摘要：是什么：不再需要专门的条码。AI通过普通摄像头识别任何物体本身（如一件衣服、一个零件、一座建筑）或其自然特征。

首先，我们回顾一下这条演进路径的内在逻辑：

特性 一维码 (条形码) 二维码 (QR Code) ...下一代

信息维度 一维：水平方向 二维：水平+垂直方向 多维：可能加入空间、时间、光谱维度

信息容量 少量数字/字符 (~20字符) 大量数据 (数千字符) 海量数据 (链接到整个数据库或数字孪生体)

信息类型 通常是编号 (ID) 可以是编号、文本、网址等 可能是指令集、体验、身份凭证

读取方式 线性激光扫描 面阵图像识别 (相机) 无感捕捉、环境计算

交互本质 查数据库：提供ID，后台查询对应信息 直接承载信息或执行动作 (如打开网址) 触发复杂交互：与环境、AI、数字世界深度互动

下一代技术候选：“再到...”的可能答案

未来的技术可能不再是“码”，而是更无缝、更智能的交互方式。

1. 图像识别与AI：万物皆是“码”

是什么：不再需要专门的条码。AI通过普通摄像头识别任何物体本身（如一件衣服、一个零件、一座建筑）或其自然特征。

场景：

看到一朵花，AR眼镜自动识别并显示花名、习性。

看到一本书，手机识别封面后直接显示豆瓣评分和购买链接。

在工厂里，机器人通过视觉识别不同零件并进行分拣。

优势：无需专门印制标签，万物皆可交互。

2. 数字水印：不可见的“码”

是什么：将信息（如ID、版权信息）以人眼不可见的方式嵌入到图像、视频或实物表面。需要专用解码器或算法提取。

场景：

商品防伪：奢侈品包包的皮革纹理中嵌入了数字水印，用手机一扫即可验明正身。

媒体追踪：广告视频中嵌入了水印，可以追踪它在哪些电视台、何时被播放。

购物：杂志上的商品图片内含水印，手机一扫即可购买。

优势：不影响美观，具备很强的隐蔽性和抗破坏性。

3. AR/VR与空间计算：环境即是“码”

是什么：整个物理空间被数字化（通过激光雷达、SLAM等技术），设备（如AR眼镜）能理解你所处的环境和位置，并自动叠加数字信息。

场景：

走到博物馆的一幅画前，AR眼镜自动显示讲解信息。

在厨房里，看着烤箱，AR界面自动弹出菜谱和操控按钮。

维修工人看着复杂的机器，眼镜自动高亮出需要操作的零件并显示步骤。

优势：交互变得情境化、被动化，无需主动“扫描”，信息随需而至。

4. RFID/NFC与可穿戴设备：无接触的“码”

是什么：虽然它们和条码是并行技术，但未来会更融合。通过无线射频技术，无需视线接触即可读取信息。

场景：

走过商店门口的感应器，你喜欢的商品折扣信息就已发送到手机。

用手表或手机碰一下海报，即可收藏电子票券或获取更多内容。

物流仓库中，一整托盘的货物无需拆开即可瞬间完成清点。

优势：批量、远距离、穿透性读取，效率极高。

总结：未来的方向

从条形码到二维码再到未来，其演进趋势是：

1. 从“需要被扫描”到“无感感知”：技术越来越隐形，交互越来越自然。

2. 从“提供ID”到“承载体验”：不再只是一个查询钥匙，而是直接触发丰富的数字体验和AI服务。

3. 从“规则图形”到“万物本身”：标识载体从专门的图形变成物体本身、环境甚至空间。

4. 从“连接信息”到“连接万物”：最终成为数字孪生世界的锚点，将物理世界中的每一个原子与其数字副本紧密相连。

所以，下一个“二维码”可能不再是某个具体的图形，而是一种融合了AI、计算机视觉、物联网和空间计算的泛在智能环境。你不再需要主动“扫”，世界会主动“懂”你。

来源：信行于波