传统光学
GlassBiometric
厚重棱镜光路 超薄玻璃传感层
GlassBiometric 支持下一代指纹与掌纹生物识别系统，具备：
- 超薄架构
- 低功耗设计
- 移动优先
- 干湿手指优化
- 磨损指纹适应
- 高速采集
- 可信身份基础设施
为什么选择 GlassBiometric
为离开固定桌面的身份系统，提供更薄的传感底座。
传统生物识别硬件更多面向固定终端。GlassBiometric 面向便携设备、采集套件、AI 身份系统和大规模现场部署进行工程化设计。
超薄架构
传统 FBI 类系统通常依赖：
- 棱镜
- 较长光路
- 笨重部件
- 玻璃基传感架构
- 紧凑设计
- 更薄设备形态
移动优先
面向以下系统设计：
- 移动采集
- 手持设备
- 身份终端
- AI 设备
- 便携 KYC 系统
低功耗
优化后的传感架构可降低移动和电池供电系统的功耗需求。
- 外勤套件
- 电池设备
- 嵌入式终端
真实手指适应
针对复杂指纹条件进行优化：
- 干手指
- 湿手指
- 磨损指纹
- 老年皮肤
- 粗糙皮肤
- 户外环境
技术对比
用审慎语言比较不同传感路线。
不同技术路线有不同架构取舍。表格使用“面向”“优化”“工程化设计”等表述，不写未经验证的绝对性能指标。
传统光学
围绕光路和较大采集组件构建。
硅电容
传感表面较薄，但大面积扩展通常更困难。
LES
薄型架构，面向移动生物识别设备优化。
GlassBiometric
超薄玻璃传感层，面向移动身份和复杂手指适应进行工程化设计。
| Capability | 传统光学 | 硅电容 | LES | GlassBiometric |
|---|---|---|---|---|
| 厚度 | 较厚 | 较薄 | 较薄 | 超薄 |
| 功耗 | 较高 | 低到中等 | 面向移动设备设计 | 低功耗优化 |
| 湿手指表现 | 受环境影响 | 通常更具挑战 | 移动使用优化 | 湿手指优化 |
| 干手指表现 | 受环境影响 | 通常更具挑战 | 移动使用优化 | 干手指优化 |
| 磨损指纹表现 | 中等 | 通常受限 | 面向适应性设计 | 磨损指纹适应设计 |
| 大面积能力 | 能力强但体积大 | 扩展困难 | 面向紧凑扩展 | 面向大面积玻璃传感 |
| 移动适配 | 移动性中等 | 较薄但面积受限 | 移动优化 | 移动优化 |
| 户外表现 | 受光照影响 | 受表面状态影响 | 面向现场设备设计 | 面向真实环境设计 |
| 可扩展性 | 硬件扩展重 | 大面积扩展挑战 | 平台化路线 | 玻璃基可扩展架构 |
以上为架构与定位层面的方向性描述。最终表现取决于模组设计、算法调优、系统集成和部署环境。
应用场景
面向下一代身份栈的生物识别传感基础设施。
从采集到认证，GlassBiometric 面向需要让人类身份跨设备、网络和 AI 工作流流转的系统。
01 人类
↓
02 生物特征
↓
03 数字身份
↓
04 AI Agent 身份
↓
05 可信未来
人类身份的未来
可信数字系统的传感底座。
GlassBiometric 构建可信数字系统的传感基础，让人类身份、数字身份与 AI Agent 身份可靠连接。
开发者 SDK
面向采集、注册和身份工作流的集成路径。
SDK 与模组接口面向身份终端、移动采集系统、AI 认证设备和 KYC 基础设施团队规划。
- 采集工作流 API
- 设备集成指南
- 质量反馈接口
- 注册管线支持