我很赞同一楼胡嘉琪先生所说的：“人脸识别技术是一项场景性非常强的领域，......，甚至其核心技术能力不在于算法本身，而在于对场景的深耕研究。 因为技术上来说，各家的识别准确率相差不大，LFW数据都很接近，真正区别出差异化的点是在于如何应用，在什么场景里，以什么渠道打入市场，人脸识别的应用领域还是相当广的，我所知的就有以下领域：金融保险、新零售、机器人、工地考勤等。 开为科技不同于其他人脸识别公司的地方在于，我们不仅做人脸识别，而且前期在增强现实领域也有很深的积累，AI+AR的技术以智能广告屏硬件的形式落地使我们在新零售场景有很好的切入点。 具有摄像头的显示屏可以实现人与商品的直接互动，用户站在广告机前，摄像头会自动识别l人脸，并且添加3D渲染模型和特效，这种全新互动式广告效果，可以让用户自己为自己代言，甚至多人互动，传播性比普通广告机强。同时，通过摄像头结合人脸识别技术，可以实时收集数据，如人数、观看时长、性别、年龄和情绪等信息，分析处理这些数据可以实现精准投放广告。 以下是我们AR+AI的一个小DEMO： AR_AI_Kiwi

我从一个面试者的角度来回答这个问题吧。 因为实验室跟商汤有合作，所以老师推荐去面试过，考察的东西比较基础，会问你一些常见的算法和调参技巧，还有会不会使用一些流行的框架。之前在北京西北旺科技园某厂实习过，所以跟百度的人脸识别也打过交道，百度看重的是有没有发paper，发了的话会看是什么层次，顶会的就不用说了，直接就招进去了。上个周刚去杭州面海康威视，除了问项目之外，还让我推导神经网络的反向传导，写出SVM对偶形式的KKT条件，因为项目中用到了LSTM，让我画了一个LSTM的内部结构图，还问到了Tensorflow的源码。结果是拿到了商汤实习的offer，海康是校招offer还在等待，百度的最后被拒了。个人感觉海康问的挺有难度，而且全方位考察面试者的能力。人脸识别领域不知道谁会登顶，但安防领域，海康已经是位居前列了，而且潜力很大。 最后希望我能顺利拿到海康的offer~ ============================================================== offer已拿~

纠正一点，依图的3.8亿是人民币，别家是美元

　十年前，进入安防行业不愁卖监控。十年后，安防人有点愁，监控怎么卖?近年来，安防行业集中度进一步提高，出现强者恒强的局面。安防巨头凭借技术研发、资本以及销售渠道的优势抢占市场。与此相反的是，中小型企业却觉得安防越来越难做了，与巨头的差距也正在拉大，寒门还能培养出巨头吗? 　　笔者认为，在安防行业，寒门或许难出状元，但是贵子却并不难出。近几年，安防新贵也并不少，风头也是一时无两。如在人脸识别领域，商汤科技创办三年，就融资4.1亿美金，并斩获“全球融资额最高的人工智能独角兽企业”称号。除此之外，云从科技、依图科技等安防“新贵”也均获得了千万美元级融资。仅人脸识别领域，就能培养出四只独角兽，安防应用潜力巨大可想而知。在这里不妨再提一次安防市场有多大，2016年我国安防市场规模就已经达到5400亿元，根据机构预测，2020年安防企业总收入还将达到8000亿元左右。三年时间，2600亿元市场空间，安防完全有能力孕育更多独角兽。 　　那么，安防寒门如何培养贵子呢?兹以为可以从以下几个方面出发： 　　1.避免在巨头的主航线竞争，寻找自己的蓝海 　　中小型安防企业想要“小米加步枪”干掉“飞机大炮”，并非易事。因此，中小型企业与其在红海中与巨头血拼，还不如寻找无人蓝海航行。笔者建议，中小型安防企业先找准自身定位，在细分领域发挥长处，从而成为拥有高品质、差异化产品的专业品牌。 　　2.用户至上，优质服务折服人心 　　巨头很难为每位客户提供一对一的贴心服务，而中小型企业在这方面有明显优势，可以与客户进行一对一互动。在互动过程中，安企可以了解每位客户需求，及时调整安防产品和服务，以此来留住老客户。笔者建议，中小型安防企业重视安防运维服务。因为随着平安城市、智慧城市的建设，暴增的监控设备以及长年累月积累下来的安防设备，需要有专业化、市场化的运维人员进行维护和检修。对大型安防企业来说，运维服务是“鸡肋”，巨大投入并不能带来丰厚回报。但对中小型企业来说则是机遇，既避免与巨头竞争，还能带来稳定的业务来源。 　　3.背靠大树好乘凉，与巨头联合 　　在安防工程中，中小型企业由于规模小，往往处于弱势，很难中标大项目。这时，中小型安防企业不妨寻找强大的合作伙伴，来弥补自身短板。安防“新贵”在前期，也多通过与传统巨头合作的方式实现市场布局，比如云从科技与公安部、四大银行建立联合实验室，占据银行市场“半壁江山”，赢得安防大项目。 　　结语 　　在安防行业，强者恒强局面并不意味着“富的越来越富，穷的越来越穷”。中小型安防企业的优势在于“船小好调头”，更容易察觉到市场变化并做出改变。目前，细分市场繁荣、消费市场潜力惊人，中小型安防企业要抓紧机会实现转型升级，从过去的向成本、人力要红利，转变为向智能技术、向服务维护要红利。

