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发布时间 2026-10-08
作者 华颐智能
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十多年后回到母校，站在校门口刷了一下脸，闸机打开了。
对校友来说，这可能是一个很温暖的瞬间。
最近，“毕业十年仍能刷脸入校”的一则校园新闻引发关注。几位毕业多年的校友重新回到母校，发现自己依然可以通过人脸识别进入校园。
有人感慨：“这么多年过去了，学校还记得我。”
这样的感受很真实。
但如果换到高校信息化管理的视角，这个温暖的瞬间也带出了另一个值得认真讨论的问题：
学生毕业很多年以后，当年为了校园管理而采集的人脸信息，究竟应该保存多久？
这看起来像一道“留还是删”的选择题，实际考验的是高校的人脸数据治理能力。
学生在校期间，人脸识别已经被用于不少校园场景。校门通行、公寓门禁、考试核验、图书馆、迎新报到……这些应用首先要回答一个基本问题：为什么需要处理这张人脸？
2025年6月1日起施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》明确规定：应用人脸识别技术处理人脸信息，应当具有特定目的和充分必要性，并采取对个人权益影响最小的方式。
在使用人脸识别技术之前，个人信息处理者还应当清晰告知处理目的、处理方式、保存期限，以及个人行使相关权利的方式。
更重要的是，《办法》规定：除法律、行政法规另有规定外，人脸信息的保存期限不得超过实现处理目的所必需的最短时间。
所以，对高校来说，需要回答的是：学生在校期间为什么需要保存？学生毕业以后，原来的处理目的是否仍然存在？如果学校希望继续用于校友返校等新的服务场景，原来的告知和处理规则是否仍然适用？
这些问题，比“系统还能不能识别出来”更重要。
从业务系统来看，一个学生毕业以后，身份可能只是从“在校生”改成了“校友”。从个人信息保护的角度看，还需要重新审视处理目的、必要性和保存期限。
《中华人民共和国个人信息保护法》将生物识别信息列为敏感个人信息。敏感个人信息只有在具有特定目的、充分必要性并采取严格保护措施的情况下才能处理；以个人同意作为处理依据时，还涉及单独同意等更严格要求。
因此，如果当年采集人脸主要是为了在校期间的身份核验、门禁或者考试管理，毕业以后又准备继续用于校友返校服务，学校就需要重新审视几个问题：原来的处理目的有没有变化？保存这些人脸信息是否仍然有必要？相关人员是否被清楚告知？如果处理依据涉及个人同意，目的和方式发生变化后，是否需要重新处理相应的告知和同意程序？
数据仍在系统里，并不意味着可以继续使用。
数字校园走到今天，更难回答的是：为什么用？谁能用？用到什么时候？
人脸识别确实方便。站到闸机前，几乎不需要其他动作，就完成了身份核验。
便利和必要，需要分开讨论。
《人脸识别技术应用安全管理办法》第十条规定，如果实现相同目的或者达到同等业务要求，还存在其他非人脸识别技术方式，不得将人脸识别作为唯一验证方式；个人不同意通过人脸信息进行身份验证的，应当提供其他合理、便捷的方式。
放到校友返校这个场景，其实很好理解。学校完全可以根据管理需要提供不同方式：预约码、校友卡、身份证件核验、人工登记，或者人脸识别。
刷脸可以是其中一个便利选项。关键是：个人有没有真实、便捷的选择。
这件事看似只是一个门禁细节，背后反映的是一所学校如何理解数字化服务。好的数字化，应在效率、安全和个人权益之间找到合理边界。
前几年建设人脸识别项目，大家最关心的问题往往是：识别率多少？速度够不够快？戴眼镜能不能识别？晚上光线不好还能不能用？
这些问题当然重要。今天，仅仅回答这些已经不够了。
现在更难回答的是：谁在采？为什么采？存在哪里？哪些系统可以调用？谁批准调用？调用以后有没有记录？一个学生毕业以后，哪些系统里还保存着他的数据？什么时候该清理？出了问题能不能追溯？
