据美国媒体Vox报道，如果这项技术确实能够实现，亚马逊可能将其应用在旗下的无人商店Amazon Go中。专利申请书也透露出蛛丝马迹：发明人一栏中的许多名字都来自Amazon Go的相关人员，包括技术副总裁Dilip Kumar和高级经理Manoj Aggarwal。
2017年，Amazon Go在亚马逊的西雅图总部大楼首次亮相。到目前为止，全美国已经开设24个这样的无人商店。消费者进入商店前，要先安装Amazon Go应用，并在闸机处扫描二维码。店内通过摄像头和传感器识别消费者的购物行为，系统则可以在消费者离开后自动结算。
消费者通过扫描二维码打开闸机。图自亚马逊。
然而，人工智能技术日益深入生活的同时，公众的隐私担忧也越来越甚。人脸作为生物识别特征数据的一种，具有容易暴露、难以更改的特性，公众对相关的收集使用活动就更为敏感。亚马逊的智能音箱Alexa近年来屡次曝出“窃听”风波，加上亚马逊研发了人脸识别产品并供给美国政府使用，由此给美国民众留下了负面印象，至今仍需要时不时面临舆论的质疑之声。
这或许也是亚马逊着力研发手部识别的原因。其专利申请书写道，传统的身份识别存在速度、准确性等问题，在应对欺诈风险时表现不佳。因此，生物特征识别出现，旨在通过难以复制的个体特征来解决问题。但传统的基于手部的生物识别系统需要用户的手和扫描设备之间的物理接触，会被人们认为不太卫生。传统系统的信息处理也比较慢，在人流较多时容易出现卡顿。
为了改善现状，亚马逊研发了一种使用红外线技术的新型扫描设备，用于获取用户手部的原始图像：一组图像用于记录手部的外部特征，如手部的线条和褶皱；另一组图像用来记录手部的内部结构，如静脉、骨骼、软组织或皮肤下的其他结构。由于使用了红外线等技术，用户并不需要将手部紧贴设备，只要将手掌置于设备上方即可。拍摄两组图像则主要是为了防范伪造掌纹的行为，毕竟，手掌内的血管信息难以造假。
上下的图像分别展示了手掌内外部的特征。图自亚马逊。
那么，如何用手部识别用户身份？原理和人脸识别差不多。系统会将用户的的手掌图像分割为更小的图像，从中提取出特征向量，并利用神经网络进行处理。经过特征向量的比对，系统便能辨认出来者的身份。亚马逊称，扫描设备可以放在给定位置的入口或出口，与用户的账户相关联。用户挑选物品后可以直接离开，系统会自动完成结算。
据《纽约邮报》等媒体报道，今年9月，亚马逊已开始在美国超市Whole Foods中测试这套系统。普通的刷卡交易需要3到4秒，但这一系统只需要0.3 秒，大大加快了结账速度。目前系统的识别错误率约为百万分之一，亚马逊正尝试改进到亿分之一以内。
事实上，从专利申请书来看，亚马逊预期的新系统使用场景绝不仅仅是无人商店，还包括了图书馆、医院、办公室等一切需要识别和验证用户身份的场所。亚马逊认为，与传统系统相比，新系统将用更少的计算资源实现更精确地身份识别，同时减少用户的等待时间。
与人脸相比，手部特征显然没那么容易被不法分子获得，手部识别相较于人脸识别，给人造成的“被侵犯感”也有所减少。不过也有外媒担心，一旦该系统被大规模推广，像亚马逊这样的科技巨头将掌握公众的更多隐私数据。
未来，你会走进需要识别生物特征的商店、医院或者图书馆吗？
亚马逊专利申请书原文：NON-ConTACT BIOMETRIC IDENTIFICATION SYSTEM
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