2025年宠物虹膜识别产业白皮书.pdf

宠物虹膜识别产业白皮书 第 1 页/共 21 宠物虹膜识别产业白皮书 生物识别技术赋能宠物身份化管理新纪元2025 年 12 月宠物虹膜识别产业白皮书 第 2 页/共 21 目录 目录.2 执行摘要.4 第一章 政策与需求背景：宠物身份化管理进入制度化轨道.5 1.1 高铁宠物托运试点的里程碑意义.5 1.2 政策信号：生物识别技术被明确纳入宠物身份认证体系.5 1.3 市场驱动：宠物经济结构性升级.6 第二章 虹膜识别的技术定位：高可信身份因子.7 2.1 虹膜识别的生物学基础.7 2.2 技术性能指标对比.7 2.3 虹膜识别在宠物身份管理中的定位.8 第三章 六大核心应用场景深度分析.9 3.1 交通出行与托运链条.9 3.2 城市犬只登记与治理.9 3.3 宠物医院与连锁医疗.9 3.4 宠物保险与风控.10 3.5 走失找回与收容体系.10 3.6 智能硬件与多宠家庭.11 第四章 技术瓶颈与标准体系建设.12 4.1 标准层面的关键缺口.12 4.2 工程层面的技术挑战.12 4.3 虹识技术的标准参与与技术储备.13 第五章 商业模式与市场前景.15 5.1 主航道：B2G+B2B.15 5.2 延伸航道：B2B2C.15 5.3 收费形态设计.15 5.4 增长逻辑与市场测算.16 第六章 虹识技术核心能力与解决方案.17 6.1 核心技术平台.17 6.2 芯片产品线.18 6.3 宠物虹膜识别解决方案架构.18 结语.20 宠物虹膜识别产业白皮书 第 4 页/共 21 执行摘要 随着中国宠物经济规模突破 3000 亿元人民币，宠物已从单纯的伴侣动物演变为家庭核心成员。这一身份转变带来了前所未有的服务需求：从高铁托运、航空出行到医疗就诊、保险理赔，宠物正加速进入公共服务链条。然而，现有的身份管理手段无论是传统的芯片植入还是新兴的鼻纹识别都难以同时满足高精度、非接触、防伪造的综合需求。虹膜识别技术作为人类身份认证领域的金标准，正在向宠物身份管理延伸。2025年高铁宠物托运试点的持续扩围、加强宠物身份认证调研报告的发布，以及智能宠物用品市场的井喷式增长，共同构成了宠物虹膜识别产业化的历史性机遇窗口。本白皮书系统梳理了宠物虹膜识别的政策背景、技术路线、应用场景与商业模式，并结合虹识技术十四年来在虹膜识别芯片与算法领域的深厚积累，提出面向宠物身份管理的端到端解决方案。我们相信，宠物虹膜识别不仅是生物识别技术的新蓝海，更是构建宠物数字身份基础设施的关键一环。宠物虹膜识别产业白皮书 第 5 页/共 21 第一章 政策与需求背景：宠物身份化管理进入制度化轨道 1.1 高铁宠物托运试点的里程碑意义 2025 年 4 月，铁路部门在京沪高铁部分车次启动高铁宠物托运试点，并在铁路12306 平台上线宠物托运功能。这一政策突破标志着宠物出行从灰色地带正式进入制度化管理轨道。试点规则要求提前预约、同车托运一只猫或犬类宠物、体重不超过 15公斤且肩高不超过 40 厘米，并须提交包括检疫证明在内的完整材料。2025 年 6 月，试点范围进一步扩大至京沪、京广、京哈、沪昆等 8 条高铁干线的 25 座车站、38 趟动车组列车，人宠同出发、同到达的服务模式逐步成熟。同年 10月，第三次扩围通告发布，覆盖范围进一步延伸。这一渐进式政策推进路径表明，宠物出行服务正从个别试点走向全国性基础设施。托运链条天然需要将宠物视为可核验对象，并要求身份信息与检疫、免疫、健康状态形成绑定关系。传统的项圈吊牌、手写登记等方式显然无法满足高铁运营的标准化、自动化需求。这为更可靠的身份识别手段芯片植入、鼻纹识别、虹膜识别进入实务流程提供了刚性需求牵引。1.2 政策信号：生物识别技术被明确纳入宠物身份认证体系 新华社加强宠物身份认证调查类报道明确指出：鼻纹与虹膜识别在便捷性与准确性上被视作宠物身份认证的重要技术方向。