这项技术，即将在汽车中爆发

科技 2024-11-21 08:02 云南

随着科技的进步，汽车行业正在经历一场显著的转变，生物识别技术在这一转变中扮演了关键角色。从增强车辆安全性开始，生物识别技术还可以为电子支付、健康监测、个性化设置等其他应用领域开辟了新的可能性。本文综合了指纹识别、面部识别及其他生物识别技术在汽车中的应用现状，探讨其对安全、便利和个性化体验的影响，并展望这些技术在未来的潜力。

生物识别技术在汽车中的崛起

传统的基于钥匙和无钥匙的车辆进入系统长期以来是车辆访问控制的标准。然而，这些系统存在固有的局限性，尤其是随着技术漏洞（如中继攻击和信号拦截）的增加，车辆盗窃和未经授权访问的事件日益增多。为应对这些挑战，汽车行业开始向生物识别技术转变，以弥补传统系统的不足，并提供更高水平的安全性。

指纹识别和面部识别作为当前汽车安全领域的主要生物识别技术，通过传感器捕捉用户的生理特征，为车辆提供个性化和安全的访问控制。用户只需简单的指纹触摸或面部扫描，即可实现车辆的解锁和启动，这不仅减少了丢失钥匙的风险，还提高了使用的便利性。相较于传统的物理钥匙，生物识别技术的优势在于它可以显著降低未经授权进入的可能性，为用户提供更个性化的车内体验。

电动汽车与生物识别技术的融合

电动汽车（EV）正处于一场范式转变中，涉及电气化、软件定义汽车的崛起，这也可以给生物识别技术的应用带来更大的易用性。电动汽车不仅需要支持其独特的操作要求，还为集成先进技术（如生物识别技术）提供了平台。随着软件定义车辆的兴起，生物识别技术不仅会在车辆本身中得到更多应用，还将扩展到充电体验和车内支付等场景。

例如，生物识别技术可以大大简化在充电站的移动支付过程，或用于验证共享车辆或租赁车辆的驾驶执照。此外，通过指纹识别和面部识别技术，车辆可以实现个性化设置的自动调整，如座椅位置、气候控制和娱乐偏好等，从而为用户提供更加便利的个性化驾驶体验。

指纹识别与面部识别

指纹识别技术在车辆中逐渐应用，已经成为车辆访问和启动授权的主要方式之一。通过嵌入控制面板或其他触控点的指纹传感器，用户可以轻松解锁车辆并启动引擎，省去了使用钥匙的麻烦。例如，现代汽车已经在其车型中集成了指纹识别技术，其误识别率非常低，大大提高了车辆的安全性。

面部识别技术近年来也取得了长足进步，特别是在智能手机中的广泛应用为其在汽车中的应用奠定了基础。面部识别系统通过摄像头捕捉用户面部特征，并与系统存储的数字记录进行比对，以验证用户身份。这项技术不仅能够提升车辆的安全性，还可以通过自动识别驾驶员的身份，为车内设置提供个性化调整。

健康监测与行为生物识别

除了提升安全性，生物识别技术还能够实时监测驾驶员的健康状况。通过行为生物识别技术，系统可以检测驾驶员的疲劳、醉酒或健康问题，进而提供警告。例如，面部识别可以通过检测驾驶员的眨眼频率、头部动作或表情来判断其是否疲劳。而语音识别则可以通过驾驶员的语调变化检测出压力或紧张的迹象。这些技术不仅有助于提高驾驶安全性，还能在医疗紧急情况下提供关键的健康监测。

心电图（ECG）等生物识别技术也开始在方向盘中集成，用于监测驾驶员的心率，进一步增强健康监测的功能。这类系统通过不间断的监测，可以识别异常心率或其他潜在健康问题，确保驾驶员在行驶过程中的安全。

数据隐私与安全性

随着生物识别技术在汽车中的广泛应用，生物识别数据的安全性和隐私问题成为关注焦点。生物识别数据因其独特性和高度敏感性，需要采用加密、散列和其他先进的安全措施加以保护，以防止数据泄露和滥用。隐私保护和数据处理的透明性是行业需要解决的关键问题，尤其是在数据存储和处理过程中必须严格遵守相关法规。

