在6月23日，鐘南山院士在接受采訪時表示，在“今冬明春”交際時，預計新冠肺炎疫情仍不會消失，但不會像第一波疫情出現這么大的暴發。簡而言之，疫情在國內的發展依然會存在，人們依然要佩戴口罩，在保護自身安全的情況下，確保新冠肺炎病毒不會被傳播。

    在這一環境下，人臉識別技術依然要面對大量佩戴口罩的用戶群體，特別是對于基于Face ID技術的手機，人臉識別技術并不方便解鎖、支付等操作。

    隨著人工智能產業的發展，人臉識別被大量應用在公安、交通等各類場景之中，然而對于人臉識別提供商來說，隨著疫情的發生，人臉識別技術遇到了“難題”。眾所周知，在人臉識別中，基于視頻圖像分析，從而會在人臉上進行分析，并形成一系列的代碼，并建立獨立的數據庫。當多次采集到人臉數據后，后端數據會自動把前端所采集的數據進行分類，并存儲到對應的數據庫中。

    當需要調出某人的軌跡時，則會通過前端輸入的圖片對后端數據進行調取，后端計算機會把相似度高的用戶數據調取出來，從而把“候選人”展示給公安用戶，由他們進行二次篩選，并把最終數據展示給用戶查看。但隨著疫情的發展，由于人員佩戴口罩，從而導致數據出現問題——大部分人臉被遮擋，導致前端數據出現大量其他，這些數據看似有用，但算法并不能把這類圖像進行準確區分。

    某公安刑偵部門人員對此無奈的說道：“疫情雖然成為當前的重要問題，但對于我們部門來說，我們依然擔負著保護人們安全等事宜，但這些數據并不能被我們正常使用?！?/span>

    據了解，由于算法問題，大量人員數據被混在一起，某些數據甚至出現了“男女同檔”的問題，這些數據最終還需要用戶自己進行區分，導致工作量劇增。為此，他們在第一時間聯系設備提供商進行技術上的更新與迭代。

    然而，部分企業并不認為這一需求是用戶的“真實需求”，某企業人員說道：“在佩戴口罩的情況下，人臉會被‘區分’為兩塊，一塊是眼睛及額頭部分，而另一塊則是口罩。由于亞洲人的體型，口罩部分由于色彩原因，大部分會是單一的數據，而人臉的‘上部分’，數據相對傳統的人臉偏少近2／3，數據量太少，準確性會降低。在這一情況下，對算法進行更新，提升準確率，從經濟和實用性角度上并不實際?！?/span>

    對此，公安刑偵部門人員調侃道：與百姓安全相比，經濟并不重要。

    但對于其他企業來說，疫情雖然會繼續，但未來的商機已經確定。

    雖然我國疫情得到控制，但對企業來說，疫情背后的商機也隨之發展。那么有哪些技術會在未來被逐步應用？它們又有哪些缺點？

    在疫情最為嚴重的時刻，部分3D結構光提供商大勢宣傳：基于3D結構光，即使人們佩戴口罩，依然能準確識別。3D結構光的原理相對簡單——通過光的反彈，從而在后端繪制出3D結構模型。這類數據相比傳統攝像機的精度要高，且數據準確性也極高——在佩戴口罩的情況下，依然能通過上部分的數據進行準確分析。

    但不可忽視的是，由于其事基于結構光，在室外并不適合——特別是在強光環境下。其3D結構光在強光環境下，會導致光線出現二次折射，數據準確度會急劇下降，所以目前3D結構光設備的使用環境通常是室內為主。

    其次，在遠距離環境下，3D結構光會逐漸分散，一旦超過10米的距離，其光束已經呈現出圓錐狀，反射角度也急劇增加，能正常傳回的數據少之又少。

    虹膜識別作為安全程度最高的識別方式，其在疫情期間也被企業大力推薦。虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，總體上呈現一種由里到外的放射狀結構，由相當復雜的纖維組織構成，包含有很多相互交錯的類似于斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等細節特征，這些特征在出生之前就以隨機組合的方式確定下來了，一旦形成終生不變。虹膜識別的準確性是各種生物識別中最高的。

    與其他識別方式不同，虹膜識別具有生物活性、非接觸性、唯一性、穩定性和防偽性，基于這些特性，可以有效確保人員的身份問題。但不可否認的是，虹膜識別并不能大規模應用在公共安全方面——由于虹膜識別通常在20－50CM，其通常應用在打卡機、門禁等產品中，且其由于算法問題，在實際使用中通常需要1－2秒才能完成確認。

    二維碼作為近幾年興起的識別碼，在近些年不斷得到應用，由于二維碼與其他編碼方式不同，其能通過不同的排列方式，從而得出獨立的條碼。二維碼在物聯網產業中的應用基本隨處可見，除了支付外，還有產品認證、信息登記、信息追溯等各類活動中。而二維碼的成本價格極低，且對普通用戶免費開放，對于國內的中小企業而言能節省大量成本費用，并能起到最為快捷和便利的入口。

    可以說在未來數年，二維碼與物聯網產業將會以更好的姿態和方式進行配合式發展。但略為尷尬的是，雖然二維碼自身并不會占用多少數據量，但在4G環境下，也會出現因為網絡問題導致的卡頓。在5G環境下，或許會得到更好的體驗。

    無感技術在疫情之前的發展相對來說中規中矩，但隨著疫情的發生，無感技術被迅速提上日程，眾多技術逐一上線，為抗疫的勝利提供了強大的技術支持。

    雖然疫情還會延續到明年，但在各類技術的支持下，必然會實現最終的勝利！