商湯、雲從、依圖、曠視和格靈深瞳五家公司的深度學習演算法實現手段差別和公司產品優勢有哪些？

小白求科普

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這位同學的回答一開始還一本正經的引用其它數據資料，一旦涉及到行業內詳情的時候就只會忽悠了，明顯對業內業務趨勢不了解，回答也和問題不符。

別人問的只有2個，演算法，產品。你烏拉拉一大堆，還基本沒答到點上，槽點不少，比如以融資速率來判斷一個公司的發展勢頭。

賈躍亭哭暈在廁所。

不過這位仁兄虛虛實實忽悠功力不錯，我是看到這裡才發現你是真忽悠。

下面以個人相對熟悉的幾家分析一下，其它不熟悉的不分析，但不代表人家不行。

一、演算法實現手段與產品優勢

1.1 演算法實現

在計算機視覺業內的普遍認知上，一線計算機視覺公司的演算法總體上差距不大，尚無法拉開業務上的優勢，現在鼓吹比賽及數據集成績通常是為了拉升估值和融資額需要。

實現手段都是基於目前流行的深度學習，不同的是每個公司有自己的強項，這也和每家公司的擅長業務領域有關。

1.2產品及業務優勢

商湯：商湯主要提供早期的技術服務，以SDK植入到各個集成商中，並無過多工程級別的產品，商湯在直播美顏領域有著出色的表現，FaceU相信很多人都接觸過，這也導致商湯的技術在這方面比較擅長。目前商湯已經在進行轉型，希望打造相關產品大力進入安防行業。

曠視：曠視作為支付寶御用技術提供方，技術整體上是跟隨螞蟻金服的需求，主要通過face++雲平台提供遠程認證服務，這恰好契合了互聯網金融的需求，使得曠視在互聯網金融領域有所積累，雲平台服務也日益強大。

雲從：雲從的主要優勢領域在銀行、安防和機場，從成立開始，雲從一直在B2B領域耕耘，打造了從演算法到售後的全產業鏈體系。結合雲從自稱的「國家隊」背景，使得其業務在相關行業進展迅速，目前已經成為人臉識別機場、銀行業的最大供應商，安防進展也不容忽視。

二、融資情況及商業模式

融資和估值作為資本遊戲的玩法，這些東西可以參考，但無法用融資速率和估值來判斷一個企業是否優質，業務發展是否迅猛，因為估值和對外融資額都是可以人為操控的東西，數據也可以用過單來偽造，而真實客戶無法操控，捂久了容易露餡。

樂視是最新的一個例子。

雲從近2年沒有新融資，業務進展一樣迅速則是反例，資本只是助推劑，不是萬能葯，用不好可能是毒藥。

計算機視覺行業目前在無人駕駛及醫療尚無法產生可觀的盈利，無人駕駛技術成熟度還需2-3年，醫療壁壘比其它行業高很多。

導致大家扎堆做人臉，個人看法是誰有能力真正改變行業的生產方式，誰就是真正的贏家。這就是目前傳統行業+AI與未來「AI+」的區別。

這也是我與 @放飛人夜 觀點不同的地方，還有放飛兄的一些理解比較表面的地方，放在最後指出。

商湯和曠視早期是做B2C市場，無論是FACE++雲平台，還是直播美顏應用，後來發現無法產生足夠利潤，開始涉足B2B市場。現在是希望向平台型公司轉型。

雲從則是做細分市場和堅持做人臉，2015年成立以後很快統一了銀行市場，一家獨大，目前因為承接了國家發改委的人工智慧基礎平台項目，也在向平台型公司轉型。

個人看法是平台型公司不一定是未來AI公司的出路，把一個一個行業慢慢吃透，用技術去推動行業生態的改變，才是AI公司的出路。

三、對 @放飛自我 兄的一些建議

寫報告並不是網上扒拉一些數據就可以，點評一個行業，需要深入行業去了解，不然永遠會停留在各家的PR稿數據上，也會誤導不少人。

1、

比如您寫的：

下游應用：

智能駕駛：佑駕創新、馭勢科技、格林深瞳、圖森未來

格林深瞳本身是不做智能駕駛的，馭勢科技和它是什麼關係您知道么？這些對行業實際情況的不了解會降低文章的可信度。

其它分類槽點太多，不一一吐槽，基本是只是把各家的公開資料分了類。

2、

還有這個風格評價您是怎麼得出的？只做人臉？打開face++網站有真相。依圖以前是真低調，值得尊敬的一家公司，不過由於換了新的PR負責人，也做了一些炒作宣傳。

3、

從整體上看，商湯技術的覆蓋面最廣，依圖最少；但核心技術：人臉識別、文字識別、圖像識別、車輛識別、行人監測等技術三家公司都有。

不做工程級產品只做DEMO的話，計算機視覺各個公司都能做，所以最廣和最少沒有意義。這裡應該看有哪些技術已經真實大規模落地。

4、

從細分上看，只商湯擁有圖像及視頻編輯技術，且有深度學習框架；而曠視的人臉技術在三家公司中最為完善，且擁有人體識別技術，能對手勢進行識別；反之依圖則擁有目標跟蹤技術。