人脸还是指纹哪个更好？

在汽车生物识别应用中，人脸识别和指纹识别各有其优点和缺点。以下是两者的优劣性对比：

人脸识别的特点

优点：

免触操作：人脸识别无需物理接触，只需通过摄像头捕捉面部特征即可完成身份验证，操作更加便捷。

用户体验佳：人脸识别可以无缝集成到驾驶员监控系统中，提供实时身份识别，并结合个性化设置，自动调整座椅、气候控制等。

多功能应用：可以结合驾驶员疲劳检测、健康监测等功能，在提供身份验证的同时监测驾驶员的健康状态和注意力。

安全性高：由于人脸特征相对独特，结合AI算法，人脸识别可以提供高精度的身份验证，减少误识别的风险。

缺点：

环境依赖性：光线变化、摄像头位置等外部环境可能影响识别精度，尤其在低光条件或强光下，可能出现识别错误或失败的情况。

易受干扰：摄像头的性能和车内的噪音、振动等因素可能影响识别过程。面部被遮挡（如戴口罩、墨镜）时，识别率会降低。

处理复杂：人脸识别需要较强的计算能力来处理图像和进行匹配，比指纹识别系统更耗费资源。

隐私问题：面部数据的采集和存储涉及较高的隐私风险，需要严格的数据保护措施。

指纹识别的特点

优点：

成熟技术：指纹识别已经经过多年发展，技术相对成熟且广泛应用于智能手机等设备，用户接受度较高。

精准可靠：指纹识别在身份认证方面准确性高，且抗欺骗能力强，通过指纹仿造进入车辆的难度较大。

硬件成本低：指纹传感器的成本相对较低，集成到车辆中时，不需要太多额外的硬件设施。

独立于外部环境：相比于人脸识别，指纹识别对光线等环境因素不敏感，湿度、温度等变化对其影响较小。

缺点：

需物理接触：指纹识别需要用户进行物理接触，可能在手指潮湿、肮脏或损伤时影响识别精度和成功率。

单一用途：指纹识别主要用于身份验证，难以集成诸如疲劳检测或健康监测等额外功能，功能应用相对单一。

受限于传感器位置：指纹传感器通常安装在车门把手或启动按钮上，用户必须接触特定位置才能进行识别，减少了操作的灵活性。

可用性问题：在极端环境下（如低温条件），指纹识别的性能可能受到影响，导致识别失败。

综上，人脸识别更加适合无接触、个性化和多功能的汽车应用，特别是在需要实时监控驾驶员状态的情况下，但受限于外部环境和隐私问题。

指纹识别则更为稳定、成本低、应用广泛，在身份验证的精准度上表现优异，但其功能较为单一，需要物理接触，影响某些场景下的用户体验。

图为英飞凌给出的指纹识别对比面部识别的优势，包括更简单、更安全、更可靠以及更节省。

日前，英飞凌宣布推出新型车规级指纹传感器IC CYFP10020A00 和 CYFP10020S00。两款传感器能够提供强大的指纹识别和身份验证功能，适用于充电、停车等车内个性化和支付认证，以及汽车行业以外的身份认证和指纹识别应用。英飞凌与 Precise Biometrics 联合开发了Biomatch 算法软件，以提供领先的指纹识别和身份验证解决方案。

如右图所示，指纹芯片的工作原理主要包括了图像采集、图像增强、图像转换、特征提取和模式匹配几个过程。

根据IHS 2022年报告表示，直到2028年，指纹识别市场复合增长率将达到36%。

指纹识别的关键：FRR与FAR

在指纹识别系统中，FRR 和 FAR 是两个衡量系统性能的重要指标，用于评估识别的准确性和可靠性。

FRR（False Rejection Rate，误拒率）

FRR 是指系统错误地拒绝了合法用户的比例。也就是说，当一个已注册的用户尝试使用指纹识别系统进行身份认证时，系统错误地拒绝了他的访问请求。这种情况属于“烦人拒绝”，因为合法用户在被验证时却被系统拒绝。

