在10多年前便已經有很多學者提出智慧星球、智慧城市、智慧家庭等概念，而現實中確實也能看到很多智慧概念的場景出現。不過細心去發現，實際更多的產品和場景還是停留在「智能」而非「智慧」，前者更多強調的是硬體的智能化，而後者在注重技術外，還把數據共享、生態打通融合放在了更高的位置。
如果要想真正實現智慧化，那麼數據的處理、共享、安全會成為關鍵，而這正是區塊鏈技術所擅長解決的。在4月20日的國家發改委新聞發布會上，明確把區塊鏈納入了「新基建」的範疇，從而引起了外界的熱議，再次引爆了區塊鏈的概念。
業內人士表示，隨著後續「新基建」提檔加速，區塊鏈行業將面臨難得的歷史機遇。IDC預計，到2023年中國區塊鏈市場支出規模將達到17.2億美元。
區塊鏈下金融數字貨幣的前景
區塊鏈屬於數據基礎處理技術，是一種分布式帳本技術，同時能夠記錄、轉移數據，並且具有透明、安全、可查證以及避免中斷的特點。
「以數據這個要素為例，區塊鏈在應用過程中最大的功用便是數據屬於所有者持有，但是又可以安全地在不同人之間可信共享，簡單來說便是運用區塊鏈技術的數據擁有更高的安全性，同時也方便共享，讓使用它的組織機構實現透明、分散、高效且安全。」一名負責區塊鏈技術的人士對記者說。
目前世界上主要國家都在加快區塊鏈的發展布局，而國家層面上已經強調，區塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產業變革中起著重要作用。區塊鏈是一個基礎的技術，它需要結合特定其他技術深入到具體場景中解決實際問題才能發揮它的價值，更多需要強調它在產業中的融合應用。金融是區塊鏈應用最早的產業領域，中國的央行也正在加速其央行數字貨幣（CBDC= central bank digital currency）計劃。
數字貨幣這個計劃包括阿里巴巴、騰訊、華為和招商銀行在內的許多深圳私人公司都參與了其開發。不過實際數字貨幣與日常我們使用的支付寶和微信支付還是有本質的差別，前者只是支付手段，其本質仍然是實體的人民幣，只不過做了虛擬數字化，而數字貨幣從根本上便是與現階段流通的實體貨幣是一樣的，同時擁有比實體人民幣更強大的功能，如能夠追蹤貨幣流通軌跡、數字錢包、匿名交易支持和監督處理非法帳戶，解決以往虛擬貨幣安全性的問題。
正因為政府國家所發行的數字貨幣需要解決以往虛擬貨幣（比特幣）等的安全問題，所以便需要一種新的數據技術來支撐，而全球央行正越來越多採用區塊鏈技術去實現其成本的結構和互操作性。
區塊鏈的最基本定義是共享的數字化分類帳，一旦記錄和驗證了交易便無法更改。交易的所有各方以及大量的第三方都維護著分類帳（即區塊鏈）的副本，這意味著實際上不可能在全球範圍內修改每個分類帳的副本來偽造交易。區塊鏈技術具有創建加密貨幣的能力，而且可以支持需要個人識別、同行評審、選舉以及其他類型的民主決策和審計追蹤的交易。
從技術角度去理解，區塊鏈的基礎是數據共享，如何更安全、高效地實現數據共享，同時解決數據安全和隱私保護之間的矛盾，是必須考慮的問題。
3D人臉識別守護金融支付驗證的大門
金融是區塊鏈與人臉識別應用場景中探索最多的領域。如支付寶很早就使用的人臉識別的金融支付功能，而近一兩年包括支付寶、微信等一些金融支付服務都在已經開發區塊鏈+人臉識別的支付功能。
由於虛擬數字貨幣已日漸被市場廣泛接受和使用，因此對每筆交易進行保護和認證的需求就顯得尤為重要。除了區塊鏈運轉過程中自身的加密系統外，保障數據採集的真實性與安全性也同樣重要。因此如何確保「此為本人操作」，認證「這是我的資產」就需要通過識別認證系統來完成，而在交易與提取的過程中，也同樣需要依賴這樣的識別認證來確保資金或數據流轉的安全性。
這個支付驗證工作會是3D人臉識別的作為主流。為什麼這樣說呢？首先需要了解現在身份驗證主要有三種方式：1、知識類認證，如用戶靜態密碼；2、資產類認證，如電子令牌、簡訊動態驗證碼等；3、固有特徵認證，採用用戶獨立不可複製的特性，如指紋、人臉等生物特徵。
從固有特徵認證類型來看，指紋模塊的安全級別較低（相較於人臉識別），且容易受到外界因素干擾（例如有些人天生指紋淺淡，無法識別。有特殊原因導致指紋破損，例如皮膚過敏、出油、蛻皮等）。而其餘方法（例如密碼）更不能提供很高的安全性，不但容易被黑客入侵，個人也很容易丟失或遺忘。
因此具有3D效果的面部識別勢必將成為提升身份識別安全性認證的有效手段及未來趨勢，以此保障安全防範，避免欺詐或者被盜用。
除了從驗證方案技術上優缺點來看外，以上的身份驗證方式仍然存在資料庫泄露的風險，只要攻擊者能夠獲取中心化數據的信息，那麼便可能造成數據泄露，同時可以篡改數據信息，以此通過身份驗證。
不過在基於區塊鏈技術的人臉識別下，採用區塊鏈去中心化的方式存儲身份信息，那麼便可以加強人臉識別的安全性。區塊鏈與人臉識別的結合，可以把採集到的人臉信息與個人信息掛鉤，經過區塊鏈共識完成存儲；其次在人臉識別的時候，從經過共識的區塊中調取人臉信息進行比對，可以防止作假現象；最後人臉識別全流程鏈上是公開透明可以追溯的，有效杜絕後台修改數據和發生異常時可以實現快速定位。