噗，目標跟蹤技術....... 不跟蹤如何進行動態識別？ 你說的這些都不是三家的技術差別，深度學習框架都有，圖像視頻處理技術和人體識別、手勢識別都可以做。您沒了解到，計算機視覺技術本質上差別並沒那麼大，但是要做成系統產品那就另當別論。

5、

● 依圖在智慧城市、安防、醫療、金融、領域都有自己的產品落地，尤其是在醫療領域，智能輔助診斷系統已開始規模化的商用落地。

● 曠視成立六年以來，一直在做人臉識別的事，從圖中也可看出，公司產品在人臉識別和圖像識別領域較有建樹，且近兩年已有商業落地場景，如支付寶的刷臉支付等。

● 總體上看，整體上看商湯和曠視產品偏技術，而依圖則偏商業應用。

不止依圖，題主提到的曠視、雲從、商湯每家都有產品落地，核心關鍵不是看你有落地，也不是一直在做人臉，而是你一直在做的落地是否能產生足夠的收益，以及市場是否足夠大。

比如AI醫療影像化，比你想像的更難做營收，但不代表資本不會進入，風險投資重在高風險高收益。

6、

● 從估值來看（未算依圖C+輪），顯然商湯和曠視的30億美元高於依圖的10億美元。

● 從融資速率來看，商湯為10億美元/年，曠視為6億美元/年，依圖為2.5億美元/年，可見商湯的發展勢頭更猛。

● 從融資策略來看，曠視有阿里的連續注資，在後期數據資源戰中更有潛力。

估值和融資不能代表公司和業務發展速度，上文已經說明。

數據資源優勢更是無稽之談，曠視是螞蟻金服注資，不是阿里，依圖也有雲峰基金注資，也是阿里系的。如果我告訴您阿里意圖少量戰略注資商湯，玩資本遊戲，那這種優勢更不成立。從這個角度看，雲從的數據資源來源於銀行和公安的聯合實驗室，這看上去更合規，更有優勢。

7、

三家公司目前的盈利模式大多是以技術接入服務盈利，依圖應在醫療系統方面應有不錯盈利。

以SDK做技術接入服務能拉攏合作夥伴，但是盈利能力羸弱，盈利主要來自公私有雲部署及其它方面。雖然投資人很多水平不高，不過您以為投資人都是傻子么，做個技術接入盈利就值得投那麼多錢進去？

8、

● 商湯科技還是著力計算機視覺技術的提供商，保持源頭技術的持續創新和領先，並加緊與上下游的協作。

● 曠視科技則重點在金融、安防領域、城市綜合大腦的布局；因此曠視和商湯的業務重合度進一步提升，競爭進一步加劇。

● 依圖科技則重點發力智慧醫療領域，且布局較早，已初步建成該細分領域的數據壁壘，與上面兩者的業務重合度並不高，因此在未來發展上空間更大，潛力更大。

源頭技術是個笑話，每家都有自己的核心技術，不可能你先用你牛逼，別人永遠不能超過你。

深度學習基礎理論和框架本質是國外的舶來品，國內主要是在大框架下構建自己的技術體系。

依圖現在的支柱業務是安防，和其它曠視、雲從都有較大的利益衝突，醫療這塊也有很多強力競爭者，並且先發不一定是優勢，您聽說過「跟隨戰略」嗎？

我理解現在企業為了炒作估值和融資需要一些噱頭和數據來支撐，但不應該成為主流，更多的應該是踏踏實實做產品、做落地，真正的改變社會生活。

總結一句，知乎，應該在自己所了解的領域發表見解，希望不忘初心。

創投行業相關，必須匿名。

over

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本來不太想回答這樣的問題，但看到唯一一個答案還是黑格靈深瞳的，覺得有必要正一下視聽。

