不过在实践中，技术团队发现一个很大的问题，目前基于强大的数据分析，很容易识别两张近期的照片。但是对于识别十几年或者时间跨度更久的照片，并没有大量的数据可以分析。没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。
据了解，百度目前的跨年龄人脸识别训练模型使用的数据主要来自百度内部员工贡献的图像，再加之用一个大规模人脸数据训练好的模型作为底座，然后用跨年龄数据进行更新。对于数据量不足的问题，百度希望未来能有更多这样的数据，包括和公安部等政府机构合作。
在实际操作中，技术团队也积累了有益的经验。“我们利用正确的对比照片，不断纠正调整脸部特征维度的权重比例。如鼻子的权重数很高，识别时就重点进行鼻子的比对，以提高精确度。”杨抒含表示。
2017年两会期间，全国政协委员，百度公司董事长兼CEO李彦宏曾提案“利用人工智能技术来解决儿童走失的问题”。
李彦宏建议，国务院办公厅牵头，协调公安部、民政部等“反对拐卖妇女儿童行动工作部际联席会议”的重要组成单位，统筹企业和社会力量，利用人脸识别等大数据和人工智能技术，进一步提升儿童走失案件的侦破效率与破案率。具体建议包括：建立适用于搜寻走失儿童的人脸识别模型；建立覆盖全国的走失儿童数据库；将人脸识别技术与治安、交通监控系统相结合。