当然是公安三所

说的好。我觉得是海康威视。 你说的这些算法公司技术实力很强，但安防系统作为一个整体解决方案绝对不是算法强就能搞定的。 另外安防领域市场很大，海康已经做到全球前几了。从供应链，渠道，技术底蕴(不仅包括你说的dl算法，还有采集板卡，图像底层的isp算法等等)，他们对于海康来说可以称得上小字辈了。 另外海康有国资背景，这对于安防这种领域的意义不言而喻。

人脸识别和安防是两个完全不同的领域，以下答案是人脸识别市场而言的。题主说到的这几家公司都是计算机视觉领域中Tier 1的技术服务商，都具备很不错的技术团队，目前拿到的融资也非常可观。 但是，人脸识别技术是一项场景性非常强的领域，在不同场景之间，如证照比对、嫌疑人排查、有配合的1:1识别、无配合1:1识别（即不能要求对象在摄像头前站好，摄像头从隐蔽处抓拍人脸），其应用难点与技术路线有非常大的差别，甚至其核心技术能力不在于算法本身，而在于对场景的深耕研究。

所谓的场景深耕，就是紧密围绕场景需求，以商业上能接受的代价（价格、计算延迟、维护性等），针对场景的特征并大量收集场景数据，不断调试方法或者使用多个方法的组合，走过一轮轮alpha、beta到zeta的版本号，最终实现产品化，其过程并不是一个算法打天下这么简单。

但这里摆在这些人脸识别技术提供商面前的一道难题是，人脸识别技术自身并很难构成一项单独的应用，必须与其他业务或者产品结合。比如技术+摄像头，成为智能视频监控设备，或者与传统支付产品结合，在密码/手机验证码上再加一层人脸识别验证，类似还有ATM机上增加人脸识别，才能在特定场景中形成具备商用价值的应用。 在上述背景下，人脸识别技术提供商与应用场景之间，存在一定的距离，它们不得不站在其他产品或商业模式的后面，导致缺乏对场景的深入把控，甚至难以获得升级技术赖以为生的场景数据，而缺乏对场景的把控，将导致技术本身难以通过有效的场景深耕而获得质变。 因此，我们看到了这几家人脸识别技术供应商，纷纷与在安防等领域具备场景纵深的企业深度合作。如商汤科技与老牌安防上市公司东方网力成立合资公司深网视界，利用双方优势推动人脸识别技术在安防产业的落地，另外还有云从科技绑定智慧城市上市公司佳都科技，以及依图科技+传统身份识别领域解决方案神思电子的案例，当然少不了旷视科技自身的阿里系背景，毕竟单靠技术算法本身，在缺乏场景深耕的情况下是难以有所作为的。 通过场景+技术这两个视角，观察这几家公司走向的逻辑就清晰了：第一、是否具备人脸识别应用场景深耕的禀赋，或者能与具备场景的合作方深度绑定？第二，能否在具体场景中取得商业化突破，并反映在具体的销售收入数据上？第三，回归到算法技术，除了CNN等传统计算机视觉技术外，是否能取得技术的突破，比如引入人脸3D信息、多特征融合、或者在1：N/N：N上海量人脸比对场景中更优秀的搜索策略？最后这点可反映在各公司发表的论文主题及质量上。 题主关心的上述几家公司谁能跑到最后这个问题，目前老实说还很难下结论，但可以肯定的一点是，人脸识别的市场规模是支撑不起这些公司同时存活的。