格靈深瞳在早期做的最重要的產品是基於depth sensor和深度學習演算法的行為分析儀。在這個產品裡面，格靈深瞳做的主要是智能分析演算法部分，運行在一個GPU的盒子上。我們在這個產品裡面使用了depth sensor（就是被詬病的那個prime sense的盒子），但這個sensor這並不是我們的產品。所以請不要再拿這個盒子說事了。

目前，格靈深瞳的產品主要在智能安防行業落地，包括車輛結構化，行人結構化，人臉識別，智能前端相機等。此外，我們還在無人駕駛，智慧醫療，機器人等方向做了重要布局。

本質上講，基於深度學習的演算法，各個公司很難有本質不同。格靈深瞳的理念是一方面將核心演算法做到業界領先，另外一方面與實際場景結合，打造垂直領域的產品。我們不希望自己只是一家技術提供商，我想這是我們和一些友商的主要區別。

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今年9月份新智元有一篇分析文章，正好應題，我把鏈接貼一下。【人臉識別獨角獸之戰】商湯、依圖、 曠視、雲從實力對比：人才、融資、布局及核心客戶http://mp.weixin.qq.com/s/dcrCuWC1TavJJOSzmmB_8Q

說一下自己的觀點:

當前來說，應該是商湯做的種類最雜，博士最多，曠視和依圖有專攻，雲從專註銀行與安防。個人感覺AI+安防是一個擁有廣大前景的落地點，需要警惕的是，傳統安防廠商也在大力布局這一點，像海康威視，大華，安邦高科等，今年的深圳安防展，據說是全面AI化。以後的安防人臉識別動態布控，傳統廠商與AI初創公司誰贏誰輸還是未知吧。

另外，商湯，曠視是真需要錢還是在搞融資競賽。創業公司在早期融資過多，超過實際需求並不是好事啊。馬雲當年不就拒絕了孫正義的3500萬，而是選擇2000萬嗎。早期融資太多，融資稀釋管理層股權，如果發展不好，對後面的融資也是一個麻煩。

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一、行業市場

1、計算機視覺發展（數據+運算力+演算法）

1）數據量：海量數據為計算機視覺飛速發展提供了燃料。

數據的爆發得益於互聯網、社交媒體、移動設備、智能設備和各種感知感測器，這位通過深度學習的方法來訓練計算機視覺技術提供很好的土壤。

2）運算力

（1） 在計算機視覺領域，圖像、視頻為數據密集型數據，因此需要大量的矩陣運算，所以並行式運算晶元成為該領域的寵兒。

（2） 世界上第一款GPU-GeForce256的誕生，因其性能遠勝於傳統的CPU，因此被用於處理海量數據，給圖像處理帶來了曙光，使得計算機視覺因運算力的提升進一步快速發展。

（3） 未來專門用於圖像處理等細分領域的AI-PU或將成為新一代視覺領域上運算力的有力支持者。

3）演算法

（1） 邏輯學和知識庫推理——深度學習——RNN、CNN等演算法的演進，圖像識別率逐步提升。

（2） 圖像識別率的提升

2、公司及投資情況

1）創業公司數量：

國內從事計算機視覺領域的公司自2010年後顯著增加，據統計該領域的公司截止2016年有104個。

2）融資階段：

計算機視覺領域的創業公司大多在早期階段，A輪和天使輪居多，佔據創業公司總量的65%。

3、市場規模

1）人臉識別：

據中國市場調查網顯示，2016年全球人臉識別市場規模已達170億。

2）視頻監控

中國視頻監控領域視覺識別市場容量約為200億，大多集中在硬體領域。

4、行業鏈

1）產業鏈全景圖

（1）場景應用層：直接解決具體應用場景的需求，產品的形式可能是應用系統，也可能是軟硬體一體的終端產品或服務。

（2）技術提供商：包含圖像識別平台和嵌入式視覺軟體兩類。前者直接提供應用服務，後者需要和硬體進行系統集成後在終端產品中使用。

（3）基礎支撐層：包含晶元、感測器、系統架構和初級演算法等部分。系統架構和初級演算法提供商有谷歌 、百度、微軟，創業公司會提供一些開源的系統和演算法庫供視覺識別的公司使用。晶元則是為了支撐演算法的運算力。