报道详细讨论了各类技术在宠物身份认证中的应用前景，并对芯片植入、鼻纹识别、虹膜识别等方案进行了系统性比较分析。宠物虹膜识别产业白皮书 第 6 页/共 21 这一政策信号的重要性在于：它首次从国家级媒体层面确认了生物识别技术在宠物管理领域的战略价值，为后续地方立法、行业标准制定、政府采购提供了舆论与政策铺垫。可以预见，未来三至五年内，宠物生物识别将从技术探索阶段进入标准化、规模化应用阶段。1.3 市场驱动：宠物经济结构性升级 中国宠物行业白皮书显示，2024 年城镇宠物（犬猫）消费市场规模达 3300 亿元人民币，年均复合增长率保持在 15%以上。与此同时，宠物服务消费占比持续提升，从 2018 年的不足 10%上升至 2024 年的超过 20%。这意味着宠物主的需求正从养得活向养得好升级，对医疗、保险、出行、寄养等服务型消费的支付意愿显著增强。服务型消费的核心痛点在于信任机制的建立。无论是宠物医院的病历管理、保险公司的理赔核验，还是托运服务的交接确认，都需要一个可信的身份锚点。传统的看证件、靠人认模式在规模化服务场景中效率低下、风险高企。生物识别技术的引入，本质上是为宠物服务链条提供数字信任基础设施。宠物虹膜识别产业白皮书 第 7 页/共 21 第二章 虹膜识别的技术定位：高可信身份因子 2.1 虹膜识别的生物学基础 虹膜是眼球中位于角膜之后、晶状体之前的环形组织，其表面分布着丰富的纹理特征：隐窝、褶皱、色素斑、放射状条纹等。这些特征在个体出生后约一岁时基本稳定，终生保持不变。更重要的是，即使是同卵双胞胎、甚至同一个体的左右眼，其虹膜纹理也各不相同。从信息论角度，人类虹膜具有约 249 个独立自由度，理论上可编码的唯一模式数量达到 10 的 78 次方。相比之下，指纹的独立自由度约为 35 个，人脸约为 20 个。这意味着虹膜识别在统计意义上具有更高的唯一性保证。虽然宠物虹膜的自由度尚需系统性研究，但现有文献表明犬类和猫类虹膜同样具有丰富的纹理特征和个体差异性。2.2 技术性能指标对比 评价生物识别技术优劣的两个核心指标是错误接受率（FAR）和错误拒绝率（FRR）。FAR 衡量将非授权个体误认为授权个体的概率，FRR 衡量将授权个体误判为非授权个体的概率。在安全敏感场景中，FAR 是关键指标；在用户体验敏感场景中，FRR 同样重要。表 2-1 主流生物识别技术性能指标对比 识别方式 FAR FRR 是否需接触 防伪能力 虹膜识别 10 0.1%非接触 极高 鼻纹识别 1010 13%非接触 中等 芯片植入 极低 极低 需植入手术 极高 面部识别 1010 25%非接触 较低 宠物虹膜识别产业白皮书 第 8 页/共 21 2.3 虹膜识别在宠物身份管理中的定位 综合技术性能、用户体验与应用场景需求，虹膜识别在宠物身份管理体系中可定位为高可信身份因子。这一定位类似于人类身份认证中虹膜/指纹的角色不一定是唯一的身份标识，但在需要高置信度核验的场景中不可或缺。具体而言，虹膜识别适合两类核心业务场景：第一类是 1:1 核验（Verification），即确认这只宠物是否是登记的某只宠物，典型应用包括托运交接、领回确认、保险理赔核验、宠物医院实名就诊核验等；第二类是 1:N 检索（Identification），即在数据库中搜索这只宠物是谁，典型应用包括走失找回、收容所身份回溯、城市犬只治理查验等。后者对数据库规模与阈值体系的要求更高，但技术路径已在人类虹膜识别领域得到充分验证。宠物虹膜识别产业白皮书 第 9 页/共 21 第三章 六大核心应用场景深度分析 3.1 交通出行与托运链条 高铁宠物托运试点的持续扩围，为虹膜识别在交通领域的应用提供了明确的需求牵引。