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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。