2）上游（基礎設施）：

（1）晶元：寒武紀、地平線

（2）感測器：速騰創新、鐳神智能

（3）雲計算：BAT、華為

（4）系統架構：百度、谷歌、臉書

3）中游（技術研究及服務）：曠視科技、商湯科技、圖漾信息、格靈深瞳

4）下游（行業應用）：

（1）智能駕駛：佑駕創新、馭勢科技、格林深瞳、圖森未來

（2）智能安防：商湯科技、格靈深瞳、曠視科技、速感科技、閱面科技、依圖科技、極視角

（3）智能醫療：商湯科技、依圖科技

（4）智能家居：速感科技、依圖科技

（5）智慧金融：格靈深瞳、曠視科技、商湯科技、依圖科技

（6）智能硬體：雲天勵飛、速感科技、閱面科技、依圖科技

（7）智慧商業：商湯科技、極視角、曠視科技、碼隆科技、圖普科技、雲天勵飛

（8）娛樂：曠視科技、圖漾信息、圖普科技

二、公司對比

三、技術對比

商湯技術VS曠視技術VS依圖技術

● 從整體上看，商湯技術的覆蓋面最廣，依圖最少；但核心技術：人臉識別、文字識別、圖像識別、車輛識別、行人監測等技術三家公司都有。

● 從細分上看，只商湯擁有圖像及視頻編輯技術，且有深度學習框架；而曠視的人臉技術在三家公司中最為完善，且擁有人體識別技術，能對手勢進行識別；反之依圖則擁有目標跟蹤技術。

四、產品及案例對比

1、三家公司的客戶案例對比

● 從整體上看，三家公司都在金融、安防領域中重點布局；在金融領域，曠視和商湯布局更深更廣；而依圖和曠視則在安防領域與公安緊密協作，且曠視房地產安防上也有較深涉足。

● 商湯與手機廠商、運營商合作密切，未來大有借智能手機普及其人臉識別技術，成為最大的技術提供商，打造用戶口碑，為將來打開C端開口樹立品牌優勢。

● 曠視在三家公司中布局最廣，涉足機器人、零售、娛樂社交、出行和政務等多個領域，未來在細分行業上打通上游公司，將有望打造成平台型公司。

● 依圖的優勢則是深耕醫療領域，明面數據上其他兩家還未涉足，一旦數據壁壘建成將有望在該領域上一家獨大，攫取碩大果實。

2、三家公司的產品對比

由於數據的缺乏和商湯科技早期為技術提供商，因此並沒有找到該公司的產品新聞和數據

● 依圖在智慧城市、安防、醫療、金融、領域都有自己的產品落地，尤其是在醫療領域，智能輔助診斷系統已開始規模化的商用落地。

● 曠視成立六年以來，一直在做人臉識別的事，從圖中也可看出，公司產品在人臉識別和圖像識別領域較有建樹，且近兩年已有商業落地場景，如支付寶的刷臉支付等。

● 總體上看，整體上看商湯和曠視產品偏技術，而依圖則偏商業應用。

五、融資對比

1、三家公司的融資狀況

● 從估值來看（未算依圖C+輪），顯然商湯和曠視的30億美元高於依圖的10億美元。

● 從融資速率來看，商湯為10億美元/年，曠視為6億美元/年，依圖為2.5億美元/年，可見商湯的發展勢頭更猛。

● 從融資策略來看，曠視有阿里的連續注資，在後期數據資源戰中更有潛力。

2、最新融資後的戰略

1）商湯科技

4.1億美元B輪融資後，將在三個方面助力商湯持續發力，第一，保持原創技術的持續創新優勢，深化AI基礎技術研發；第二，在現有業務平台基礎上，加大產品投入，擴充產品線，同時探索諸如無人駕駛等新的垂直領域；第三，加強與上游合作夥伴的緊密協作，與下遊客戶開拓更多應用場景，深化『商湯驅動』的人工智慧商業生態，以原創技術賦能百業。

