隨著自動販賣機、自助結帳機的快速普及，從一杯拿鐵到高價耳機，自助結帳的消費方式不僅提升消費便利性，也解決零售業者人力短缺的問題。然而，像菸酒等需要年齡驗證的商品，仍因無法辨識購買者年齡而無法導入自助結帳的模式。
AI 生物辨識是否能協助解決年齡驗證的難題？透過即時人臉影像進行年齡推估，不需人工查驗即可初步篩選是否符合購買條件。隨著 AI 模型訓練與深度學習演算法的進化，年齡預估準確度已大幅提升，國際標準機構（如 NIST）也開始進行廠商演算法的準確度測試，顯示市場對 AI 人臉年齡預估技術的高度期待。
本文將深入探討人臉年齡驗證技術的發展現況，涵蓋其重要性與市場趨勢、準確度與可信度分析，以及在各類應用場景中的潛在商機與未來展望。
實體零售商店如超商、超市、量販店等，在販售菸酒類商品時，必須確認購買者是否已年滿18歲，店員會要求購買者出示身份證件來驗證年齡。此外，根據《菸酒管理法》規定，酒類販賣不得以自動販賣機、郵購、電子購物或其他無法辨識購買者年齡的方式進行。這意味著網路販售酒類也必須有適當的身分驗證機制。
在AIoT時代，自助設備與線上平台日漸普及，但年齡驗證仍須人工確認，無法完全自動化。AI 年齡預估技術可透過攝影機即時拍攝人臉並進行分析，幫助判斷顧客是否達到法定年齡，且過程中不會儲存任何個人資訊，符合現代對隱私保護的需求。
在實體零售店面中，當消費者購買菸酒等受到年齡限制的商品時，店員會直接要求購買者出示身份證件來驗證年齡。但在 AIoT 時代，自助設備與線上平台日漸普及，傳統的人工查驗方式已不敷使用。
AI 年齡預估技術可透過攝影機即時拍攝人臉並進行分析，幫助判斷顧客是否達到法定年齡，迅速完成年齡驗證，除有效縮短排隊時間外，過程中不會儲存任何個人資訊，符合現代對隱私保護的需求。
許多高人流場域（如酒吧、體育場館、演唱會現場）通常設有自動販賣機。若引入具備 AI 年齡預估或身分驗證功能的智慧販賣機，就可合法自動販售香菸與啤酒，不需額外配置現場銷售人力，不僅提升營運效率，也避免人力疲乏與管理成本。
在國外案例中，如日本、德國已能在販賣機加入卡片或影像辨識技術驗證購買者是否達法定年齡，未達成年者機器會拒絕交易或要求人工驗證。
購物中心和百貨公司可以根據購物者的年齡結構調整電子看板播放的促銷活動資訊。也可以透過蒐集到的分析數據進行播放內容調整。
也有研究指出，台灣資策會已與高雄捷運及媒體業者合作，在捷運站內導入多媒體廣告系統結合電子看板，能依照蒐集到的觀眾特徵與行為數據，動態調整播放內容。
資料來源：資策會FIND
關於社群媒體對未成年人的影響的討論一直在持續。澳洲是第一個禁止 16 歲以下兒童使用社群媒體的國家，而德國已首度批准 AI 年齡預估作為網路內容的年齡驗證工具。更多國家如挪威、法國、德國和義大利等已提議立法，制定年齡保障措施，以保護未成年人所使用的網路安全。
美國國家標準與技術研究院（NIST）制定了一項針對年齡預估和驗證 (Age Estimation & Verification) 的人臉分析技術測試（FATE, Face Analysis Technology Evaluation）項目，此項測試旨在評估AI年齡預估演算法的準確性，方法是讓 AI 演算法根據人臉照片推算年齡，並比對實際年齡來計算誤差範圍（MAE，平均絕對誤差，指高於或低於實際年齡的變異範圍，因此 MAE 值越低，準確率越高）。
在測試中 NIST 測試了來自世界各地 23 種不同廠商的演算法、使用 270 萬張圖像對 18 至 30 歲的年齡預估進行了測試，並於 2025 年 4 月 14 日發布了最新測試結果。
FaceMe 人臉辨識引擎在多項 NIST 國際評測中都有亮眼表現，包括活體攻擊偵測（PAD, Presentation Attack Detection）和人臉辨識精準度測試（FRTE, Face Recognition Technology Evaluation) ，不論是 1:1 或 1:N 比對都名列前茅。而在 2025 年 4 月公布的NIST年齡預估與驗證(AEV，Age Estimation and Verification）測試中，FaceMe 的平均絕對誤差 (MAE) 小於 3.282 歲，在眾多參與廠商中脫穎而出，展現出高度的準確性與技術成熟度。
FaceMe 為一跨平台的人臉辨識引擎，支援即時自拍影像的辨識，具備高效能與低延遲特性，能廣泛應用於自助結帳機台、線上服務等年齡驗證場景。FaceMe 提供完整的年齡驗證 SDK 與 API，可靈活整合至各類軟硬體系統，支援邊緣運算與雲端部署架構，協助企業根據不同場域需求，實現高效且具擴展性的人臉辨識解決方案。
AI 人臉辨識年齡預估技術的發展前景相當看好。它不僅能高效率協助完成年齡限制商品的自助購買流程，更可以透過影像即時分析，無須蒐集或儲存個人資料，便能完成初步的年齡驗證，有效兼顧個資隱私與法規合規。隨著演算法不斷優化、平均絕對誤差（MAE）持續下降，越來越多國家開始評估並導入此技術，推動AI年齡驗證在自助結帳及線上內容分級審查的應用。
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