过去几年,刷脸支付愈发普遍。
不论是在商业场景,如商超、便利店,还是个人线上支付,只需要对准人脸轻轻一扫,便可完成支付行为,极大简化了支付流程。
从输入密码、指纹验证到刷脸支付,这场支付方式的变革,肇始于技术和市场两大板块的变化。
在技术侧,以3D视觉为核心的AI技术逐渐成熟,并应用到金融支付领域;而市场端,消费电子的进一步普及、疫情期间的无接触支付等催生出对刷脸支付的庞大需求;技术和市场的双轮驱动下,刷脸支付被应用到更多场景。
变革红利普惠至产业界,一批3D视觉企业趁势而起。
凭借着与支付宝的深度绑定,奥比中光率先从激烈的竞争中杀出,并登陆科创板。而在3D视觉这场比赛中,仍不乏有力的竞争者,比如光鉴科技、螳螂慧视、的卢深视等玩家。
这些参赛者们,已经“上岸”的在追求第二曲线;仍在拼搏的,正苦练功夫等待机会。
如今,支付方式再一次进化,刷掌支付开始被启用,并落地到实际场景中。这对于诸多的3D视觉玩家们而言,无异于一片新大陆,到处充满发现黄金的良机。
刷掌支付:安全系数高、场景适应能力强、成本低
2021年初,电商巨头亚马逊在美国雅图3个无现金Amazon Go门店,试点使用了新型手掌识别支付技术“Amazon One”,消费者将掌纹和支付卡或亚马逊账户绑定后就可以扫手掌支付。
无独有偶,同年8月份,微信开始内测刷掌支付,并于2023年落地到北京地铁大兴机场线。
比起刷脸支付,刷掌支付的优势主要有三点:安全、便捷、低成本。
- 安全
从技术逻辑上看,刷掌支付底层技术归属于掌纹识别,需要识别两种生物信息:掌纹和掌静脉。
掌纹即手掌的纹路,这只是表层信息,而掌静脉才是核心信息。
掌静脉信息是指利用红外线照射手掌,静脉红血球中的血红蛋白对波长850nm附近的近红外线会有吸收,导致静脉部分的反射较少,在影像上产生的静脉图案。
由于只有活体手掌才能获取静脉图像特征,因此采用掌静脉信息进行身份认证,造假的可能性极低。对应的,其安全系数比人脸识别更高。
时任亚马逊实体零售业务副总裁Dilip Kumar表示,选择刷掌支付的原因,在于机器很难通过掌纹来确定一个人的身份,且用户必须贴近设备和做出有意义的手势才能启用。
这意味着,刷掌支付对个人的消费行为变相进行了「模糊化」处理,更具私密性。
因此,刷掌支付从底层技术到实际的场景应用中,在对用户消费行为、信息的保密性、安全性上,明显更强。
- 便捷
传统刷脸支付的支付程序是,用户选择支付方式,机器采集人脸数据,比对通过即可完成交易。
这种支付方式对于支付场景周边环境的要求较高,比如光线不能太强或太弱,不论是过曝还是欠曝,都可能导致支付失败,增加用户的时间成本。而且,在一些复杂场景,比如地铁、商超等人流量大的区域,机器可能会同时捕捉到多张人脸,识别效率、质量会受到影响。
并且,在人机交互方面,用户需要调整自身的距离,对准摄像头,才能完成支付。对于人流量大、通行速度要求极快的场景,如早晚高峰的地铁站,刷脸支付很难解决快速通行问题。而且,刷脸支付设备很难适配身高差异的用户。
相较而言,刷掌支付由于是检测掌纹和掌静脉,对环境光线的依赖不如采集人脸那么高,鲁棒性较高。
从交互的角度看,用户只需要伸出手掌即可完成支付行为,支付流程更简单,也减少了用户的学习成本和时间成本。
对于地铁站这类对通行速度有极高要求、用户需求高并发的场景,刷掌支付比刷脸更便捷,并且不需要像扫码支付、NFC等方式依赖网络和电子设备,对网络差、忘带支付设备等场景的适应能力更强。
- 低成本
目前已经广泛使用的刷脸支付设备,通常需要一块显示屏幕来帮助用户实现刷脸支付的交互,从而进一步验证刷脸的结果,这就需要为其留出摆放设备的相应空间。
同时,由于刷脸支付的特性,用户也需要一定空间进行验证,这使人脸支付场景所需空间成本相对较高。
不仅如此,为了满足刷脸支付的场景要求,还需要为屏幕适配相应的安卓系统,才能实现刷脸支付的有效验证,进一步增加了刷脸设备的硬件成本。
据了解,支付宝的刷脸支付设备“蜻蜓”与微信支付的刷脸支付设备“青蛙”的成本都在千元以上,成本过高使刷脸支付难以进入全部的线下支付场景。
而刷掌支付的交互设备与扫码支付设备类似,不再需要屏幕的加持,仅需单一设备即可完成交互与验证,硬件成本大幅度降低,仅有刷脸支付设备的一半甚至三分之一,同时还能有效降低空间成本,拥有进入更多场景的可能性。
