二維碼真的會被用光嗎？我們每天掃的二維碼竟然不是無限資源？！_風聞

撰文 | 劉六七

審校 | Ziv

如今，二維碼幾乎成了生活的標配。

早上出門掃一輛共享單車；中午吃飯查看電子菜單；晚上逛超市，結賬時點開付款碼；更別提登陸各種網站、交換微信好友、乘坐公交地鐵……二維碼早已深深嵌入我們的日常。

也難怪有人會提出這樣的擔憂：“據説，全球每天消耗100億個二維碼，所以二維碼很快就會被用完。”

實際上，有關全球二維碼的每日消耗數量，並沒有官方數據|圖源：微博

理論上講，二維碼的數量確實是有限的，而且出於安全考慮，幾乎不會發生重複利用的情況。不過我們仍然可以放心，因為在可預見的未來，二維碼被消耗殆盡的情況幾乎不會發生。

在詳細展開這個問題前，我們不妨先了解一下二維碼的工作原理。

二維碼又叫二維條碼，它通過將多個幾何圖形按照一定順序排列，來記錄並存儲信息。與通常只能在水平方向上存儲信息的條形碼不同，二維碼**可以在水平和垂直兩個維度上存儲信息，**這也是它為什麼叫 “二維”的原因。

二維碼的數據存儲能力要遠強於條形碼|圖源：網絡

計算機的運行邏輯是“0”和“1”組成的比特流，二維碼的運行原理同樣基於此。

我們將二維碼放大後便會發現，它其實是由多個小方塊組成的。通常情況下，**白色方塊代表“0”，黑色方塊代表“1”，**不同方塊一排列組合就實現了不同信息的存儲。

圖源：Undark Magazine

雖説每張二維碼長得都不一樣，但它們卻擁有一些相同的圖案或相似的區域。本文將以日常生活中最常見的QR型二維碼為例，向大家介紹。

觀察我們日常生活中掃的那些碼就會發現，每張二維碼的左上角、左下角和右上角都有特別顯眼的矩形。這三個大矩形叫**“定位圖案”，能幫攝像頭快速找到二維碼。**我們掃碼的時候經常還沒有完全對準，就“嗶”地掃出了內容，靠得就是定位圖案。

三個定位圖案之間，有兩條由黑、白方塊依次交替排列組成的線。它們叫做**“定時圖案”，**可以讓讀取器有個譜，知道這張碼尺寸大概有多大。

有些二維碼內部還有些小矩形，它們叫做**“校正圖案”，能夠幫攝像頭“拉平”印在非平面上的二維碼。**當然了，如果是印在絕對平面上，不要校正圖案也沒問題。

如果二維碼存儲的信息不多，一個校正圖案足矣，如果存儲信息很多，就需要多個|圖源：網絡

除了以上固定圖案，二維碼還有一些固定區域，比如用來確立邊界的“空白區域”、提示二維碼屬於哪種版本的“版本信息區域”，和揭示容錯空間等信息的“格式信息區域”。

除去固定圖案、區域後，剩下的廣闊空間就是**“信息存儲區”了。我們已經知道二維碼是通過將不同色塊排列組合來存儲信息的，那麼想要回答“二維碼會不會用盡”這個問題，就要先看看這些黑白色塊一共有多少種排列組合方式。**

圖源：EuroKids

以25╳25色塊的二維碼為例，除去固定圖案、區域後，還剩478個方塊。每個方塊可以是黑、白兩種顏色，所以總共有2478種組合。

宇宙誕生至今大概137億年，我們假設人類在宇宙誕生後的每天都使用100億個二維碼，那麼一共會用掉大約5╳1022個二維碼，換算一下，只佔2478種組合中很小的比例。

每增加一個版本，就比前一版本每邊增加4個模塊。公式是：（V-1）*4+21（V是版本號）

況且，25╳25色塊的二維碼只是眾多版本之一。**QR型二維碼總共有40個版本，最小版本是21╳21色塊的矩陣，最大版本是177╳177色塊的矩陣。**以最大版本為例，它的色塊排列組合幾乎等於無窮大，所以我們根本無需擔心二維碼會有被用光的那天。

縱觀歷史，人類創造二維碼就是為了獲得用之不竭的存儲容量。我們今天最常用的QR型二維碼，是由日本工程師原昌宏設計出來的。

原昌宏被稱作“二維碼之父”|圖源：QR Plus

原昌宏供職於汽車零部件製造商電裝公司。上個世紀末，電裝公司用條形碼來追蹤產品運輸流程。

但條形碼的問題在於其數據存儲能力有限，只能轉化出20個數字。要想記錄全部的生產和運輸信息，**一個產品最多需要貼上10張條形碼，**導致了效率低下和人力浪費。

那時，美國已經研發出二維條形碼，不過原昌宏發現，當二維條形碼周圍有文字或其他圖形時，讀取很容易受到干擾。於是，他創造性地加入了定位圖案等元素，大大加快了讀取效率。這也是為什麼二維碼的英文叫QR Code，即Quick Response“快速反應”。

原昌宏説，有一次在火車上看車窗外的建築，發現一户人家的窗框和其他家都不相同，格外顯眼，由此想出了“定位圖案”的設計|圖源：Leeloo The First

QR型二維碼還有很多兄弟姐妹：比如沒有定位圖案的DM碼、形狀為長條形的PDF417碼、由六邊形組成的maxicode碼……每個型號的二維條碼都像是個巨大的“宇宙”。

二維條碼大家族|圖源：Camcode

那麼問題來了，你每天大概會用幾張二維碼呢？

參考資料：

[1] https://mp.weixin.qq.com/s/GLdB6HLFlpy26NV8Oj7EYg

[2] https://www.businessinsider.com/guides/tech/what-is-a-qr-code

[3]https://mainichi.jp/english/articles/20211109/p2a/00m/0bu/024000c

[4]https://tv.cctv.com/2024/06/22/VIDEZ8ofJxnYnLhFLukxpwX3240622.shtml