Khi việc xây dựng thành phố thông minh bước vào giai đoạn nước sâu, một đề xuất cốt lõi ngày càng rõ ràng: ai sẽ bảo vệ ranh giới nhận dạng của thành phố kỹ thuật số?
Trong thập kỷ qua, nhận dạng khuôn mặt đã xử lý hầu hết các nhiệm vụ xác minh danh tính trong các tình huống an ninh công cộng. Tuy nhiên, khi các phương thức tấn công ngày càng gia tăng – với sự phát triển của công nghệ deepfake và các trường hợp ảnh độ phân giải cao thường xuyên vượt qua khả năng phát hiện sự sống – hệ thống nhận dạng khuôn mặt duy nhất đang bộc lộ các lỗ hổng cấu trúc của nó.
Trong bối cảnh đó, nhận dạng mống mắt đang trải qua quá trình chuyển đổi chiến lược từ "công cụ dành cho các tình huống đặc biệt có mức độ bảo mật cao" thành "thành phần cốt lõi của cơ sở hạ tầng an ninh cấp thành phố".
Vào tháng 5 năm 2026, bảng xếp hạng IREX 10 mới nhất do NIST công bố cho thấy Tỷ lệ khớp sai (FMR) của thuật toán nhận dạng mống mắt hàng đầu có thể được kiểm soát dưới một phần triệu (10⁻⁶), vượt xa khả năng nhận dạng dấu vân tay (thường ở mức một phần mười nghìn) và đạt mức thấp nhất trong số các công nghệ sinh trắc học hiện tại. Thị trường Sinh trắc học dưới dạng Dịch vụ (BaaS) toàn cầu đạt 4,2 tỷ USD vào năm 2025 và dự kiến sẽ vượt 5 tỷ USD vào năm 2026.
I. Tại sao lại là Iris? Rào cản kỹ thuật xác định ranh giới ứng dụng
Trong số tất cả các công nghệ sinh trắc học chính thống, nhận dạng mống mắt có ba ưu điểm cốt lõi không thể thay thế:
Ổn định suốt đời. Kết cấu mống mắt hình thành từ 6–18 tháng sau khi sinh và không thay đổi suốt đời, không bị ảnh hưởng bởi bệnh tật, lão hóa hoặc hao mòn khi lao động. Ngược lại, dấu vân tay suy giảm theo tuổi tác và môi trường nghề nghiệp, trong khi các đặc điểm trên khuôn mặt thay đổi đáng kể khi thay đổi cân nặng, phẫu thuật và lão hóa.
Tính ngẫu nhiên và độc đáo đặc biệt. Mống mắt của con người chứa khoảng 266 điểm đặc trưng có thể định lượng độc lập, với độ ngẫu nhiên cao hơn nhiều so với dấu vân tay (khoảng 35). Ngay cả những cặp song sinh giống hệt nhau cũng có kết cấu mống mắt hoàn toàn khác biệt, mắt trái và mắt phải của cùng một người cũng độc lập và không tương quan. Thuộc tính này mang lại cho khả năng nhận dạng mống mắt tỷ lệ khớp sai về mặt lý thuyết ở mức 10⁻¹² — mức thấp nhất trong số tất cả các công nghệ sinh trắc học hiện nay.
Hoạt động không tiếp xúc với khả năng phát hiện sự sống mạnh mẽ. Chụp mống mắt không yêu cầu tiếp xúc vật lý nên nó phù hợp một cách tự nhiên với các tình huống có yêu cầu nghiêm ngặt về sức khỏe cộng đồng. Kết hợp với khả năng chiếu sáng cận hồng ngoại và phát hiện sự sống đa chiều, nó có thể chống lại các cuộc tấn công một cách hiệu quả bằng cách sử dụng ảnh, video và mắt giả in 3D.
Ba đặc điểm này là lý do cơ bản tại sao nhận dạng mống mắt là không thể thay thế trong kiểm soát cảng biên giới, an ninh tư pháp, xác minh danh tính y tế và các tình huống tài chính có giá trị ròng cao.
II. Phaselirs™: Năng lực cạnh tranh cốt lõi ở cấp độ thuật toán
Ngưỡng thương mại hóa cho nhận dạng mống mắt không nằm ở phần cứng mà nằm ở thuật toán - chính xác hơn là ở khả năng trích xuất các tính năng mống mắt đáng tin cậy ở tốc độ cao trong các điều kiện thực tế như ánh sáng phức tạp, chuyển động mờ và che khuất một phần.
Thuật toán nhận dạng mống mắt dựa trên pha Phaselirs™ do Homsh tự phát triển là một rào cản kỹ thuật được xây dựng để giải quyết điểm yếu cốt lõi này. Sự đổi mới cốt lõi của nó nằm ở việc giới thiệu khung mã hóa tính năng miền pha:
● Phân tích pha Gabor đa tỷ lệ: Trích xuất các đặc điểm kết cấu mống mắt trong miền tần số thay vì miền không gian, mang lại độ ổn định vốn có cho hiện tượng mờ và nhiễu hình ảnh;
● Công cụ phân đoạn ranh giới thích ứng: Đạt được khả năng định vị mống mắt ổn định ngay cả khi có phản xạ đồng tử mạnh hoặc bị tắc mí mắt lên tới 40%;
● Mô-đun đánh giá chất lượng động: Chấm điểm các khung hình được chụp trong thời gian thực và tự động chọn khung hình tối ưu để khớp, giảm tỷ lệ lỗi chụp tại chỗ xuống dưới 1%.
