近期，旷视(Face++)推出的“刷脸支付”和“刷脸解锁”在金融行业和手机领域的接连落地引起了极客圈的广泛关注，通过和vivo、小米的合作，作为人脸识别行业领先的解决方案提供商又一次实现了“AI+”的创新，***了国内手机行业的刷脸时代。
实际上，不管是“刷脸支付”还是“刷脸解锁”，都是基于旷视核心的人工智能云服务（AI Cloud）实现的。在小米发布会的第二天，旷视(Face++)副总裁吴文昊在交流中向大家系统地介绍了旷视在一系列刷脸应用中所做出的改变和突破，并悉数了从最早的人像美容到金融、信用，再到如今的支付、解锁、零售等场景中里程碑式应用落地，旷视攻克了在算法上和在市场定位中一个又一个难题，并最终为人们呈现了一个可以靠脸走天下的“刷脸世界”。
然而在视觉人工智能系统中，卷积神经网络（CNN）起着至关重要的作用，无论目标检测和识别、人脸检测和识别，还是图片风格化编辑、美颜，抑或是直播用户行为分析，都离不开基础模型的支持。而如何让人工智能算法可以在移动端运行的更快并适配更多的移动设备，产业界需要更轻更高效的模型。
旷视(Face++)创始人CTO唐文斌透露，旷视研究院正在针对手机硬件厂商研发更小、更快的人工智能算法。不久前，前旷视已经发布了一款名为的 ShuffleNet 移动端的算法，可以从底层技术层面加快手机在图像或人脸识别应用中的处理速度。
“刷脸”正在改变人们使用手机的操作习惯和支付习惯。相比指纹识别和虹膜识别，人脸具有哪些优劣势，为何主流手机厂商开始纷纷抢滩刷脸解锁？曾为vivo和小米人脸解锁亲自操刀的旷视高级产品经理乔梁表示，指纹在数据采集环节十分复杂，不仅速度慢体验也很不好，需要反复多次采集，但是刷脸解锁仅需照一张照片即可，速度很快，另外在交互体验上，指纹需要手指接触配合，人脸则是非接触式的，可以在毫秒的时间迅速解开手机，综合体验起来更快更省力。
而除了通过云服务对金融和手机行业的赋能，旷视也正在利用人工智能、大数据、物联网等创新技术推动传统零售行业实现变革。2017年7月，旷视(Face++)与阿里巴巴在第二届淘宝造物节上推出了无人超市“ TaoCafe”之后，紧接着与国内多家智能零售品牌实现了战略合作。
智能商业产品线总经理宋晨介绍，通过人脸识别和智能感知技术旷视可以帮助实体零售和大型商超实现会员识别、顾客属性分析、顾客消费记录，打通线上与线下的用户数据，对顾客消费行为等多个维度进行分析，形成以人为核心的数据运营服务，在提升零售店面人效坪效及标准化程度、降低运营成本的同时，***化提升顾客体验。
随着旷视技术在各个场景中的落地，旷视将对技术和产品进一步打磨和升级，最终让“刷脸”能够真正成为一种让人们感受到便捷和安全的生活方式。
