发布时间：2020-03-31 阅读量：1244 来源: 华强电子网 发布人: Viva
近几年来，张学友的演唱会上不断有逃犯落网的消息传出，“歌神”也因此摘获了“逃犯克星”的称号。其实，这是基于人脸识别布控和智能视频分析的智慧警务系统在发挥威力，背后则是生物识别技术在安防领域的规模化普及。如今，智能手机在片刻间就能完成实名制认证，指纹解锁、刷脸过关、刷脸支付等方式在日常生活中已经随处可见。在苹果于2017年发布的iPhone X中，通过简单的面部扫描即能实现即时解锁，给用户们带来耳目一新的体验。
从指纹识别、面部识别、虹膜识别到静脉识别、声纹识别等等，生物识别技术正日趋成熟，应用场景也越来越丰富。事实上，生物识别技术已经悄然发展了30余年，直到近年才开始走向商用化普及，并凸显出迅猛的增长势头。2015年，国内生物识别市场规模首次突破100亿大关，业界预计到2020年将突破300亿元，而全球生物识别市场则将在该年突破1500亿元。
目前，指纹识别是应用最广泛的生物识别技术，其次是人脸识别，紧接着是虹膜识别。如果单从识别精准度方面来看，虹膜识别在各类生物识别技术中可谓一枝独秀，被业界公认为是除DNA以外，最精准的生物特征识别技术。
虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和整体外观。每一个虹膜都包含独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、凹点、皱纹和条纹等特征的结构，虹膜识别技术则是利用虹膜的终身不变性和差异性来实现对身份的甄别。
相较于指纹识别和人脸识别，虹膜识别是更精准的识别技术，其误识率可低至百万分之一。目前，虹膜识别技术可以实现超过1米的中远距离识别，识别速度和人脸识别几乎一样。
虹膜的采集和识别均需要专业的硬件设备，包括专用的红外灯和红外镜头。虹膜成像是虹膜识别的关键技术之一，如何在更远的距离、用户非配合、甚至是多目标的情况下获得合格质量的图片？这是未来发展的重要方向，需要在相应的硬件技术上进一步突破。
不同于市场上常见的软件处理方式，虹识技术率先完成虹膜识别专用芯片的研发。芯片的最大优势在于实现计算速度、算力的大幅提升。虹膜识别的计算过程由芯片完成，对外围的控制器要求较低，即使面对大规模计算，也无需依赖高性能CPU芯片，可以减轻对后台传输网络的要求。虹膜识别专用芯片的诞生彻底解决了虹膜识别在功耗、成本、速度、体积等多个方面的难题，与软件处理方式相比，芯片处理具有速度快、功耗低、成本适中、易于集成等多项优势。
三星电子近期在第六代1c纳米级DRAM晶圆测试中实现重大突破，良率跃升至50%-70%，较2023年不足30%的水平翻倍增长。这一进展源于其研发团队对芯片结构的重新设计，通过创新性架构调整显著提升能效与生产稳定性。此前因技术优化导致的量产延迟已通过激进投资策略弥补，三星正同步推进平泽工厂P3/P4生产线的设备部署，为年内启动大规模量产铺平道路。
全球5G网络规模化部署面临射频系统集成度低、散热效率不足的核心挑战。Qorvo作为射频技术领导者，针对性推出两款高性能组件——QPQ3550 BAW滤波器和QPA9862预驱动放大器，通过系统级创新推动5G mMIMO基站与固定无线接入设备的性能跃迁。
全球晶圆代工大厂联电（UMC）于6月20日回应市场动向，明确表态将中国台湾作为产能扩张核心基地，同步整合先进封装技术以提升产业链价值。公司财务长刘启东强调，虽未证实南科购置瀚宇彩晶厂房的传闻，但将持续评估对营运具实质效益的在地化投资，包括厂房扩充、技术合作与新产线部署。
在智能手机、AR/VR设备加速普及3D感知技术的浪潮中，直接飞行时间（DToF）传感器因其卓越的测距精度，已成为实现精准对焦、沉浸式交互及环境建模的核心元件。然而，传统电源方案受限于体积臃肿、输出纹波干扰等痛点，严重制约了传感器性能的充分发挥。圣邦微电子推出的SGM3807电源管理集成电路（PMIC），以突破性架构攻克这些挑战，为基于单光子雪崩二极管（SPAD）的DToF系统提供稳定、高效、紧凑的供电解决方案。
在智能驾驶飞速发展的时代，5.9GHz频段的C-V2X（蜂窝车联网）和5.8GHz频段的DSRC（专用短程通信）已成为车辆与环境交互的关键神经。然而，GHz频段内日趋复杂的电磁环境却为通信灵敏度与可靠性带来严峻挑战。传统噪声抑制元件在应对高频宽范围干扰时力不从心，高性能宽频噪声解决方案成为行业急需突破的技术瓶颈。村田制作所（Murata）以其深厚的材料技术积淀和创新设计，适时推出了革命性的片状铁氧体磁珠——BLM15VM系列，直击高频车联网通信的核心痛点。