托运链条涉及多个环节：托运下单、出发站交接、在途监控、到达站提取。每个环节都需要可靠的身份核验机制，以防止错领、冒领、替换等风险。在技术实现上，虹膜识别可嵌入托运全流程：托运下单时，将宠物虹膜模板与健康证明、检疫证明、主人信息进行绑定，形成宠物数字身份卡；出发站交接时，工作人员使用便携式虹膜采集设备进行 1:1 核验，确认交接对象身份；到达站提取时，再次进行虹膜核验，确保同一只宠物完成全程运输。发生争议时，系统可追溯入库模板、核验日志、图像质量分等完整证据链。3.2 城市犬只登记与治理 城市犬只管理是公安、城管、农业农村等多条线协同治理的综合性课题。现有管理手段以登记挂牌、年审免疫为主，但存在人证分离、难以追溯的痛点。犬只伤人后逃逸、弃养犬流浪、扰民投诉无法定责等问题屡见不鲜。虹膜识别可作为非接触、难伪造的升级手段，补齐仅靠证件或人工核验的漏洞。在登记环节，为犬只采集虹膜模板并关联主人信息、免疫记录、芯片号（如有）；在年审环节，通过虹膜比对确认犬只身份，自动关联历年疫苗接种记录；在执法环节，针对无主犬、流浪犬进行 1:N 检索，快速回溯其登记信息和主人责任。3.3 宠物医院与连锁医疗 宠物虹膜识别产业白皮书 第 10 页/共 21 宠物医疗行业正经历从作坊式诊所向连锁化、数字化的转型。这一过程中，病历管理、处方流转、复诊追踪等环节都面临身份确认的刚性需求。传统做法依赖主人口述、外貌辨认或芯片扫描，效率低且易出错。引入虹膜识别后，宠物可在首次就诊时完成建档注册，后续每次就诊通过虹膜比对自动调取完整病历。这不仅提升了诊疗效率，更为宠物健康数据的长期沉淀提供了可靠的身份锚点。进一步地，这些健康数据可为保险定价、风险评估提供精准的数据支撑前提是身份确权问题首先得到解决。3.4 宠物保险与风控 宠物保险是宠物服务领域增长最快的细分市场之一，但其渗透率目前仍不足1%。制约行业发展的核心瓶颈在于反欺诈能力不足：骗保者可能用同一只宠物多次投保、用健康宠物冒充患病宠物理赔、甚至在宠物死亡后继续申请医疗费用。虹膜识别可在投保、报案、理赔三个关键节点发挥作用：投保时采集虹膜模板并与保单绑定；报案时核验是否为同一只宠物；理赔时确认就诊记录、手术影像等材料的主体一致性。这一闭环机制可大幅降低道德风险，为保险公司拓展产品线、优化定价模型提供信心。3.5 走失找回与收容体系 宠物走失是困扰数百万家庭的情感痛点。现有找回手段以发布寻宠启事、社区群扩散为主，成功率较低。而城市收容所、救助站虽接收大量流浪动物，却缺乏有效的身份回溯机制，难以将走失宠物与原主人匹配。宠物虹膜识别产业白皮书 第 11 页/共 21 虹膜识别可构建走失-收容-找回的闭环体系：收容所、宠物店、社区服务点配置虹膜采集终端，收容动物时进行模板采集并提交至区域性或全国性身份库；原主人报失后，系统自动进行 1:N 检索匹配；匹配成功后推送通知并安排领回。这一机制需要与主人信息、疫苗记录、芯片号等字段联动，形成完整的身份档案。3.6 智能硬件与多宠家庭 智能宠物用品市场近年来保持高速增长，产品形态涵盖智能喂食器、饮水机、猫砂盆、门禁、摄像头等。行业数据显示，2018 年至 2024 年间，中国智能宠物用品市场规模增长超过 10 倍。这为识别能力作为硬件差异化卖点提供了商业土壤。在多宠家庭场景中，识别能力的价值尤为突出：智能喂食器可根据不同宠物的体重、健康状况分配定制化食谱；智能猫砂盆可追踪每只猫的排泄数据并预警健康异常；智能门禁可允许家养宠物自由进出但阻止流浪动物进入。虹膜识别作为高精度方案，可在高端产品线形成技术壁垒。宠物虹膜识别产业白皮书 第 12 页/共 21 第四章 技术瓶颈与标准体系建设 4.1 标准层面的关键缺口 人类虹膜识别领域已建立起成熟的国际标准体系。