谢邀。 先说结论，人脸识别市场和人脸识别安防市场是两个层级的市场，在这两个市场上，云从君预言短期内谁都主宰不了，市场规模足够养活几个大型企业，就像现在的海康和大华。 为什么呢？ 第一、人脸识别市场足够巨大。 仅仅是金融市场便能挖掘出千亿级别的规模，安防市场体量只多不少，另外还有更多的B端C端市场等待培育挖掘。当然，现在市场上存在一些泡沫，简单的只看估值的和，以现在市场的培育程度很难支撑。 人脸识别与千亿市场：狂飙突进的金融科技改革 第二、应用为王。 中美之间在人脸识别技术基础理论上还有差距，在应用上中国却已经开始领先，究其原因，实名制、安防作为刚需让人脸识别技术在国内比在美国有强大的推动力。 刚需推动市场活跃，市场活跃引发竞争，竞争加速科技进步，活体检测技术就是应用层面领先美国的典型。 在国外，当人脸识别技术正在各地缓慢尝试，日本机场今年尝试上线人脸识别，国内在多年前已经开始大步尝试推进。 同样，金融，公安也在开始大规模接触，尝试，上线各种人脸识别产品。 人脸识别技术国内机场发展简史 第三、计算机视觉的扩展性。 也许有人会说单是做人脸识别看起来太单调，云从君认为能将一项技术做深做精，充分挖掘各个行业需求就已经很了不起了。 在重点行业扎根并能产生现金流养活自己以后，可以扩展做图像等其它领域的识别，通过人脸识别产品预留的接口形成合力。 因为本质上人脸识别、物体识别、人体识别都是模式识别的分支，扩展起来会相对跨领域来说比较容易。 最后， 作为一个可持续发展的公司，在紧抓技术的同时，必须打造能解决客户实际问题的方案与产品，找到能带来足够利润的细分场景落地应用。 目前人脸识别的这些场景主要集中在金融、安防等B端市场。

第一次修改 原回答冒昧的只答海康威视貌似有点幼稚了。 最近准备秋招面试，参加宣讲会加上面试的时候与面试官聊天，对这个问题有了更深一步的认识。 现在的人脸识别一般是在银行界和部分公安局应用，商汤，依图，云从等公司都有不小的市场份额。区别在于:商汤做的比较种类比较多而杂，听宣讲会，它有人脸识别，美颜，自动驾驶方面的车道线，物体检测等都在做(发论文用)，依图在安防行业做的比较多，云从是银行界份额最大吧。 我一直在想，这个问题我也在听宣讲会的时候问过商汤的CEO徐立，那就是现在各个AI公司都是在争霸期，最后是有一个通用标准来融入各家人脸识别厂商，还是一家独大，天下归一。毕竟建设一个国家的“天网”系统，要么是多家按照统一标准协作，要么就一家来做。徐立回答也是说，可能政府出面指定标准更现实。 各个公司不知道为啥，为何不努力争取建设一个全国性的天眼系统呢。 当前，监控设备厂商(海康，大华等)与人脸识别系统(依图，商汤，云从等)是两边分开做的，人脸识别系统可以接入任何监控设备厂商的视频。以后海康、大华会不会做自己的人脸识别系统，那就不知道了。如果监控设备厂商自己也做人脸识别系统，他们有渠道优势，或许能近水楼台先得月。 原答案~~~ 你怎么忘了海康威视，现在海康威视也在做深度学习和计算机视觉，而且16年在ImageNet也取得了不错的成绩。海康威视本来就是安防领域的佼佼者，我感觉最后借助它自己的监控产品渠道，成为人工智能安防老大的可能是它。商汤也在跟国内某个安防上市公司合作（东方网力，谢谢评论里面朋友的指出），但这个安防公司跟海康和大华不是一个量级的吧。不管怎样，海康17年来股价好像大涨了。 商汤在CVPR17上提交了20几篇论文，也是够厉害的。 诚如题主所言，安防是一个巨大的市场，如果中国的道路能够到处装上摄像头，结合人工智能算法，那还真是法网恢恢疏而不漏。这个市场很大，应该能留下一两个巨头，具体是谁，拭目以待吧～