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支付宝一直是支付技术的引领者。在微信小程序生态已经玩出花来，支付宝逐渐变成工具类APP（日活很高，但是没事你不会去刷它，用它只是为了支付、花呗、余额宝）的现状下，需要在产品形态上拉开和友商的差距，多找些花样吸引消费者，只要降低了友商支付的使用频率就算成功。
除了终端支付设备，引入算力需求更高、更安全的刷脸支付，能增加上下游对阿里生态（云--数据中台--终端支付设备）的依赖程度，和阿里生态绑定得更深，加速洗牌速度。
对消费者而言，刷脸支付再进一步降低了支付门槛，同时消费者对无人售货柜、无人便利店的使用体验也更好了，方案完成度更高了，用起来更爽了，都会提高消费的频率。
微信支付也是这么想滴，所以两家不约而同地开始烧补贴推刷脸了。
讲完了驱动因素，我们来毛估一下整个市场的天花板。
刷脸支付要么是依附POS/收银机存在，要么是替代POS/收银机的存在；而对于用户来讲，除了无人商超这类增量的消费场景，大体的消费场景还是不变的。鉴于POS机市场趋于成熟且新场景的保有量基数太小，暂且用POS机保有量作为全部支付设备的量来毛估刷脸模组的市场。
根据易观的数据，2016年全国联网POS机保有量为2980万台，并以每年700万台的增量稳定增长。假设一直保持每年700万台增长到2019年，那么POS机总保有量大概5000万台左右。
讲完了刷脸支付的市场相关，这里岔开来讲个题外话。
结构光其实是个好东西，2D转向3D之后，有了深度信息其实可以做很多东西，除了支付的应用外，
当然话说回来，目前看下来除了手机Face ID以外，最先起量的结构光商用场景估计还是刷脸支付。VR/AR和机器人是下一代的联网终端，量最终也会跑得很大，但是至少目前还道阻且长。
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