ISO/IEC 19794-6 规定了虹膜图像数据的交换格式，适用于注册、验证和识别系统；ISO/IEC 29794-6 规定了虹膜图像质量评估标准；ISO/IEC 29109-6 规定了一致性测试方法。这些标准的存在，使得不同厂商的设备和系统能够互联互通，共同服务于跨境边检、金融安全等大规模应用场景。相比之下，宠物虹膜识别领域目前缺乏统一的技术标准。采集规范、质量分级、模板格式、跨设备互通协议、评测方法等环节均处于空白状态。这一缺口的存在，一方面制约了技术的规模化应用，另一方面也为先发企业参与标准制定、掌握产业话语权提供了机遇窗口。4.2 工程层面的技术挑战 宠物虹膜识别在工程实现上面临若干特有挑战，主要体现在采集端、算法端和系统端三个层面。采集端挑战：宠物无法像人类一样主动配合注视设备，容易出现运动模糊、偏转角过大、眨眼遮挡、高光反射等问题。不同品种的犬类在眼裂形态、虹膜颜色、毛发遮挡程度上差异显著，增加了通用型采集设备的设计难度。针对这些挑战，近红外（NIR）专用成像设备是更现实的技术路线，可有效降低环境光干扰并穿透浅色瞳孔。宠物虹膜识别产业白皮书 第 13 页/共 21 算法端挑战：在 1:N 检索场景中，需要建立适应性更强的阈值体系。由于宠物虹膜图像的质量波动大于人类，固定阈值可能导致高误拒或高误受。解决方案包括引入质量自适应阈值、TopK 候选复核机制，以及在必要时融合鼻纹、面部等多模态特征进行二次确认。针对宠物虹膜识别的算法挑战，虹识技术第四代 OVAI 深度学习系统提供了突破性解决方案。多数宠物的瞳孔呈非规则形态犬类瞳孔近似椭圆、猫类瞳孔呈垂直狭缝状，传统基于圆形假设的虹膜分割算法在此类场景下表现欠佳。OVAI 系统采用端到端优化设计，将预处理、分割、识别整合为统一的神经网络架构，摆脱了对瞳孔几何形状的先验假设约束。系统通过大规模宠物眼部图像数据的深度学习训练，自动习得针对不同物种、不同品种的最优特征表达，在非规则瞳孔条件下实现稳定的虹膜区域定位与特征编码，为宠物虹膜识别的规模化应用扫除关键技术障碍。系统端挑战：在保险理赔等高价值场景中，需要防范照片攻击、屏幕重放等呈现攻击。虹膜识别领域已有丰富的活体检测研究与工程实践，核心技术包括瞳孔动态响应检测、近红外光谱分析、三维结构光成像等，可向宠物场景迁移适配。4.3 虹识技术的标准参与与技术储备 虹识技术作为国内虹膜识别领域的领军企业，是虹膜生物识别国家标准的核心参与者。公司拥有自主知识产权的 PhaseIris 算法体系，已迭代至第三代，在编码精度、比对速度、模板压缩率等指标上处于国际领先水平。在芯片层面，公司于 2018 年成功流片全球首款虹膜识别 ASIC 芯片乾芯 Q80，编码速度达到 0.05 秒、比对速度 90000 次/秒、平均功耗仅 0.1W，采用全硬件化宠物虹膜识别产业白皮书 第 14 页/共 21 AES-256 加密算法保障数据安全。这一超低功耗特性尤其适合嵌入宠物智能硬件产品面向宠物虹膜识别的标准化机遇，虹识技术计划主导或参与团体标准、地方标准乃至行业标准的制定工作，重点推进采集规范、质量评分、模板字段、接口协议、阈值体系五大核心模块的标准化。宠物虹膜识别产业白皮书 第 15 页/共 21 第五章 商业模式与市场前景 5.1 主航道：B2G+B2B 宠物虹膜识别的商业化路径可划分为三条主线：B2G（政府客户）、B2B（企业客户）和 B2B2C（通过企业客户触达消费者）。其中，B2G 和 B2B 是产业发展初期的主航道。B2G 市场的核心场景包括城市犬只登记建库、执法现场核验、收容所身份回溯等。商业模式以设备+服务+运维组合为主，设备包括采集终端和边缘计算盒，服务包括身份库搭建和比对 API 调用，运维包括系统维护和数据安全保障。客户付费意愿取决于政策驱动力度，而高铁托运试点、犬只管理条例修订等政策动向表明，这一驱动力正在增强。