生物辨识技术是透过电脑与光学、声学、生物感测器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性(如指纹、人脸、虹膜、指静脉等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。事实上，生物辨识技术尤其指纹辨识，早被一些企业单位用于「重要区域」的门禁系统，但2013年苹果(Apple)iPhone 5采用指纹扫描搭配Touch ID安全协定后，其他智慧型手机业者如三星(Samsung)纷纷跟进，使指纹辨识技术率先进到智慧型手机系统。

接下来，三星在今年4月推出的Galaxy S8，整合脸部辨识技术，以及虹膜辨识、指纹扫描等生物辨识技术。而今年苹果 iPhone问世10周年纪念旗舰机种X以脸部辨识Face ID取代过去的指纹辨识，更让生物辨识市场为之沸腾。不仅如此，阿里无人商店带动的刷脸购物，也让生物辨识技术朝商务应用拓展。

爆红！市场前景可期

随着生物辨识技术在智慧型手机找到新的一片天，并逐渐将「势力范围」拓展到智慧型手机以外的行动装置或商务应用，生物辨识技术的市场发展也较过去更加蓬勃。不仅市调单位的调查结果积极正面，半导体业者也摩拳擦掌，准备抢攻越来越大的商机大饼。

在智慧型手机方面，根据Acuity Market Intelligence的调查，2017年有近三分之二的新款智慧型手机具有生物辨识能力，不仅如此，该单位并预测包括智慧型手机、穿戴式装置与平板电脑上的行动生物辨识市场年营收将从2016年的65亿美元成长至2022年的506亿美元，年复合成长率接近41%。即使市场对于生物辨识技术的隐私及安全性仍有隐忧，但2017年底前，全球具备生物辨识的行动装置数将高达19亿台，加上目前Android系统智慧型手机的指纹辨识功能已开始从旗舰型机种下放至中低阶产品，预计2019年生物辨识技术在智慧型手机的渗透率将达100%。

因此可预期2022年，全球内建生物辨识的行动装置可望达到55亿台，此时，穿戴式装置与平板电脑生物辨识技术的普及率也将达100%。即使生物辨识技术早已被应用在非消费性市场，但目前全球生物辨识主要应用的确是在手机等消费性电子领域，其次才是金融与安全应用。 ABI Research表示，生物辨识市场的成长动能主要来自智慧型手机的嵌入式指纹感测器，在手机等行动装置市场带动下，2016年全球指纹辨识感测器出货量约为7.8亿颗，占整体生物辨识感测器出货量的96%，预估2021年，指纹辨识感测器出货量将上看20亿颗。随着手机大厂将其他生物辨识技术整合至智慧型手机中，未来整体生物辨识感测器市场规模可望显著成长。预期从2017年到2020年的4年间，全球生物辨识感测器出货量年复合成长率(CAGR)可达31.2%，2020年整体市场规模将较2015年成长约4.9倍。

生物辨识市场快速成长的原因，高通分析，目前常用的生物辨识机制包括虹膜与指纹，未来包括脸部与语音验证也会逐渐普及。这是由于使用者装置中储存的资料越来越多，包括用户资料、电影、音乐、图片，以及行动银行、行动支付等重要应用程式(App)所产生的资讯。因此要能快速且稳健地解锁这些资料以供使用就变得非常重要，再加上目前只透过密码的防护措施已无法提供足够的保护，进一步促使生物辨识的应用日渐广泛。另外，生物辨识还能协助确认装置本身，以及装置收到输入指令的安全性。例如没有萤幕的智慧麦克风，如果想要验证使用者的身份，如只允许你自己输入语音进行上网购物，其他人不行，那么就必须配备生物辨识机制。此外，连网保全摄影机可用虹膜或脸部辨识机制，只对符合特征的人提供使用权限。

可以想见，未来需要的是多重因素的生物辨识验证，尤其是行动支付功能日渐普及之后，使用者对于行动装置内部资讯安全的需求，将更加高涨。至于什么时机会用到多重因素验证则要看情境而定，例如具高价值的银行交易就需要多种类型的验证，如虹膜与指纹；当然有些情况仍只需一种验证机制，例如手机解锁。但无论何种行动装置的使用情境，装置储存的资料要能更安全无虞，将刺激业者导入更多样的生物辨识功能，进一步驱动生物辨识市场的持续成长。

科技日新月异功不可没

其实，生物辨识技术早已出现，何以到此时才开始大鸣大放？索思未来科技(Socionext)战略销售组销售部专案总监颜国荣认为，从技术本身的发展来看，生物辨识技术现阶段能够再度跃起归因于各式各样科技的进步，例如摄影镜头影像画质的再提升、影像处理相关晶片的效能再提高，以及辨识演算法的新进展，都是让生物辨识技术得以获得市场重视的原因。

举例来说，电视机目前主流画质来到4K，8K电视也有业者已发布产品，但是8K机种目前的出货量仍偏低，现阶段唯有2020年日本东京奥运时会运用8K画质传递影像。索思未来科技总裁暨营运长井上周说明，4K电视刚推出市场时，日本消费者最为惊讶的是，一些女艺人脸部的「岁月痕迹」几乎无所遁形，让消费体会到高画质电视的「犀利」，也因此业者顺势接着发展8K影像。不过，井上周也指出，8K画质对于消费者的眼睛来说已达「极限」，接下来的16K画质对于消费者眼睛来说，已经看不出有什么样的差别，但是，8K画质却能助力生物辨识技术，尤其脸部辨识，进一步提高辨识精准度。换句话说，要提升脸部辨识的精确度，高画质影像的发展势不可免。不仅如此，5G行动通讯、云端架构与演算法的推进，也让生物辨识技术能在与安全相关的市场站稳脚步。井上周表示，5G通讯技术将实现机器对机器(M2M)、物连物的愿景，此时收集的庞大资讯量中，有很多很有可能是无效、或是多余的资讯。此时，如此庞大的资讯量就必须透过5G网路送往云端进行处理及整合。如此一来，将能迅速将正确的辨识资料传送回前端装置，借此提升人脸辨识与其他生物辨识技术的精确性。

AI强化生物辨识技术准确度

除上述提到的更高解析度、更快速网路外，云端内建的演算法，也是提高生物辨识技术精确度不可或缺的工具。高通表示，当前的生物辨识已运用以深度神经网路(DNN)所建构的人工智慧技术(AI)。举例来说，3D脸部辨识与语音验证等生物特征辨识机制都是采用DNN技术，让不该放行却通过的接受误差率(FAR)压到极低的水准。人工智慧具备强大的演算能力，而该技术的进展也让其开始进入到各种应用领域。生物辨识技术对于演算法的要求也相当的高，因此势必可以看到生物辨识技术借重人工智慧演算法提高辨识的效率与精准性。

简易、快速、安全　缺一不可

生物辨识被使用的原因除了消费者或企业对于资讯安全方面的重视外，在使用时无须复杂的程序，以及的确具备较高的防护效果，都是关键因素。高通表示，不论装置上所使用的是何种生物辨识功能，也无论装置属于何种类型，生物辨识解决方案都该具备执行流程简单、操作简易、能够快速完成等特性。其中，低延迟的特性至关重要，要让使用者愿意去使用更强大的生物辨识功能，则使用的体验必须维持相似性，也就是必须运作良好、速度快、具可靠性等。

未来发展

市场蓝海在哪儿？在生物辨识技术市场蓬勃发展的同时，对于此领域有兴趣的业者不禁会问，市场蓝海在哪儿？事实上，可以想见，较早被使用进智慧型手机，且技术发展较成熟的指纹辨识，市场相对已呈现红海的态势。