虹膜技术在物联网时代，迎来了新的机遇的同时，也将迎接新的挑战。现在虹膜识别实现在智能手机上的应用还有一段距离，如何更好的解决挑战至关重要。北京中科虹霸科技有限公司的执行总裁马力从这个角度做了精彩的论述。
1.虹膜识别与人脸、指纹等其他生物识别技术的区别。虹膜的唯一性即使同卵双胞胎也不同，且稳定性好，终生不变;可以做到中远距离;比对速度快，一个64位计算机的指令周期，可以做一次两个虹膜之间的比对;防伪性好，非法者可以贩卖指纹套，但虹膜是精密活体检测无法在虹膜上做类似犯罪活动。当然，虹膜识别在某些情况下，也还有一定的局限性。比如开车时候，直接用指纹识别比用虹膜识别就更方便。
对于手机厂商而言，随着竞争加剧，逐渐开始在虹膜技术上关注。中科虹霸已经和一些一线手机厂商开始交流、合作。
2.智能时代，虹膜识别技术的两大方向：一个是近距离应用，除了手机，还包括其他手持移动设备。另外一个是向2-3米的远距离、多种生物识别技术相结合的多模态、高通量发展。目前远距离方面，已经和公安部做了很好的合作。手机方面，中科虹霸的一款方案正在调试测试阶段，要做到零点几秒的识别过程。
3.眼神支付——虹膜识别更酷的应用场景!马力认为，解锁并不是虹膜最擅长的方式。从应用范围看，最底层是虹膜成像模组和LED照明，再上一层为虹膜识别算法和用户交互，然后是TEE和FIDO等国际标准的支持。现在所有的都是进入TEE环境中，虹膜也要进入TEE环境，虹膜技术是安全的，但是本身手机是不安全的，再往上层，基于这个层次之上，构建支付的应用场景。目前国际上有些国家正在把虹膜信息集成到身份证中，尤其印度，已有8.5亿人完成虹膜采集。之后它会应用到一些新的行业应用中，如军事、安防、ATM支付等。
4.目前虹膜技术在智能手机应用上的三大挑战。一是在复杂环境中的虹膜成像和算法。比如复杂光线环境下，微型成像模块生成虹膜图像的质量，以及虹膜识别算法的公开评测等。由于移动端用的算法和传统安防有很大不同，要将整个用户体验控制在半秒内完成。针对复杂环境的挑战，目前学习方法已经从传统基于建模的方法，发展到现在的基于数据自动学习的方法，精度提升了15%。
第二个挑战是互联网中的虹膜识别安全解决方案。方案公司需要手机平台的Turnkey安全解决方案，而非仅仅虹膜识别软硬件方案。三是虹膜“眼神”支付生态环境的建设。虹膜应用生态环境的建设是一个过程，需要产业共同推动，包括应用场景的体验。