B2B 市场的核心场景包括保险反欺诈核验、宠物医院身份核验、托运交接核验等。商业模式以按调用量/核验次数/年费收费为主，技术形态可灵活选择云端 API、边缘盒子或混合部署。保险公司和连锁医疗机构的规模化采购是打开 B2B 市场的关键突破口。5.2 延伸航道：B2B2C B2B2C 模式通过企业客户向终端消费者提供增值服务，可开辟第二增长曲线。核心产品形态包括宠物数字身份卡、健康档案 App、走失找回会员服务等。用户付费意愿建立在安全感与便捷性的双重价值之上，而 B2G 和 B2B 阶段积累的身份库规模是该模式成功的前提条件。5.3 收费形态设计 宠物虹膜识别产业白皮书 第 16 页/共 21 表 5-1 宠物虹膜识别收费形态矩阵 收费类型 产品/服务 定价逻辑 硬件销售 NIR 采集终端、边缘计算盒 一次性采购，按设备数量计价 SaaS 订阅 身份库托管、检索 API、审计服务 按年费或调用量阶梯计价 交易抽成 托运核验服务费、理赔核验服务费 按交易笔数或金额比例计价 数据增值 脱敏数据分析、保险精算支持 按项目或订阅制计价（需合规）5.4 增长逻辑与市场测算 宠物虹膜识别市场的增长逻辑建立在三条主线之上：政策驱动、场景裂变和技术替代。政策驱动：高铁托运试点的持续扩围是最直接的政策信号。按照现有扩围节奏，预计 2026 年将覆盖主要高铁干线的 100 座以上车站。若每座车站配置 2-3 台采集终端，硬件市场规模即可达到千万元级别；若进一步考虑航空托运、客运站点的延伸，市场空间将成倍增长。场景裂变：智能宠物用品市场的持续增长为虹膜识别模组提供了嵌入式应用场景。行业预测显示，2024 年至 2028 年间，中国智能宠物硬件市场规模将从 200 亿元增长至 500 亿元以上。若虹膜识别模组渗透率达到 1%，对应模组销售规模即为 5亿元。技术替代：宠物保险的低渗透率（不足 1%）与高增长预期（年均 20%以上）表明，身份确权与反欺诈能力是制约行业爆发的关键瓶颈。虹膜识别作为高可信身份因子，有望成为打开保险市场的钥匙技术。宠物虹膜识别产业白皮书 第 17 页/共 21 第六章 虹识技术核心能力与解决方案 6.1 核心技术平台 虹识技术自 2011 年成立以来，始终专注于虹膜识别算法与芯片技术的研发，已构建起算法+芯片+模组+终端/方案的完整技术体系。公司累计申请知识产权 273项，其中发明专利 69 项，已授权发明专利获得湖北省专利金奖及中国专利优秀奖。PhaseIris 算法体系是公司的核心技术资产。区别于业界广泛采用的 Daugman算法，PhaseIris 采用盖博相位编码（Gabor Phase Code）结合相位一致性密度函数（Phase Coincidence Density Function），在保持高精度的同时大幅提升了硬件实现效率。测试结果显示，在相同硬件资源条件下，虹识技术算法的识别速度比Daugman 算法快近 5 倍。2020 年发布的第三代算法 PhaseIris 3.0 实现了重大技术突破：运算位宽从 128位提高到 384 位，在 32 个时钟周期内即可完成一次比对业务；特征模板大小从 8KB降至 2KB，大幅提升本地存储容量；设备离线比对容量从 2000 人跨越至 10000 人。这些技术进步为宠物虹膜识别的边缘化部署提供了坚实基础。面向宠物虹膜识别的特殊需求虹识技术于 2024 年推出第四代算法体系OVAI（Optimized Vision AI）深度学习系统。该系统采用深度学习技术重新构建虹膜识别算法架构，核心创新在于端到端优化设计，将传统分离式的预处理、分割、识别步骤整合为统一的神经网络模型。OVAI 系统针对宠物虹膜识别的核心挑战非规则瞳孔形态进行了专项优化。