2）曠視科技

4.6億美元C+輪融資後，Face++將進一步強化在金融安全，城市安防領域的全面領先地位，並將加快在城市綜合大腦及手機智能領域的技術落地。

3）依圖科技

3.8億元人民幣C+輪融資後，將主要用於人工智慧技術在醫療行業的核心技術研發、醫療行業臨床應用的拓展，以及人工智慧醫療團隊的建設。

4）總結

● 商湯科技還是著力計算機視覺技術的提供商，保持源頭技術的持續創新和領先，並加緊與上下游的協作。

● 曠視科技則重點在金融、安防領域、城市綜合大腦的布局；因此曠視和商湯的業務重合度進一步提升，競爭進一步加劇。

● 依圖科技則重點發力智慧醫療領域，且布局較早，已初步建成該細分領域的數據壁壘，與上面兩者的業務重合度並不高，因此在未來發展上空間更大，潛力更大。

六、人才貯備對比

七、商業模式

三家公司目前的盈利模式大多是以技術接入服務盈利，依圖應在醫療系統方面應有不錯盈利。

八、個人看法

1、三家公司的優勢和挑戰

2、縱觀互聯網的發展歷程，全球市值前列的公司，大多是以C端用戶服務為主。

美國企業：

● PC時代的微軟以買電腦軟體系統服務榮登市值榜首；

● 移動時代，蘋果以買個人電腦和智能手機發家；

● Google起家於搜索，Amazon起家於電商，Facebook起家於社交；

● Uber、Airbnb分別起家於打車、租房。

中國企業：

● 新浪、搜狐、網易起家於新聞資訊；

● 華為（移動業務）、OV、小米等起家於智能手機；

● 百度、阿里和騰訊分別起家於搜索、電商、社交；

● 滴滴、摩拜和ofo分別起家於打車和單車。

綜上可知：

以上所有公司的主營業務都是圍繞用戶而展開的服務。有改變用戶生活習慣的軟硬體公司（微軟、蘋果、三星、華為、大疆）；有改變用戶信息獲取方式的公司（谷歌、百度）；有改變用戶通訊和社交方式的產品（臉書、QQ、微信）；有改變用戶購物方式的產品（亞馬遜、淘寶、京東）；有改變用戶出行方式的公司（Uber、滴滴、摩拜、ofo）；有改變用戶支付習慣的產品（PayPal、支付寶、微信支付）。

在人工智慧爆發的年代，在技術開源和演算法公開的情況下，未來用戶產生的信息和數據將會成為新的爭奪點，而最先改變用戶行為習慣和生活方式的公司，能先一步贏得用戶青睞，並奪得用戶的信息和數據從而有機會登頂下一個千億甚至萬億美元市值的公司。

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樓下的匿名用戶說得對，本人呢就是一個還沒畢業的AI愛好狗一枚，其實對計算機視覺行業只有一些粗鄙的了解，都是看一些新聞和書籍自己瞎捉摸的，以上純粹是個人結合平時公開數據的總結整理出來的加上一些個人的觀點，歡迎各位的指正。

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至於商湯科技的湯曉鷗教授和CEO徐立的關係是個人猜測的，哈哈，最開始湯教授是香港中文大學的教授，還領導了實驗室，而徐立前輩的博士畢業於香港中文大學，所以猜想應該是師生關係或是師兄弟，經樓下仁兄這麼一提醒應該是師生關係可能更大。我就是一個一知半解的初學者，還沒入行，想提前準備一下才寫的這篇文章，讓各位見笑了。（評論區請留下您的意見！）

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看到評論區有人對數據收集的來源感興趣，猜想大家一定是AI方面的愛好者，此文的大部分都是來自於這些網站和社區的公開資料，這裡給大家截幾張圖，希望有幫助哈！沒有幫助的評論區左轉留下高見或者再打一篇好讓我也學習學習啊！

以上都是免費的數據收集網站，可以幫助行業新手在一周之內快速的熟悉一個陌生的領域，這個就不細說了，因為又可以在寫一篇「怎樣在短時間內快速熟悉一個陌生的行業呢？」

當然啦，以上這個會比較麻煩了，如果大家是編程高手，還有簡單的法子，萬能的「爬蟲」來了，再結合機器學習可以將一個人在公開數據上的幾乎所有資料都能爬出來（比如他出生、生日、老婆孩子、畢業院校等，不過各位這個可能會觸及法律哦 ！不要走偏啦！），你怕不怕哈哈！這個又可以另外再答一篇了「怎樣快速的用爬蟲獲取收據」，這裡就不上圖了，感興趣的可以關注我呦！

有用的話，有沒有發現文章左下角有個「點贊」按鈕很可愛啊！親！來一波贊吧！

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突然發現這個題目又活了，關於徐立其實是一個人緣很好的人，至少我很喜歡他，也很崇敬他。也發現一篇文章，很寫實。希望商湯更多徐立這樣的人。

儒生徐立

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商湯學術強，依圖有公安，曠視雲服務，格靈多人黑(格靈深瞳的產品是不是就是 Primesence 包了一個殼子？)

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前四家有各自的技術落地，沒技術落地的格林深瞳就是一家ppt公司

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一直在留意這幾家公司。

關於曠視（Face++）：

Face++人工智慧開放平台 - 最好的免費人臉識別服務

孫劍: 從微軟研究院到Face++ 這半年的思考與觀察

Face++曠視科技首席科學家孫劍首次接受專訪：計算機視覺亟待解決哪些問題？

未完待續……

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前輩們能告訴我在這些公司做sdk封裝的工作有前景嗎

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