据说，那个时间点前后，技术团队陆续在人脸支付更新了十几个版本，不断优化用户的体验和安全性 。
刷脸付很重要的是解决抗攻击，这个难关后来才突破 。但有些世界性命题目前依然无解，比如FaceID还解决不了双胞胎识别问题 。
但从实验室阶段到场景应用落地，还有漫长的技术难题 。
生物识别技术本身复杂度高于条码付，即便是进展最快的刷脸付，背后算法非常复杂 。首先人脸库需要积累，技术团队可能要采集无数数据，才能得到更为精确的对比算法 。
此外，生物识别技依赖硬件终端的革新 。例如，刷脸付功能的手机摄像头，一个模组现在只需十几块钱，就可以达到比较好的拍摄效果 。但之前不仅像素质量低，价格也贵，无法做到大规模铺设 。即便如现在，线下刷脸付终端对摄像头要求依然比一般意义上的要高 。
众多技术路径中，支付宝如何确立推行人脸方案？
其实无论是人脸还是指纹，这些手段的目的是为了识别出对方是谁 。对支付方式的创新和研究，留招总结可通过三个维度来确认：what you know（你知道什么）、what you are（你是谁），what you have（你有什么东西） 。
以前，我们一直用的都是“what you have”和“what you know”，比如一张银行卡配上密码，但这两样东西都带来了负担，比如忘记了密码怎么办，银行卡丢了怎么办？即便在移动支付时代，依然要依赖智能手机 。
理论上，最好的方法就是“what you are” 。因为脸、指纹、DNA都是被动的，对于用户来说投入的成本是最小的 。比尔·盖茨出门就不需要带名片，大家都认识他 。
技术从实验室到商用，往往是渐进式的发展，它需要积累到一定程度，然后才会是跳跃式发展 。指纹识别被研究50多年，近几年才被大量应用于各种场景，因为它的通过率超过一定量级，才会被用户所信任 。
人脸识别也是如此 。2016年12月前后，支付宝做了一轮突击，他们想快速提高通过率，当时主攻的是支付宝APP登录页 。基于这样的技术基础，一年后支付宝开始尝试把刷脸付应用于线下 。
2017年9月，支付宝刷脸付第一次在肯德基被应用，此后一年时间内100个城市上线了100万台刷脸设备 。今年8月15日开始大规模商业化 。
被遗忘的
蚂蚁金服副总裁陈亮告诉「蓝洞商业」，除了人脸外，支付宝还做过指纹、掌纹、签名、声纹等尝试，有成功有失败 。
2012年愚人节，受年初《碟中谍4》上映的启发，蚂蚁金服跟大家开了个玩笑 。大意是，识别人眼的技术已经不是梦想，眼球识别、眼纹识别和虹膜识别是研究进展最快的几个方向，“视网膜支付”箭在弦上，准备好你们的眼睛了吗？
此后，每年他们都会在这天大胆想象黑科技与支付的关系，从“意念支付”到“空付” 。但不要以为，这真的就是想想而已 。
支付宝投入生物识别技术最早可以追溯到2007年 。苗人凤解释，当时他们看到支付未来的两个核心方向，移动支付和全面脱媒 。更具体一些，只有生物识别技术才能帮助人不依赖媒介，达到未来无感支付的理想状态 。
2011年，最先被重点研究的两个生物识别方向是虹膜和声纹 。按照留招所说你知道什么、你是谁，你有什么东西三个维度，账户安全首先要完成人自身的身份校验问题 。
这两个方向被选定跟当时PC为主的历史背景有关，人与电脑交互更多停留在“视听”层面 。但最后发现，虹膜和声纹实现起来太难 。
支付宝从中科院调来一台虹膜识别技术的机器，体积超大，差不多有一人高，而且据说主要应用在工业领域 。要想把这样的功能浓缩在PC摄像头里，无疑痴人说梦 。
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