与人类圆形瞳孔不同，犬类、猫类等宠物的瞳孔形态多呈椭圆形、狭缝状或不规则多边形，传统基于圆形模型的分割算法难以精准定宠物虹膜识别产业白皮书 第 18 页/共 21 位虹膜边界。OVAI 采用语义分割网络与注意力机制相结合的架构，能够自适应学习各类宠物眼部结构的特征分布，在非规则瞳孔条件下实现高精度虹膜区域提取。OVAI 系统的技术架构包含三个核心模块。特征提取模块采用轻量化卷积神经网络，在保证边缘部署效率的同时提取多尺度纹理特征；自适应分割模块基于Transformer 架构实现全局上下文建模，有效处理遮挡、反光、瞳孔形变等复杂情况；端到端识别模块将特征编码与相似度计算统一在同一网络框架内，通过联合优化显著提升系统整体性能。实验数据表明，OVAI 在宠物虹膜识别任务上的 FAR 可达10级别，相比传统算法提升一个数量级。这一技术积累为虹识技术进入宠物身份管理市场奠定了差异化竞争优势。6.2 芯片产品线 虹识技术拥有面向边缘计算和云计算的双芯片产品线。乾芯（Q 系列）定位于低功耗边缘设备，坤芯（K 系列）定位于高性能云端服务器。表 6-1 虹识技术芯片产品核心参数 芯片型号 编码速度 比对速度 功耗 封装尺寸 乾芯 Q80 0.05 秒 90,000 次/秒 0.1W 5x5mm 乾芯 Q3 0.05 秒 10,000 人/秒 mW 级 微型化 坤芯 K 系列 高吞吐 亿级/日 瓦级 FPGA 板卡 乾芯 Q80 采用 TSMC 40LP 工艺，芯片面积仅 3.2x2.8mm2，封装尺寸5x5mm。相比竞品方案（如韩国 CMITECH EF-45 功耗 6W、美国 IRISID iCAM TD100 功耗 7W），Q80 的 0.1W 功耗实现了 60 倍以上的能效优势。这一特性使其特别适合嵌入电池供电的便携式设备或低功耗智能硬件。6.3 宠物虹膜识别解决方案架构 宠物虹膜识别产业白皮书 第 19 页/共 21 基于在人类虹膜识别领域的技术积累，虹识技术提出面向宠物身份管理的端到端解决方案，架构层次包括：采集层：开发适配宠物眼部特征的 NIR 专用采集设备，支持便携式手持终端和固定式门禁终端两种形态。设备集成 AI 人脸/眼部跟踪算法，实现非配合式快速采集；内置图像质量评估模块，确保入库模板质量达标。边缘层：基于乾芯 Q 系列芯片构建边缘计算盒，支持本地 1:1 核验和小规模 1:N检索（万人级）。边缘盒采用 AES-256 硬件加密，保障模板数据存储安全；支持离线工作模式，适应网络条件不稳定的应用场景。云端层：基于坤芯 K 系列芯片构建高性能比对服务器，支持亿级规模身份库的1:N 检索。云端采用分布式架构，可按需弹性扩展；提供标准化 API 接口，便于第三方系统集成。应用层：面向不同行业客户提供定制化应用解决方案，包括城市犬只管理平台、宠物医院电子病历系统、保险核验网关、托运交接终端等。应用层与边缘层、云端层通过标准接口对接，实现采集编码比对核验审计全流程闭环。宠物虹膜识别产业白皮书 第 20 页/共 21 结语 宠物虹膜识别产业正站在历史性机遇窗口。政策层面，高铁托运试点的持续扩围、城市犬只管理条例的修订完善、宠物保险市场的规范化发展共同构成了刚性需求牵引。技术层面，以虹识技术为代表的国内企业在虹膜识别算法与芯片领域已积累起国际领先的核心能力，为技术向宠物场景迁移奠定了坚实基础。市场层面，3000 亿元规模的宠物经济、持续升级的服务型消费需求、井喷式增长的智能硬件市场，提供了广阔的商业化空间。虹识技术愿与产业链上下游合作伙伴共同推动宠物虹膜识别技术的标准化、规模化应用，为构建宠物数字身份基础设施贡献核心技术力量。我们相信，宠物虹膜识别不仅是一项技术突破，更是一种服务理念的升级让每一只宠物都拥有独一无二、不可伪造、终生有效的数字身份，让宠物与人类的关系在数字时代得到更好的守护。武汉虹识技术有限公司 2025 年 12 月