传亚马逊“手掌支付”前景可期

 根据《中国生物识别技术行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》预测，到 2020 年全球生物识别市场规模将增长至 250 亿元。尤其是在金融行业里的应用，生物识别已经深入到开户、支付、取款、借贷等各个领域。和人脸支付、二维码支付相比，手掌支付的便捷程度又更高一些，这种“手掌支付”技术基于计算机视觉，辅之以深度几何，可以识别出接受扫描的每只手的形状和大小，根据关联的信用卡收费，不到 0.3 秒就能完成支付，普通的银行卡交易通常需要三到四秒的时间。不过，目前亚马逊拒绝对“手掌支付”消息发表评论。

2018 年被认为是支付 3.0 时代的起点。在那一年，以淘宝双十一为例，2135 亿交易额诞生的背后，指纹和刷脸第一次成为主流支付方式，占比超过 6 成。未来，我们还有新的支付交互式变革吗?来自亚马逊的消息可能会让你为之兴奋。外媒报道，该公司目前正在悄悄测试一种扫描仪，它可以识别出一个人的掌纹手掌信息并以此为结账方式。亚马逊希望未来几个月在亚马逊全食超市推出这种结账方式。

亚马逊要直接“跳过”人脸支付?

据了解该项目的消息人士透露，亚马逊纽约办公室的员工正在负责测试这种“手掌支付”，他们会在少数几台自动贩卖机上使用这种技术购买汽水、薯条、麦片和手机充电器等商品。这种高科技传感器与 iPhone 等设备上的指纹扫描仪不同，不需要用户用手触摸屏幕表面。相反，他们使用计算机视觉和深度几何来处理和识别需要扫描的每只手的形状和大小，然后才会刷已经存档的信用卡进行支付。

这个代号为“Orville”的系统将允许拥有亚马逊 Prime 账户的顾客在店内扫描自己的掌纹，并将其与顾客的信用卡或借记卡绑定。该消息人士称，目前其精确度在一百万分之一以内，但亚马逊的工程师们正在努力将精确度提高到一亿分之一。亚马逊希望在明年年初将这项技术引入旗下的几家全食超市，并最终将这项超高速结账技术推广到美国所有门店。消息人士称，该技术推出的速度，将取决于超市设备的安装速度和相关员工的使用培训速度。

个人理财网站 Status Money 的创始人兼首席执行官 Majd Maksad 表示：“零售商一直对加快结账速度很感兴趣。只要走进全食超市就能发现，结账处排着长队，这是一个很大的问题。”他说，如果这项技术成功的话，有望鼓励消费者花更多的钱购买超市产品，“当人们不用现金或信用卡等有形物品结账时，他们往往会花更多的钱”。

亚马逊一直是探索无人商店的先行者之一。此前，该公司曾经推出过 “Amazon Go” 连锁无人支付便利店，允许顾客仅用一款手机应用程序就能在旋转门处结账，在不经过收银台的情况下把购物袋装满并直接走出商店。和此前国内一众无人零售店一样，这种支付方式依赖计算机视觉和遍布于全商店的传感器阵列。

早些年，DeepTech 曾经现场体验一些国内的无人零售店，据介绍，对于一个零售店无人支付系统来说，整个支付环节可以分为两个部分：识别所购商品、结算。其中，商品识别一直是零售店无人化的难题，传统的解决方案是采用 RFID(Radio Frequency Identification)无线射频识别。该技术的应用已经比较成熟，常用于动物追踪、物流系统、图书馆管理等。遗憾的是，便利店使用 RFID 方案将面临成本上的巨大阻碍，因为他们必须为每一件商品都粘贴 RFID 标签才能实现识别效果，除此之外，顾客完成购物后也必须经过一个设有 RFID 识别器的感应装置。而且，RFID 方案还在同时识别多个商品上表现不佳，这对充满更多不确定性的无人便利店场景来讲简直是灾难。

在商品识别上，亚马逊的无人便利店 Amazon Go 据称完全摒弃 RFID 方案，采用时下热门的计算机视觉技术来解决这个问题。此外，市场上还有另一种采用多模态技术的解决方案，即 RFID 、计算机视觉等技术的结合使用。“手掌支付”和之前的这些无人化技术手段相比，其带来的最大改变在于购物者甚至不用带手机。

当然，目前还不清楚消费者是否会对这种支付手段感冒，正如人脸支付也并未成为最主流的支付手段一样。虽然人们很乐意用生物识别数据解锁他们的手机，但目前还不清楚他们是否愿意以这种方式支付费用。更有意思的是，亚马逊似乎决定跳过面部识别技术。专门研究技术伦理的独立研究员 Stephanie Hare 指出，亚马逊可能做出了一个判断，那就是美国人可能不会愿意用面部识别支付，但是他们可以接受用指纹或掌纹支付，“因为这和面部识别的感觉不一样”。

未来的生物信息支付手段

图丨2018年生物支付时代到来(来源：支付宝)

而回顾生物信息支付的发展，指纹识别技术、人脸识别技术引领了生物识别技术的商业价值爆发，前者更多地和移动互联网、智能手机的崛起相绑定，后者则受益于人工智能的快速发展。中国可以说是这两项技术蓬勃发展的全球最重要的一大市场。以在这两个方向皆有涉猎的国内生物信息支付企业支付宝为例，其在 2007 年就关注到生物识别技术，认为只有生物识别技术才能帮助人不依赖媒介完成更安全的支付。

发展到今天，尽管我们还需要媒介才能实现支付，但指纹支付的成熟程度已经毋庸置疑，多家人脸识别厂商更是进入到竞争准确率的后几位小数点的阶段。生物信息支付技术已经渗透入消费者的日常生活，其商业价值已经得到全面验证。除了指纹和人脸，现也有一批技术团队正在借助人工智能实现虹膜、静脉、体态、步态等生物识别技术的进一步突破。

以步态识别为例，腾讯的优图实验室近日就宣布其在步态识别上的最新成果——提出“OGFN(Ordered Gait Fusion Network)算法”，可提升步态识别精度。据介绍，对比已经被人们广泛知晓的人脸识别技术，步态识别通过捕捉人类行走模式进行身份识别，即使是在换装、换场景、面部遮挡等情境下，也可以准确识别，在刑侦安防、医疗康复等领域具备很强的应用性。

事实上，手掌信息作为生物特征存在的时间要长于指纹或面部识别。但受限于识别设备的成本和效果，手掌识别并没有大规模地走向市场。如果亚马逊的尝试突破了识别设备的这些使用门槛，同时验证了一定程度的安全可靠性，我们可以期待一种新的生物信息支付手段再次改变人类的日常生活。未来几年，我们仍有机会见证生物识别技术的新一轮爆发。