FRR 参数：

安全性和平衡性：为了确保系统不会经常错误拒绝合法用户，FRR 应尽量低。但在确保低 FRR 的同时，也要兼顾安全性，防止降低对比标准导致系统过于宽松。

应用场景影响：在一些要求便利性的应用场景下（如车辆解锁），FRR 通常需要设置得较低，以确保用户体验。在这些场景中，用户通常会多次尝试触摸传感器以再次进行认证，因此系统可能会允许较低的误拒率来减少干扰。

用户体验：较高的 FRR 会影响用户体验，特别是在需要多次尝试才能成功解锁的情况下。因此，FRR 的设定在优化用户便利性和安全性之间寻找平衡。

FAR（False Acceptance Rate，误接受率）

FAR 是指系统错误地接受了未经授权的用户的比例。这意味着一个未经注册的用户（或攻击者）的指纹被系统错误地识别为合法用户，系统允许了他们的访问。这种错误会对系统的安全性产生严重影响。

FAR 参数：

安全性优先：FAR 反映了系统的安全性。在安全敏感的应用场景（如金融、车辆防盗系统）中，FAR 必须尽可能低，防止未经授权的人员访问系统。通常，FAR 的目标是 < 1:50,000 或更低，以确保高度的安全性。

与 FRR 的平衡：通常情况下，降低 FAR 会导致 FRR 增加，反之亦然。为了保证安全性，系统会设置较高的比对标准（降低 FAR），但这样做的代价可能是增加合法用户被拒的几率（增加 FRR）。因此，系统需要在保证低 FAR 和可接受的 FRR 之间找到最佳平衡点。

环境影响：在某些高安全性的应用场景中（如汽车启动控制），FAR 需要设定得极低，以避免潜在的攻击。但在较为宽松的场景下（如车辆解锁），FAR 可以稍微提高，以减少误拒绝的情况。

FRR 和 FAR 的平衡

在指纹识别系统中，FRR 和 FAR 是相互影响的。通常情况下，降低一个指标会增加另一个。因此，在设置系统的参数时，制造商和开发人员需要根据具体应用场景的需求做出平衡。

高安全性场景（如汽车启动）：在这类场景中，系统更注重安全性，因此 FAR 的参数设置非常严格，哪怕会导致略高的 FRR 也可以接受。

便利性优先场景（如车辆解锁）：在强调用户体验的场景下（如车辆门锁），系统会倾向于降低 FRR，以确保用户能快速通过指纹认证。

英飞凌的FRR和FAR为<1% FRR @ FAR 1:50K，均衡了安全与用户体验。

英飞凌指纹识别技术的创新

如图所示，英飞凌指纹识别模块放置在了基板上，与控制器尺寸无关，感应面积越大，捕获的指纹数据越多，误报率就会越低。而在硅传感器方案中，传感元件内置在芯片中，增加传感器的尺寸会增加芯片的尺寸，从而增加成本。

实施中的挑战与未来发展

虽然生物识别技术为汽车安全和便利带来了显著的提升，但其实施仍面临一些挑战。例如，环境条件（如光线变化）可能会影响面部识别的精度，而指纹识别则可能受到手指湿润或脏污的影响。为解决这些问题，研发团队正在通过改进算法和采用多模态生物识别（如指纹、面部和语音识别的结合）来增强系统的鲁棒性。

随着人工智能和机器学习的发展，生物识别技术的准确性将得到进一步提升。AI的引入将使系统能够在不同环境和条件下不断适应和改进，减少误判和误拒绝的概率。未来的汽车将不仅仅是交通工具，生物识别技术将成为提供个性化和安全驾驶体验的核心。

生物识别技术，尤其是指纹识别和面部识别技术，正在重新定义汽车安全、便利和个性化的标准。通过将这些技术与车辆操作系统和健康监测功能相结合，未来的汽车将为驾驶员和乘客提供更加安全和个性化的体验。尽管挑战仍存，但随着技术的不断进步，生物识别技术在汽车中的应用将变得更加无缝和普及，推动整个行业进入一个新的发展阶段。

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