「簡單來說，人臉識別主要用於帳戶解鎖時的身份認證以及交易時的安全認證，確保安全性，因為指紋和密碼都不足夠安全。」一名網絡安全專家表示。
當然無現金支付只是區塊鏈和人臉識別眾多應用場景中的一種，其在區塊鏈平台上為用戶創建一個專屬的智能通行證，使得用戶能夠在區塊鏈上用人臉特徵作為通證密鑰，進行去中心化的用戶身份驗證。
對比以往單純的人臉識別驗證，未來金融支付加入區塊鏈技術後除了能加強數據的安全外，還能確保在數據共享安全情況下，更好地通過自己的人臉特徵連結其餘領域的區塊鏈數據，將數字世界的數據和現實世界的身份連通。如金融貸款驗證身份，而同時用於金融貸款驗證身份的人臉信息也可打通連結醫療系統中個人身體狀況信息，實現金融、城市服務、民生等領域的連結和打通。
人臉識別技術賦能圖像產業鏈
在新基建的大環境下，區塊鏈技術首次明確被納入範圍內，因此其一時之間也成為產業的香餑餑。區塊鏈儘管目前被認為仍然不夠成熟，可是全球各國無不在加速區塊鏈技術的應用落地，占據技術的高點。
區塊鏈在政策、技術上都占據有利的時機，其發展前景和對於各行業的促進作用也被看好，而前文也已經提及，在區塊鏈多個應用領域中，人臉識別成為了技術融合和應用落地的重要組成部分。
人臉識別似乎在歷史發展大潮中擁有自己的一席位，而其將會對整個行業發揮重要促進作用，包括具備人臉識別的終端、模組產品、CMOS傳感器、探測算法技術等等。
目前人臉識別採用的技術方案以3D建模探測技術為主，主要有三種：TOF （Time of Flight）、雙目成像（雙攝3D 建模）和結構光。TOF和結構光會是目前市場主流採取的兩種技術，而這兩種技術均具有優劣勢。相比較於早期的2D探測容易受到姿態、光照、表情等因素影響，識別率不夠理想，3D探測很好地解決這些問題，而且識別率、安全性、方便性都大大提高。
當然人臉識別的技術算法只是一方面，而人臉識別與圖像是息息相關，因此關乎其用戶體驗的圖像傳感器也是非常重要的一環。目前各個行業的對於人臉識別的應用都提出不一樣的需求，如金融領域要求高安全性，智能家居領域則強調低成本低功耗，汽車領域則是更多需要高靈敏度和高精度。
以國內安防領域領先的CMOS圖像傳感器晶片設計廠商思特威為例，其與高性能傳感器解決方案廠商ams合作，在年初CES上展示首款可集成於3D/ASV的高量子效率NIR傳感器並搭載思特威CGSS130的解決方案。其可以在低光照條件下生成高質量的深度圖，並且擁有低功耗的特點，能夠拓展高性能的支付深度圖、人臉識別和AR/VR等應用。
據悉思特威與ams的合作是基於應用於手機的面部識別模塊系統的共同研發和合作，而為了加速滿足移動設備對3D傳感解決方案日益增長的需求，雙方合作不局限於最初的3D近紅外傳感器，還進一步拓展在圖像傳感器。這款圖像傳感器的參考設計能夠為支付、人臉識別和增強現實／虛擬現實（AR／VR）應用提供高性能深度圖。
除了與ams合作外，思特威還將圖像傳感器的技術應用於支付寶的桌面級面部識別支付設備，並與一直致力於建設人臉識別標準的人工智慧公司商湯科技保持智能算法方面的生態合作。而此外，在安防領域，圖像傳感器和相關面部識別技術結合的應用前景同樣廣闊，而思特威與國內頂級的智能安防視頻監控龍頭企業大華、宇視等也有著深入的合作。
「圖像傳感器屬於半導體領域的兵家必爭之地，雖然現階段CIS全球市場國外廠商擁有巨大的優勢，但是隨著圖像傳感器從手機向安防、消費類電子、汽車電子等拓展，以及AI技術在諸如自動駕駛、工業和機器視覺、智能安防等領域的逐漸落地，中國CIS晶片廠商或許能後發制人。」一名半導體分析師向記者表示。
國家大力布局新基建的環境下，區塊鏈和人臉識別能應用的領域十分寬廣，而且擁有很強勁的發展潛力，這必然會帶動人臉識別技術下圖像傳感器產業的發展。
圖像人臉識別的市場產業新機遇
新基建的定調無疑為今年中國經濟的發展注入了更強的動力，隨著區塊鏈、5G、物聯網等新興技術的逐步落地和成熟，各行業領域也迎來了發展的窗口機遇，同時產業也會開始提速。
在國家的政策指引下，區塊鏈的研究將會進一步加速，而這一底層技術將會賦能未來的智慧生活和構建新型社會信任體系。在新基建的大背景下，人臉識別與區塊鏈的有機融合也成為眾多行業領域未來發展的新趨勢。目前人臉識別以手機解鎖和小範圍的金融支付驗證應用為主，顯然在不久的將來，其會在安防、金融、城市服務等各個場景獲得巨大的發展。
區塊鏈和人臉識別的應用領域應用場景的不斷豐富，自然會對應用終端、技術方案、晶片算法等整個產業鏈有著促進的作用。伴隨著今年全球的科技產業環境，半導體產業重心已經出現轉移，而中國圖像傳感器產業或許可以把握國家政策、全球市場環境、產業應用等各方面機遇，實現產業的升級和崛起。
（校對/范蓉）