高校人脸识别正在从设备和算法建设，进入数据治理阶段。
《办法》已经要求，在应用人脸识别技术处理人脸信息前，应当事前开展个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录；处理目的、处理方式发生变化，或者发生重大安全事件时，还需要重新进行评估。相关评估报告和处理记录至少保存3年。
与此同时，人脸识别技术应用系统还应采取数据加密、安全审计、访问控制、授权管理、入侵检测和防御等安全措施。
当应用人脸识别技术处理的人脸信息存储数量达到10万人时，还涉及依法向所在地省级以上网信部门履行备案手续。
这些变化说明，装上闸机、接上算法只是起点，后续治理同样重要。
现实中的高校信息化建设，往往不是一次规划完成的。校门一套系统，公寓一套系统，图书馆一套系统，考勤又是一套，后来再增加迎新、考试、访客、安全管理……每个项目建设时间不同，供应商也可能不同。
最后就容易出现一种情况：学校拥有多套人脸识别系统，却缺少一套统一的人脸数据治理机制。
不同系统重复采集。不同厂商分别建库。接口标准不一致。学生身份发生变化以后，各系统更新不同步。谁调用过哪些数据，也不一定能够统一追溯。学生毕业以后，有些系统已经停止使用他的数据，有些系统可能仍然保留。
时间越长，治理难度越大。
今天高校更需要思考：散落在不同系统、不同业务、不同厂商之间的人脸数据，能不能统一管起来？
这也是华颐智能在高校项目实践中越来越重视的一个方向。
校级AI人脸库的价值，不在于再增加一个独立数据库。把所有照片集中起来，只能解决“集中存储”，还称不上治理。
更需要统一的是：采集标准、身份数据、权限体系、第三方系统接入、调用记录、数据清理流程、审计和责任追溯。
华颐智能现有校级AI人脸库平台强调从采集、存储、使用、传输、授权、删除到审计的全生命周期管理。
例如，对于已经毕业的学生、离职教职工等人员数据，目前产品能力没有采用“离校后自动删除”的简单模式，而是根据学校制度执行相应的数据清理流程，包括相关通知、确认、执行和留痕。授权变更、删除以及相关关键操作，也通过流程和日志进行记录。
这种方式更贴近高校真实的管理流程。什么时候删除、哪些情况可以继续保留、由谁审批，首先需要学校明确制度规则，再由系统支撑执行。
这也是我们一直强调的一条边界：技术可以帮助学校执行规则，但不能代替学校制定规则。
判断一个高校人脸数据平台是否成熟，除了问“能不能刷”，还应该问：
这张人脸为什么被采集？依据什么规则进入学校的人脸库？哪些业务系统拥有调用权限？权限由谁审批？哪些调用行为被记录？人员身份变化以后，数据如何处置？发生争议或者安全事件以后，学校能不能还原整个过程？
过去我们更多关心识别能力，下一阶段更需要建立治理能力。
建设重点也随之变化：逐步解决过去多年积累下来的多系统、多厂商、多场景、多权限之间的治理问题。
十多年以后，一名校友重新回到母校。站在熟悉的校门前。闸机认出了她。门打开了。那一刻，她觉得：“回家了。”
这种感受值得珍惜。学校希望给校友提供更方便、更有温度的服务，同样值得肯定。
需要认真回答的是：这种温情，应该建立在什么样的数据治理基础之上？
如果学校希望毕业生未来仍可以选择通过刷脸返校，那么可以把校友服务纳入制度设计：把为什么使用说清楚；把保存多久说清楚；把可以怎么选择说清楚；把其他验证方式准备好；把谁调用过数据记录下来；把退出、变更和清理机制设计进去。
做到这些之后，温情和合规并不必然冲突。
好的数字校园，无需在“便利”和“个人信息保护”之间简单二选一。通过制度和技术，可以把两者放进同一套治理体系里。
高校人脸识别下一阶段要回答的，已经不是“我们有没有刷脸系统？”，而是“我们能不能把这些人脸数据管明白？”
知道为什么采。知道谁可以用。知道每一次调用发生在哪里。知道什么时候应该继续保留。也知道什么时候应该清理。
从“能刷脸”走向“管好人脸数据”，这可能才是高校人脸识别进入成熟阶段的重要标志。
技术，让校园更方便。
治理，让这种方便更值得信任。