Trong xác minh triển khai trong thế giới thực, Phaselirs™ cung cấp tốc độ khớp đơn ở cấp độ mili giây để truy xuất 1:N dựa trên cơ sở dữ liệu cấp triệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng của các kịch bản đồng thời cao cấp thành phố.
III. Qianxin + OVAI: Hệ thống khép kín từ đầu đến cuối
Những đột phá ở cấp độ thuật toán chỉ có thể mở ra toàn bộ giá trị thương mại khi kết hợp với sự tích hợp sâu phần cứng.
Dòng chip AI chuyên dụng Qianxin sắp ra mắt của Homsh được tùy chỉnh và tối ưu hóa sâu sắc cho thuật toán Phaselirs™:
● Bộ xử lý thần kinh chuyên dụng (NPU) tích hợp sẵn để trích xuất tính năng mống mắt, cắt giảm hơn 60% mức tiêu thụ năng lượng xử lý trên mỗi khung hình;
● Hỗ trợ suy luận tổng hợp đa phương thức mống mắt + khuôn mặt, hoàn thành xác minh danh tính kép trên một chip mà không cần bộ đồng xử lý bổ sung;
● Thiết kế nhiệt độ rộng cấp công nghiệp (-40°C ~ +85°C), phù hợp với các kịch bản triển khai thành phố thông minh ngoài trời.
Được xây dựng trên chip Qianxin, nền tảng tất cả trong một OVAI tích hợp mô-đun chiếu sáng cận hồng ngoại, dãy camera hai mắt và công cụ suy luận biên, tạo thành một vòng khép kín hoàn toàn gồm "chụp – xử lý – khớp – ra quyết định”: chụp đồng bộ hai mắt (<0,3 giây), khớp Phaselirs™ cục bộ (không phụ thuộc vào đám mây) và báo cáo kết quả được mã hóa (tuân thủ các yêu cầu của Classified Protection 2.0).
Giá trị cốt lõi của kiến trúc đầu cuối này là nó loại bỏ hoàn toàn rủi ro về độ trễ mạng và các mối nguy hiểm về bảo mật truyền dữ liệu của việc so khớp dựa trên đám mây. Đối với các tình huống có tính nhạy cảm cao như an ninh công cộng, quân sự và tài chính, việc xử lý cục bộ không phải là một lựa chọn mà đó là điều cần thiết.
IV. Bối cảnh thị trường: Cửa sổ chính sách đã mở
Từ năm 2025 đến năm 2026, nhiều tín hiệu chính sách đã xuất hiện đồng thời, mở ra cơ hội quan trọng cho việc triển khai nhận dạng mống mắt trên quy mô lớn.
Cấp độ quản lý: Các quy tắc thực thi chi tiết của Luật bảo vệ thông tin cá nhân nhấn mạnh nguyên tắc "giảm thiểu dữ liệu" đối với thông tin sinh trắc học, thúc đẩy ngành chuyển hướng sang các giải pháp kỹ thuật có độ chính xác cao và tỷ lệ bắt sai thấp. Luật Bảo mật Dữ liệu yêu cầu lưu trữ cục bộ dữ liệu xác minh danh tính cho cơ sở hạ tầng quan trọng, áp đặt các hạn chế hữu hình đối với các giải pháp dựa trên đám mây và mang lại lợi ích cho các giải pháp mống mắt cục bộ.
Cấp tiêu chuẩn: Tiêu chuẩn quốc gia GB/T 41988-2022 Yêu cầu kỹ thuật về hình ảnh dành cho các ứng dụng nhận dạng mống mắt của ngành an ninh công cộng đã chính thức có hiệu lực, loại bỏ các rào cản tuân thủ đối với việc nhận dạng mống mắt để đưa vào danh mục mua sắm của chính phủ. Các đánh giá NIST IREX 10 đang diễn ra và những cải tiến thuật toán liên tục của các nhà cung cấp hàng đầu toàn cầu cũng đang thúc đẩy các nhà sản xuất trong nước tăng tốc độ lặp lại.
Cấp độ thị trường: Đầu tư tích lũy vào việc xây dựng thành phố thông minh của Trung Quốc trong giai đoạn Kế hoạch 5 năm lần thứ 14 đã vượt quá 4 nghìn tỷ nhân dân tệ, với tỷ trọng cơ sở hạ tầng an ninh tiếp tục tăng. Các nhà cung cấp đi đầu trong việc hoàn thiện việc tích hợp theo chiều dọc thuật toán, chip và thiết bị hoàn chỉnh sẽ nắm giữ lợi thế dẫn đầu không thể thay thế được.
Khi khuôn mặt do AI tạo ra có thể đánh lừa camera, hệ thống an ninh đô thị cần một điểm neo đáng tin cậy hơn. Điểm neo đó được tạo ra bởi kết cấu mống mắt không thay đổi, lâu dài — không phải vì nó thời trang hơn mà vì nó cơ bản hơn.
Từ thuật toán Phaselirs™ đến chip Qianxin, từ thiết bị đầu cuối OVAI đến khả năng tích hợp hệ thống, những gì Homsh đang xây dựng là một hệ thống tin cậy danh tính đã được thử nghiệm theo thời gian — giúp nhận dạng mống mắt trở thành cơ sở hạ tầng bảo mật đáng tin cậy nhất cho các thành phố thông minh.
