3,000億円規模のペット経済—アイデンティティ革命が到来
2025年、中国のペット経済規模は3,000億円を超えると見込まれています。ペットはもはや単なるコンパニオンアニマルではなく、家族の中核メンバーです。高速鉄道に乗り、病院で治療を受け、専用の保険に加入します—しかし、ペットが公共サービスチェーンに入ると、根本的な問題が浮上します。「それがそれ」であることをどのように証明するのか？
従来の首輪タグは紛失や偽造のリスクがあり、マイクロチップの埋め込みは手術を必要とし、拒絶反応のリスクを伴います。また、鼻紋認識は精度に限界があります... ペットの身元管理には、より信頼性の高い技術ソリューションが緊急に必要とされています。
Homshは14年間、虹彩認識分野に深く関わってきました。本日、ペット虹彩認識業界に関するホワイトペーパーを正式に発表し、この新たな分野における政策的機会、技術的ルート、商業的展望を体系的に整理するとともに、ペット向けに特別に設計された第4世代OVAI深層学習アルゴリズムシステムを初めて公開します。
政策の窓が開く
2025年は、ペット旅行にとって画期的な年となります。高速鉄道でのペット輸送のパイロットプロジェクトは、北京-上海線から始まり、北京-広州、北京-ハルビン、上海-昆明など8つの幹線に徐々に拡大し、25の駅と38の列車をカバーしています。ペットとその飼い主が一緒に旅行することは、個別のパイロットプロジェクトから国家インフラへと進化しています。
新華社通信の特別レポートは明確に述べています。鼻紋と虹彩認識は、その利便性と精度から、ペットの身元認証の重要な技術的方向性として見なされています。これは、国家レベルのメディアがバイオメトリクス技術のペット管理分野における戦略的価値を確認した初めてのことです。
政策シグナルは明確であり、産業的機会の窓が開かれました。
なぜ虹彩認識なのか？
虹彩は、角膜と水晶体の間にある眼球内の円形組織です。そのテクスチャの特徴は、生後約1歳で安定し、生涯にわたって変化しません。一卵性双生児であっても、同じ個体の左右の目であっても、虹彩のテクスチャは異なります。
技術的性能の面では、虹彩認識の誤受容率（FAR）は10⁻⁷に達し、鼻紋認識の10⁻⁴〜10⁻⁵をはるかに上回っています。さらに重要なことに、虹彩認識は非接触型であり、偽造が困難であるため、高い信頼性が求められるシナリオに自然に適しています。
ホワイトペーパーでは、虹彩認識をペットの身元管理システムにおける「非常に信頼性の高いアイデンティティファクター」と位置付けています—必ずしも唯一の身元マーカーではありませんが、輸送の引き渡し、保険金請求の決済、遺失物と発見物などの重要なリンクには不可欠です。
ペットのライフサイクル全体をカバーする6つのコアシナリオ
ホワイトペーパーでは、ペット虹彩認識の6つのコアアプリケーションシナリオについて詳細な分析を行っています。
1. 輸送および配送チェーン — 配送注文の配置から到着と受け取りまで、虹彩認証がプロセス全体を貫き、誤った請求、不正な請求、およびすり替えのリスクを排除します。
2. 都市犬の登録と管理 — 書類や手動での検証のみに依存することの抜け穴に対処する、アップグレードされた非接触型で改ざん防止の方法。
3. ペット病院とチェーン医療サービス — 初診の医療記録を確立し、フォローアップの診察のために記録を自動的に取得し、健康データの長期的な蓄積のための信頼できるアイデンティティアンカーを提供します。
4. ペット保険とリスク管理 — 3つのノード（保険申請、請求報告、請求決済）全体でクローズドループ検証を実装し、モラルハザードを大幅に削減します。
5. 遺失物と発見物＆シェルターシステム — 紛失、保護、回復のクローズドループを構築し、すべてのペットが自宅に帰れるようにします。
6. スマートハードウェアと多頭飼育家族 — スマートフィーダーがペットの識別に基づいて餌を供給し、スマートトイレが健康状態を追跡し、正確な認識を備えたスマートアクセス制御を可能にし、ハイエンド製品ラインの技術的障壁を形成します。
技術的ブレークスルー：第4世代OVAI深層学習システム
ペット虹彩認識は、独自の課題に直面しています。犬はほぼ楕円形の瞳孔を持ち、猫は垂直のスリット状の瞳孔を持っているため、円形モデルに基づく従来のセグメンテーションアルゴリズムは適応に苦労します。
Homshは2024年に第4世代アルゴリズムシステム—OVAI（Optimized Vision AI）深層学習システムをリリースしました。その中核的な革新は、前処理、セグメンテーション、認識を統合したエンドツーエンドの最適化設計にあり、瞳孔の形状に関する事前の仮定からの制約を解放します。
OVAI技術アーキテクチャには、3つのコアモジュールが含まれています。
● マルチスケールのテクスチャ機能を抽出する軽量畳み込みネットワーク;
● 遮蔽、反射、瞳孔変形などの複雑なシナリオを処理するTransformerベースの適応セグメンテーションモジュール;
● 共同最適化を通じてシステム性能を飛躍的に向上させるエンドツーエンド認識モジュール。
実験データによると、ペット虹彩認識タスクにおけるOVAIのFARは10⁻⁶に達し、従来のアルゴリズムと比較して1桁の改善を示しています。
エッジ展開のためのチップレベルの機能
技術的な実装は、ハードウェアのサポートなしにはできません。Homshは、2018年に世界初の虹彩認識ASICチップであるQianxin Q80をテープアウトすることに成功しました。
● エンコーディング速度：<0.05秒
● マッチング速度：90,000回/秒
● 平均消費電力：わずか0.1W
韓国のCMITECH EF-45（6W）および米国のIRISID iCAM TD100（7W）と比較して、Q80は60倍以上のエネルギー効率の優位性を実現しています。この超低消費電力機能により、虹彩認識モジュールをバッテリー駆動のポータブル端末やスマートペットハードウェア製品に組み込むことができます。
最後に
ペット虹彩認識業界は、歴史的な機会の窓に立っています。政策レベルでは、高速鉄道のペット輸送の継続的な拡大と都市犬管理規制の改正が進んでいます。技術レベルでは、アルゴリズムとチップの蓄積が国際的な最先端レベルに達しています。市場レベルでは、3,000億円のペット経済と継続的にアップグレードされるサービス消費需要が、幅広い商業空間を提供しています。
Homshは、業界チェーンパートナーと協力して、ペット虹彩認識技術の標準化と大規模なアプリケーションを共同で推進することを願っています。すべてのペットが、ユニークで、偽造できず、生涯にわたるデジタルIDを持つことができるようにすることが、人とペットの絆を守る最良の方法であると信じています。
