随着人脸识别技术的逐步推进，“刷脸”支付技术已经开始走进我们的生活。正如你所见，AI技术也经历着一个慢慢成长的过程，然后走向我们身边。

所有节日中，春节无疑是最有购物仪式感的一个。和圣诞、七夕这种以年轻人为购物主力的节日不同，老少一齐上阵的年货采购，最能看出购物所发生的“国民级”变化。

就拿支付来说，我们走过了按人头领配额的粮票时代，进化到钞票后迎来了银行卡和信用卡，再到移动支付普及不久后，我们又看到最近支付宝的人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入商超，相信会有不少人会在今年拥有第一次刷脸买年货的奇妙经历。

不仅如此，代表支付宝最新多模态生物识别技术研发进展的设备“310099”，也亮相浙江卫视大型科技综艺节目《智造将来》，并成功完成现场挑战：

从500位蒙面观众中找到1位目标人物。当金融级生物识别技术开始走进大众的视野，我们可以向前回溯直到源头，从支付宝团队的工程师们的故事来看，这一项技术是如何走过渊远的河流，从实验室进入我们生活。

2015，元年开启

从概念上来说，生物识别意味着利用人体固有的生理特性，和行为特征来进行个人身份的鉴定。总的来说，指纹、人脸、虹膜、声音、步态甚至笔迹都可以被归列与生物识别技术体系之中。

不过随着人脸识别技术的推进，大多数时候我们对生物识别的理解就是“刷脸”。而对于刷脸的第一印象，则是下面这张图。

2015年，德国汉诺威CeBIT展会上马云第一次向德国总理默克尔展示了支付宝的刷脸支付技术。

此后立刻引起了大众和产业的密切关注，有人调侃以后买买买更难自控，有人关注安全问题。但当时只有支付宝的技术团队自己知道，当时团队内部对生物识别技术的设计还在起步阶段。

对于他们来说，马云的这一次展示，无异于一首战歌，将支付宝的目标昭告天下，让团队也承担起了大众的期望。就像蚂蚁金服IoT事业部生物识别技术负责人李亮博士在接受采访时所说的：

当然，支付宝对人脸识别技术早有规划，从2014年开始，除了深度学习让图像识别技术有所发展之外，移动时代的来临也给这家支付巨头提出了全新的技术要求。李亮博士回忆，他们发现人脸识别技术可以解决移动支付风控中的很多问题。

在PC时代，网络支付风控技术体系的运行顺序是这样的：先看交易是否安全（是不是钓鱼网站链接、有没有被劫持），再看支付宝账户是否安全，然后是设备是否安全，最后再用密码、验证码来证明用户是否安全。

但团队很快发现，这种运行顺序在移动支付时代很容易成为对用户的一种打扰。移动支付时代使用支付宝进行交易、转账的人越来越多，支付宝的应用场景也越来越多。

想象一下，当你正在商场里疯狂血拼，突然来了条短信“频繁有大额支付，需要输入验证码进行验证”。但对于支付宝技术团队来说，保障安全的前提下，一切不必要的打扰也是不能接受的。这种对用户体验的追求，也给这项技术埋下了一颗种子。请记住这颗种子，它很重要。

于是团队希望能应用以人脸识别为代表的生物识别技术回归本源，先用人脸识别来验证当前用户的身份，证明了你是你，剩下事情就可以在顺畅使用的状态下进行了。

这也是人脸识别技术能够真正进入我们日常消费生活的缘由。

隐私与安全的前序曲

在我们真正感知到人脸识别技术之前，支付宝技术团队耗费了大量精力在技术安全的打造上。

在密码时代，守护我们安全大门的钥匙是一串只有用户自己知道的数字，即使当一条密码被泄露破解，我们也可以立刻更换其他密码。但进入了智能化时代，我们的“密码”可能每天抛头露面，暴露在各种摄像头之下，不可更改。这就意味着，支付宝要保证生物信息保护足够的可靠性。

从用户的角度来看，“刷脸”这件事的安全性同样关乎于隐私。

在2017年，我们曾经就刷脸支付问题在粉丝群里进行了小范围的调查。而得出的结果是，除了一些平时较为关注技术的人会考虑人脸支付的安全性，更多普通人下意识的反应是“刷脸时我的照片被谁看到了？”

想要打下生物信息身份认证的地基，就要把每一根钉子都钉在最脆弱的地方。

为了解决隐私保护问题，支付宝技术团队研发了独有专利保护的图像脱敏技术，对上传的人脸图像进行脱敏和加密处理。

同时，生物秘钥生成技术和加密空间共享学习技术，也成为支付宝技术团队重点研发项目。在满足生物特征识别能力的同时，满足生物特征模板单向变换和可撤销等要求，实现对用户的隐私保护和分布式数据的安全使用。

