在2018世界移动大会6月27日会议中，IFAA联盟（互联网金融身份认证联盟）理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。

安卓手机的消费者将很快感受到这一解决方案带来的巨大变化。它将让安卓手机具备此前iPhone Face ID技术所带来的所有惊艳之处；更重要的是，消费者需要为这一安全便捷的前沿技术所付出的成本，将会可预见地日渐降低。

本地人脸识别方案最广为消费者所了解的环节，是3D结构光技术。iPhone X发布时浓墨重彩的推介，让它深入人心。

不过，当iPhone X展示Face ID那3万个耀眼的光点时，苹果并没有告知消费者，实现这一技术的背后需要怎样复杂的系统配合与安全保障——它是用来实现金融级别现金支付的技术，远不是在舞台上玩个3D头像那么有趣和简单。

事实上，在供应链的眼里，在那舞台上闪耀的，并不是3万个光点。苹果在供应链上展现出的强大控制力，正在那里隐隐发光。

也正因为如此，苹果没有必要谈论它——在具备传统优势的封闭生态环境下，一切操作都要比在碎片化的安卓生态中简单太多。

原生系统的碎片化特质为安卓生态带来了先天的劣势。它几乎对应了iPhone X所依赖的每项优势。目前几乎没有一家安卓厂商能够在产品线上做到全流程的把控，从产品配件，到技术储备——个别安卓厂商声称具备了相关能力，但也只能体现在个别机型上。

这里的复杂度远超想象。要做到Face ID同样安全水准的本地人脸支付技术，除去提供3D成像技术的软硬件供应商外，相关芯片设计开发、人脸识别的算法、确保数据安全的标准，以及信息传输链路的安全等，一系列产业链供应商都需要参与其中，并达成共识。

所以，6月27日这一天，对于几乎整个安卓生态而言，都是一个里程碑式的日子——它们在一起攻克了几乎是行业性的四大难题：

第一大难题在于“摄像头信息传输安全解决方案”。

在IFAA发布的这一本地人脸解决方案中，安卓手机获得了从“3D摄像头硬件设计”到“人脸信息采集输出”的金融级安全保障。这些技术环节构建的“摄像头信息传输安全解决方案”，确保了本地人脸数据在信息链路传输中的数据安全——今天，如果没有联盟内安卓全生态链的充分协调与技术协作，其难度，一如再建巴别塔。

第二大被解决的难题是如何整合安全计算能力。

要突破安全环境下运算能力不足等问题，是3D人脸数据的采集与识别本身所带来的另一项巨大挑战。

因为需要满足现金支付所需的金融级安全要求，3D人脸识别技术产生了相较指纹识别技术更为庞大的数据量，而且其计算都必须在本地完成，而不能依赖于云端。

这样的计算需求远超了过往。iPhone X用64位架构的A11仿生芯片满足了这种需求——这里再次凸显了苹果在产业中的控制力——没有安卓厂商能够如此深刻地把控芯片供应商。

面对计算力难题，IFAA联盟成员单位携手，最终用创新的双芯片设计方案解决了它。

方案中，3D人脸数据的提取与计算分别由两个安全芯片负责。这一创新模式在满足了人脸数据必须存储于本地安全芯片要求的同时，也满足了更大计算力的需求。或者准确的说，是双倍的计算力。

第三项突破在于3D活检算法评估体系。

此前，安卓领域的人脸算法已经存在，但3D活检算法一直是空白。基于联盟既已具备的生态优势，在过去相当一段时间内，成员单位技术牵头，各环节相互协同，最终实现了今天的突破。

如果可以从本地人脸支付的市场前景视角出发，就会发现这里更重要的一个价值在于，IFAA借此制定了算法的评估和检测标准，它向行业内描述了怎样的算法对应着金融级的安全保证。

这一结果为众多算法厂商在未来3D活检算法领域的百花齐放，做好了基础准备——算法厂商并非没有能力提供算法产品，而是无法只身达成金融级安全的检测标准——IFAA成员单位的协同为此提供了可能。

第四项难题的攻克事实上有赖于安卓生态产业链多年协作的经验积累。

IFAA联盟下，超过170家成员单位为弥合安卓生态碎片化问题，已经探索和协作了3年。

目前IFAA推出的本地3D人脸解决方案，之所以被称为全链路安全解决方案，很大程度上有赖于这一实践经验的累积。

从3D摄像头等技术与部件，到后续一系列软件与算法支撑，以及后续检测标准的制定等，可以说，IFAA联盟内安卓生态链中的每一位供应商，都为此次得以追平苹果Face ID技术做出了贡献。

根据此前IFAA本地指纹识别认证解决方案的推广经验，在本地人脸解决方案支持的单机产品面市后，其技术方案将很快发布，并迅速完成全行业覆盖。

而对于消费者而言，该项本地人脸解决方案最终能否提供与Face ID同样便捷的无感支付，或许等到29日搭载该项技术的安卓新机国内正式发布后，大部分消费者都会有自己的答案。

在6月27日IFAA发布“本地人脸解决方案”后的第三天，也就是29日，OPPO将于国内正式发布搭载这一黑科技的首支安卓手机产品。

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