抬起手，对准扫描器，“滴”的一声，验证通过。

近日，在重庆轨道交通18号线金鳌山地铁站，《中国科学报》记者现场体验了通过掌静脉识别技术进站这一新方式。

自去年以来，以掌静脉识别技术为支撑的“刷掌”识别正在加快落地。在深圳大学等大学校园食堂、体育场馆等场所，只需要伸手刷掌，就能实现线下支付、门禁识别。而今，掌静脉识别技术又首次“跑”在了地铁闸机交控机上，使得重庆轨道交通18号线成为国内首条全线采用掌静脉识别技术的地铁线路。

与刷卡和“刷脸”相比，“刷掌”这一智慧出行方式有哪些特色和优势，应用于轨道交通领域又要克服哪些困难和挑战？就此，《中国科学报》记者采访了让“抬手就进地铁站”从想象变成现实的幕后团队。

 为何要“刷掌”？

“我们研发掌静脉识别技术的缘由最早可追溯到2015年。”佛山育脉科技有限公司创始人兼首席营销官王天明介绍。那年，亚马逊在它的零售商店推出了“刷掌”技术。经由一个偶然的机会了解后，育脉团队对此做了进一步研究，并决定研发掌静脉识别技术。当时，他们就认为，与指纹识别、人脸识别等其他生物特征识别技术相比，“刷掌”更便捷、安全、易用，是未来的一个发展趋势。

王天明介绍，静脉生物特征识别技术是基于人体皮肤下静脉血管的纹理特征进行身份识别的。该技术利用近红外线照射手掌，而静脉中的血红素是失去氧气的还原血红素，其对760纳米波长的近红外线会有吸收，造成静脉部分的反射较小，从而产生静脉图像。在王天明看来，非接触式、卫生是这项技术最大的优势。而且，它所具备的主动式识别这一特点，也非常尊重用户的隐私。

2018年开始，育脉组建了专门的团队，用6年时间研发出第一代产品。与此同时，“经过几年的发展，我们明显感觉到推广掌静脉识别技术、进入这一市场的时机到来了”。王天明说。

然而，正如参与此次合作的英特尔网络与边缘事业部中国区行业销售总监谢青山所说，“要将一个想象的场景变成现实，一定要有很好的技术支撑。我们日常生活中每一次简单的技术升级，背后都有一个庞大的生态链和合作伙伴群体做支撑”。

此次重庆轨道交通18号线所应用的是由英特尔联合上海华铭智能终端设备股份有限公司、深圳市锐宝智联信息有限公司和育脉共同打造的融合掌静脉特征识别技术的智能城市轨道交通自动售检票系统（AFC）方案。该系统集成了刷卡、“刷脸”和掌静脉识别等多种方式，使得轨道交通自动售检票系统进一步“升级”。

谢青山告诉记者，让掌静脉识别技术从实验室走入日常生活，需要做大量细致的工作，例如算力支撑要跟得上，设备稳定度要高，从静脉图像的采集、预处理到静脉特征的提取、匹配、存储，乃至设备的安全运行，都需要很强的软硬件支撑才可以做到，“因此，我们特别高兴，在国内有这么好的上下游合作伙伴一起来推进这件事”。在他看来，与指纹识别、人脸识别等相比，掌静脉识别技术在安全性、唯一性等方面都有很大优势。

上海华铭智能终端设备股份有限公司研发事业部研发总监付强也表示，掌静脉信息的独特性和安全性为他们推广这一技术带来了很大信心。例如，掌静脉图像可以较好地保护用户隐私。“作为从业者，在100张掌静脉图像中，我也无法精确找到自己的那张。”

为何是交通？

根据交通运输部的统计数据，截至2023年12月31日，我国31个省份共有55个城市开通运营城市轨道交通线路306条，运营里程达1万多公里，车站5897座。从全球来看，截至2022年末，中国城市轨道交通无论是运营里程、开通站点和线路数量都稳居世界第一，并且遥遥领先。

正因为此，谢青山所在的英特尔网络与边缘事业部在深耕零售、教育和医疗行业后，又进入了交通领域。他告诉记者：“面向未来的智能城市轨道交通系统是智慧城市的重要组成部分。英特尔正在深化面向城市轨道交通的生态建设，衔接上下游生态参与者，构建一体化智能城市轨道交通方案，推动云计算、边缘计算、物联网、人工智能等技术深入落地，并催生更多创新应用成果。”

