人工智能落地零售場景，比預料中提早了一點。
12月13日，支付寶宣佈推出刷臉支付產品“蜻蜓”，其外形如同一個檯燈，取代燈泡的是一塊刷臉顯示屏。將它接入收銀機，顧客對準攝像頭就能完成刷臉支付。值得注意的是，“蜻蜓”的體積僅為原先自助刷臉機器的十分之一，也無需改造商家ERP系統，即插即用。
“收錢碼大幅推動了移動支付的普及，而這款產品的使命，就是讓刷臉支付像收錢碼一樣，走進每一個普通的小店。小商販的確是我們的重點目標群體，但是它還可以有更多的場景應用。”在底層大技術平臺下，支付寶內部的人臉識別應用，與開放給外部的技術一致，但是不同場景和需求，也會帶來不同的挑戰。
早在8月15日，支付寶宣佈，其刷臉支付已經具備了商業化的能力，將面向各種商業場景普及刷臉支付的解決方案，零售行業成為首個落地的領域。
掃臉支付是阿里巴巴長久以來的戰略佈局。人臉識別這個事情本身不新鮮，應用於支付領域是一個比較大膽的嘗試。但是，支付寶能否做到百分之百準確識別，依然有待考驗。
“刷臉支付”落地
據瞭解，“蜻蜓”採用了3D結構光攝像頭，相比以往的刷臉支付機器更準確。通過新的智能引擎，在熟悉的環境下，用戶無需輸入手機號也可完成付款。不過，21世紀經濟報道記者通過體驗發現，在收銀環節，人臉識別設備仍然會要求用戶輸入十一位數的手機號碼。
這是系統自動識別的結果。“我們在APP裡面去做刷臉，更多是一個純軟件技術。但是你到線下的時候，商家的設備對安全要求更高，還要解決軟硬一體化的集成技術。手機裡花20秒去識別是很正常的，但是你在購物的時候，不可能花十幾二十秒去識別一個人，商家對技術效率的這種容忍程度要求非常苛刻。”
事實上，阿里巴巴試水“人臉支付”技術已有時日。2015年的德國漢諾威展上，馬雲首次演示了刷臉支付技術。阿里巴巴對於人臉識別技術，始終抱以熱情。12月10日，有報道稱人臉識別公司曠視科技擬籌集6億美元資金，其中主要投資者包括阿里巴巴和螞蟻金服。
不過，阿里巴巴相關人士對21世紀經濟報道記者否認了這一消息。但實際上，早在2017年10月，曠視科技就完成了C+輪4.6億美元融資，由螞蟻金服領投。無獨有偶，2018年4月，人臉識別公司商湯科技完成6億美元C輪融資，由阿里巴巴集團領投。
10月，阿里巴巴集團、商湯科技成立的香港人工智能及數據實驗室在香港科學園落地，雙方進一步就包括人臉識別等技術進行合作。而另一家機器識別企業依圖科技，雖然未獲阿里集團投資，但阿里系雲峰基金參與了其3.8億元的C輪融資。
隨著技術的成熟，商用試點悄然展開。2017年9月1日，支付寶在杭州肯德基餐廳首個刷臉支付機器落地。截至目前，全國已經有11個城市23家門店試行刷臉支付。不僅在肯德基，在商超、藥店等線下零售場景，全國上百個城市已開始試用刷臉支付。
整個行業的推動才有了今天人臉識別的發展。“過去四年我無法想象人臉識別會像現在這麼普及，那時候還面臨種種挑戰，基本上準確率只有50%。但是現在已經遠遠不止這個數字，且已經成熟到商用了。”
不過，針對外界關心的刷臉準確率，螞蟻金服官方並沒有透露更多信息。
“刷碼”還是“刷臉”？
目前，二維碼為主體的支付技術仍是市面上的主流。易觀諮詢數據顯示，2018年第一季度，中國第三方移動支付市場交易環比增長6.99%，總交易規模達到了4.03萬億元人民幣，其中微信與支付寶市場份額達92.71%。
不過，在二維碼主導的市場中，多種支付方式開始滲透。艾瑞諮詢數據顯示，2017年我國NFC支付市場規模達到48.9億元，2018一季度NFC支付規模達29.4億元。2017年，中國出貨量排名前5的品牌是華為、OPPO、vivo、小米和蘋果，佔市場份額75.7%。這5個品牌擁有NFC功能的手機佔比為17.1%，2017年增長到了31.3%。
除了NFC以外，新興的手機POS機與人臉支付也開始興起。10月，中信銀行在業內率先推出銀聯“人臉支付”。其推出的銀聯“人臉支付”，通過持卡人在微信公眾號預先綁定支付賬戶信息，從而可以實現刷臉即付。
12月4日，銀聯聯合各商業銀行和華為、小米等手機廠商啟動了手機POS產品首批試點。“目前二維碼依舊是移動支付市場的主要支付方式，這一點毋庸置疑。事實上，目前整個移動支付市場，主要還是由支付寶與微信所佔領。”張毅認為，雖然人臉支付、手機POS機逐漸興起，但在很長的一段時間中，二維碼依舊將是移動支付市場的主流。
安全和效率決定了零售商家的選擇。放在零售場景下，更像是一次新零售與物聯網的結合，以此推動線下商家的數字化轉型。以首家接入支付寶刷臉支付的卜蜂蓮花超市為例，該公司市場部助理副總裁袁林化告訴21世紀經濟報道記者，在使用了刷臉支付後，一個收銀員可以維護三臺自助收銀機，整體收銀效率提升了50%。按照收銀員3200元的平均工資計算，每年可以節約1344萬元的綜合成本。
螞蟻金服希望持續降低商戶使用刷臉支付的成本，未來的硬件設備商，可以免費拿到這整套刷臉識別、信用識別和視覺識別的軟件技術。一名AI行業技術人士分析稱，人臉識別技術提取人像的特徵點，然後利用統計學的原理建立數學模型。再將人臉模型與被測者的臉進行特徵對比。這就要求用戶上傳清晰的照片，平臺在後臺建立一個龐大的照片數據庫。相較於人工智能公司要求用戶先下載APP、再上傳圖片，阿里巴巴擁有支付寶龐大的用戶群體，因此容易實現從“刷碼”到“刷臉”的過渡。
此外，現階段，人臉識別算法的困境，集中在人臉照片角度與光線等複雜環境影響下，如何提高識別率。而零售場景都處室內，光線照射基本不變化，識別的準確性相比安保領域更高效與準確。
不過，人臉支付的安全性依然是行業最為關注的問題，尤其是在大規模支付商用後，是否會出現盜刷的漏洞，都有待驗證。而曹愷對此信心滿滿，他認為這項技術的安全性並不比掃碼支付低，甚至會更加安全
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