作为一种全新的支付方式,刷掌支付从安全性到鲁棒性,再到场景的适应性,从底层技术到应用场景,都具备相对优势,可以被视为下一代生物识别支付方式。
但刷掌支付要「出圈」,达到现象级应用,还有一座大山要跨越。
锁住刷掌支付落地的「智子」:生态
一位生物识别专家表示,如果只是从技术上实现刷掌支付的功能,这并不难。
“刷掌支付的逻辑和刷脸支付很相似,都是通过前端设备采集数据,然后在数据库里进行比对,人工智能模型会判断重合度,只要符合设定的阈值,便可完成支付行为。”
这里面涉及到技术的两部分:一是硬件,二是软件。
硬件指的是机器及其核心零部件,比如摄像头、光学模组等等,主要用于前端的数据采集。由于刷掌支付的场景较为复杂,对这些硬件的性能、稳定性、精度等要求较高。
软件则涵盖人工智能算法、模型,以及对硬件采集数据的优化等,对数据的依赖非常强。
“只要数据足够多,从技术上实现刷掌支付只是时间和成本问题。”
该专家表示,硬件性能可以堆料、软件弥补,算法可以通过大量的数据训练调优,达到更高的准确率和效果。
真正影响刷掌支付落地并产生经济价值的,其实是生态。
刷脸支付之所以能大规模落地,一个很重要的因素是支付宝这类现象级APP的强力推动。
过去十年,消费互联网的爆发带来数字经济繁荣,各种现象级APP,如支付宝、美团、抖音等软件,在完善支付方式的同时,也完成了对消费者「刷脸支付」的心理认知培育。
这种生态建设只能由掌握流量入口的终端商来解决,并非技术供应商的强项。
因此,对于3D视觉公司而言,“与巨头共舞”是实现技术商业化落地的核心途径,奥比中光和支付宝便是最好的例证。
刷掌支付这波新浪潮下,3D视觉企业要抓住变革红利,必须要站在巨人的肩膀上。这个巨人必须满足多个要求:产品的使用黏性极强、用户基数极大、有支付需求。
市场上相关产品不多,微信是其中一个。
2023年5月,微信支付推出的刷掌闸机在大兴机场全线落地,用户需要先在设备绑定个人微信账号,录入手掌纹样。消费时,将手掌对准支付设备的扫描区,确认后即可完成支付。
据了解,闸机内部搭载的刷掌双模态相机 HandPass 100,由3D视觉公司光鉴科技提供,解决了环境光线差异、手掌生理差异以及伸手习惯差异等难点,提高了刷掌通行效率。
目前为止,刷掌支付已经在公共交通、学校、健身房等场景落地,具备在技术上的安全性、人机交互上的便利性,并且基于微信支付的生态能力,其在未来的落地场景将进一步拓宽,商业价值也将得以释放。
在微信支付的生态加持下,像光鉴科技这样的硬件提供商也将迎来进一步业务扩张。“支付宝+奥比中光”的模式已经得到验证,微信支付和光鉴科技的合作是否可以实现支付生态的新一代革命,值得市场期待。
不止于支付,3D视觉的想象空间有多大?
作为一种全新的视觉技术,3D视觉在成熟的2D视觉基础上,增加了一个维度的信息数据,能够获得物体完整的空间坐标信息,成像效果更立体、更全面,是视觉技术的主要发展趋势。
当下,3D视觉技术在近距离双目立体视觉和结构光为主,远距离则是TOF路线。3D视觉能够为智能感知带来更加精准和丰富的信息,并且由于原理上不用采集环境影像,从数据源头上保护用户的隐私信息,更具安全性。
3D视觉的应用已经发生了广泛的渗透,消费电子如手机、平板,以及各种IoT设备(门锁、扫地机器人等等),就是一个多场景、规模化的市场。此外,还有汽车、机器人等市场空间,支付只是其中一个场景。
作为微信支付的核心供应商,光鉴科技的3D视觉技术已经落地到多个领域,比如屏下3D人脸识别、智能座舱、IoT设备等。
总结
3D视觉作为电子设备“一双更智能的眼睛”,已经开始广泛走进人们的生产生活。
在消费侧,3D视觉被用于手机拍照、支付;扫地机器人导航避障;智能门锁的人脸解锁等场景。
在工业端,3D视觉被用于AI质检、移动AGV、机械自动化,推动智能制造。
不难预见,3D视觉未来的商业价值将伴随技术的落地而得到持续释放。
仅仅是支付场景,就催生了一家上市公司。
对于更多的行业,3D视觉的故事,才刚刚开始。
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