作为城市交通体系的重要组成部分，城市轨道交通在提升通行效率、带动城市经济发展等方面具有重要优势。其中，城轨站点是承担乘客进站、出站、换乘等功能的重要交通枢纽，为了管理乘客并规范乘客的出入，就需要引入“自动检票机”这一重要设备。而伴随移动互联网、近场通信等技术的发展，城轨自动检票机正在集成更多数字化功能，以加速乘客出入检票机的效率，并为更多乘客提供便利，这使得AFC系统应运而生。

付强介绍：“如今，AFC系统在加速交通运行效率、方便乘客等方面发挥着重要价值。而AFC系统的数智化变革则依赖于掌静脉特征识别等更多创新技术的应用。”

然而，AFC系统在发展过程中也面临诸多挑战。例如，性能不足以支撑生物特征识别等新型数字化应用负载、宽温和震动等因素影响设备稳定性与可用性，以及设备成本压力影响城轨运营收益等。

为应对上述挑战，一直专注于自动售检票系统与终端设备研发的华铭推出了应用掌静脉特征识别技术的检票机注册、识别、验证一体化系统解决方案。该方案以育脉掌静脉特征识别算法为核心，以基于英特尔架构的锐宝智联新一代高速、高可靠边缘计算盒为载体，共同应用于华铭智慧检票机系统。这一方案能够对乘客手掌静脉特征进行快速精准检索，实现用户手掌快速识别并过闸通行，可有效缓解高峰期用户拥挤问题，同时避免二维码等验证方式存在的不稳定、盗刷等问题。

在将掌静脉识别技术应用于交通领域之前，育脉也曾在其他行业做过一些尝试，但为什么最后专注于轨道交通？王天明告诉记者，因为这个领域最能体现这一技术的优势。掌静脉识别技术可以在1：100万、1：1000万乃至更大范围内实现精准识别，相比指纹识别技术等，更具备大规模应用的可能。

下一代会怎样？

据王天明介绍，当下融合了掌静脉特征识别技术的AFC系统误识率为千万分之一，误拒率为十万分之一，准确度极高。而在识别时间上，重庆AFC方案是按照百万级的需求规划的，单次识别速度可以达到100毫秒~200毫秒。

付强告诉记者，目前在实验室中掌静脉识别的单次识别速度实际上已可以做到30毫秒~50毫秒，但在实际体验中却还没有达到，需要产业链各环节进一步去完善。例如，提高掌静脉特征识别的速度以及将特征与数据库中的图像比对的速度等。

据悉，育脉掌静脉特征识别由静脉特征提取、加密、压缩和海量特征高速匹配两部分组成。在此次应用的系统中，静脉特征提取、加密和压缩部分在基于英特尔凌动处理器/英特尔酷睿处理器的锐宝智联边缘计算盒上运行。在特征提取的技术方案选择上，育脉使用了基于深度学习模型的掌静脉特征提取算法，并采用了OpenVINO工具套件作为推理框架，以实现基于边缘计算盒的推理部署。

此外，育脉掌静脉特征提取算法还使用英特尔oneAPI工具包进行优化，以提升在基于英特尔架构服务器上的运行性能。与此同时，海量特征高速匹配部分则在基于第三代英特尔至强可扩展处理器的边缘服务器上运行，以便更好地应对海量特征匹配所带来的性能压力。

付强表示，他们正在与英特尔合作，尝试在下一代产品中进一步提升性能。

王天明告诉记者，目前在掌静脉技术应用过程中，会明显感觉男性用户的通过率较高，而女性用户的通过率则偏低。这是因为女性用户的肤色相对偏白一点，当设备没有加入偏振片及红外消光技术时，对静脉的识别就可能存在不太清晰的情况，这是硬件方面的一个难点。他透露，对于这一现象，他们已经做了针对性的研发，并于今年第一季度将偏振片方案应用于育脉第二代掌静脉识别产品中。

此外，育脉第二代产品中还加入了判断手掌与传感器距离的功能，并通过氛围灯加以提示，让采集信息时手掌处于采集效果最好的位置。例如，手掌不在识别范围之内，指引灯可能是红色，或者当手放得特别低的时候，指引颜色可能是蓝色或是橙色等。

最近两年来，大模型技术的发展推动了人工智能应用的迭代。谢青山希望，不久的将来，大模型也可以应用到锐宝智联开发的交控机上，使得掌静脉识别产业链可以享受到大模型的“红利”。“当然，这需要合作伙伴们一起来协商和努力。”

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“刷掌”进站现场。计红梅摄