支付宝还“捎带手”完成了一件关于生物识别的“小事”——在国际标准化组织（ISO）于挪威约维克召开的会议上，支付宝拿下国际上首个基于生物识别身份认证领域的制定标准。

“标准”背后仍然是支付宝对于“信息安全”的理解和要求，要让生物识别走向正确的方向——安全。

信息安全相比生物特征识别，一个是重在安全保护，另一个则重在生物识别技术本身。但对支付宝来说，技术的唯一目的地就是保护用户的安全，至于人脸、指纹包括生物识别以外的技术手段，都是抵达目的地的交通工具。支付宝所提出的整体“BASIC”战略布局中，安全（Security）和区块链（Blockchain）、人工智能（AI）、物联网（IoT）和计算（Computing）等技术一齐并列，也表示了支付宝对安全问题的坚定重视。

在刷脸支付真正产品化之前以及使用过程中，工程师们一直在那些我们看不到的地方，谱写着隐私安全的前序曲。

工程师们的出埃及记

但对于一款产品来说，仅仅有安全是不足够的。在今天我们几乎已经习惯了刷脸支付，支付宝的线下人脸支付一体机“蜻蜓”也开始铺设普及时，可能不会有人知道，即使刷脸登录这样一个看起来很简单的功能，也曾因为糟糕的用户体验被用户和公司高层疯狂吐槽。

开启公测时，出现了很多工程师们曾经意想不到的问题，例如很多用户不知道如何打开人类识别的摄像头权限；有些用户也搞不清“向左转向右转”式活体检测的方法；有的用户则是不太习惯没有滤镜的前置摄像头……

在这些细碎又庞杂的问题中，关于用户体验执着的种子已经长成萌芽。

我们要认识到一个事实，任何一项新技术，都要有一定的适应期和学习期。就像一开始人们认为蒸汽火车是巨大的钢铁怪兽，如今出行却离不开它一样。

而率先推出这项技术的企业，难免要承担一些教化市场的责任。

从支付宝团队的角度来讲，既然用户对于新技术产生不适感是必然的，那么最好的方法就是用尽一切办法提升用户体验，消除其中的不适感。

因此，工程师们开始了一系列细致的工作，针对N款手机机型调试算法；在用户与产品接触过程中做日志标记，寻找每一处可以优化的细节；还要拉着产品经理一起，追着公司里的保洁阿姨和环卫大爷做用户体验调查；甚至主动申请去客服部门义务帮忙，来收集更多调查样本。

在人脸识别技术首次上线之前，内部的UI交互迭代了十次、细节反复修改了上百次、蓝军自攻击演练不计其数……

而且公司里的阿姨、大爷和快递小哥已经“不堪其扰”，几乎能叫出每一位工程师的名字，客服部门同事甚至以为工程师们做客服做上了瘾舍不得离开。

终于，在2016年6月30日支付宝首次开放人脸登录时，通过率从最初的45%上升到81%，比公测时高出了近一倍，同时60%的人刷脸耗时减半。

如今说出这组数字时轻描淡写，但李亮博士知道，那段魔鬼式优化的经历，对于支付宝团队来说，不亚于一出“出埃及记”。

此后肯德基上线刷脸支付，再到便利店，再到出行场景和市政、医院，支付宝的人脸识别身份认证开始规模化的铺开了。从此刷脸的用户中有了记不住密码的老人、大采购时腾不出手的主妇、冬天不愿将手从手套中拿出来的外卖小哥……

作为用户，我们也开始发现，原来刷脸支付的便利程度，比想象中高得多。

AI产业化的故事，永远未完待续

当人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入线下场景时，支付宝工程师们成为“攻城师”，他们提供了一个技术产业化的范本。而我们也看到，在人工智能相关技术不断落地行业应用的今天，AI从实验室到现实世界的路径，可能要比其他领域更短一些。

例如利用神经网络黑箱的力量，我们甚至可以将几个G的西瓜照片变成一个“西瓜品种拍照识别工具”。

而任何一种技术都一样，对于用户的尊重和保护，是通向产业的唯一路径。今天生物识别标准的城郭中，我们看到蜻蜓飞扬、树木繁茂。曾经对人脸识别技术抱有怀疑的人们，如今可以在技术不断创新和迭代过程中，享受刷脸所带来的便利。

相信在更多AI技术成熟成长，走向我们身边的过程中，我们也能看到很多像支付宝工程师们一样有趣的故事。毕竟，AI产业化的故事，永远未完待续。