这在移动支付发达的中国大陆自然不是困扰。星星点点的刷脸支付商用之火真正出现燎原的苗头，恐怕就要从2018年底蓝绿两家移动支付正式向线下抢地盘开始。而刷脸支付的核心痛点，还是解决手机不在身边或没电时的支付问题。谷歌的支付应用Hands Free，就是让用户在店内付款时不需要拿出手机。偶发场景与字符密码支付相比，并没有太大的体验改变，反而需要额外交出脸部特征信息，显然不够划算。

2018年12月，刷脸支付设备“蜻蜓”的出现将刷脸支付的接入成本降低了80%。2019年3月，“青蛙”上市。两家各自推出了设备推广奖励政策，商家努力一点甚至可以依靠补贴免费拿到设备。与此同时，不少代理商和“加盟公司”也伺机而动，依靠技术噱头各种拉人头，江湖传言的补贴金额一度夸张到了“100亿”。刷脸支付，智慧医疗，智慧校园，智慧银行，餐饮超市酒店，无感停车场，各场景解决方案，软件定制开发，支付设备批发，详细请百度“掌优电子 魏”

不知道有多少人会在刷脸设备前安然地展示自己的盛世美颜，反正落地战打了这么久，目光所及的大多数人都会像我一样，默默点开手机二维码扫码支付。甚至零售商家也会在结账时默认举起扫码枪，而不是主动询问一句“需要刷脸吗”。所以也就出现了吊诡的一面，尽管一举一动早已被数字化细致地交付给了网络，但有意无意地抗拒也在表达着我们对技术的态度。

商业机构的种种考量暂且不去说它，有意思的在于，人脸识别在今天已经并不是什么新鲜事物。但同样的技术，在机场火车站安检、公司门禁、防止行人闯红灯、寻找拐卖儿童等新闻出现时，主流舆论都是积极乐观的。而到了诸如用摄像头识别中小学生的上课表现，亦或是支付购物等场景中，负面和保守情绪就变得激烈了。

最主要的原因，可能是效率上的不对等。公共场合的身份校验，通过人脸识别能够大幅度地提升工作速度。比起由工作人员一张张核对身份证，或是派出所寻人，每秒十万次的人脸比对，算法带来的是人力所达不到工作量。

一些针对人群匹配的个人信息收集，往往也只会收集一些颗粒度以较大的摘要信息，即核心特征，只有在必要的前提下才会深入到能够识别个人身份的完整数据。但在很多场景，比如教室人脸识别中，并没有进行这样的隐私最小化处理，这就很容易招致安全风险。

而即便是结合了3D结构光等最新技术，刷脸支付也并不能完全保证身份信息的安全。某品牌快递柜的“刷脸取件”被小学生用照片破解，就侧面证明了人脸识别在技术上还处于比较前期的阶段。生物识别结果往往具有一定的模糊和不确定性，一旦与风险系数较高的个人财产、敏感信息连接在一起，引发防范心理也就不奇怪了。