在北京颐和园附近的一座仿古四合院中。深藏着一家由一群极客组成的科技公司——格灵深瞳。

两位创始人何搏飞和赵勇似乎是来自两个全然不同世界的人。前者毕业于斯坦福大学商学院，曾先后创建了两家美国公司中国区的团队和业务。是个彻头彻尾的“商人”。而赵勇。这个从谷歌研究院中走出的创业者，则是一个完全然全的“极客”。

“我们在一起，全然是徐小平撮合的。

”一见到新浪科技。何搏飞就回想起与赵勇第一次见面的场景。

当时我正在寻找创业方向。徐小平给我介绍了非常多人。有些是理念不合，有些是方向不认同，迟迟没有找到合适的搭档，直到见到了赵勇。

“当时是在北京北四环一个老旧的小区里，楼道满是小广告，在一处三室一厅的民宅里。赵勇已经带着团队干了几个月。

”何搏飞回顾说，当时本来是想聊一会，给徐老师交个差。可是没想到最后从下午2点聊了夜里12个小时。

“赵勇向我介绍技术的起源、发展和应用，我很很兴奋，作为一个商管理背景的人，我的兴奋来源于，看到了一个方向——人工智能技术可能会像互联网给人类带来改变。成为下一个给人类世界带来重大变革的技术。”他说。

赵勇以前供职于谷歌研究院。他參与的谷歌眼镜项目。开创了可穿戴设备的热潮。赵勇的主要研究方向就是计算机视觉，而计算机视觉研究的终极目标就是希望计算机拥有无限接近人的感知能力。

“当时的主流是用普通的光学镜头，加上软件算法，可是这样的画面事实上是二维的。

人脑这么聪明都须要三维获取，更可况计算机呢。当时仅仅有包含赵勇在内的少数一些人坚信计算机须要三位获取。带着这个理想，赵勇開始回国创业。从事三维计算机视觉方面的研究。”何搏飞介绍说。

只是，唯独技术还远远不够。在攻克了计算机视觉的基础问题后。怎样将之真正投入应用取得商业成功，而不是只停留于研究层面。摆在了何搏飞的眼前。

在众多领域中，何搏飞选择了安防。

“安防领域有几个优点。首先是市场够大，一年销售收入4000亿收入；其次是这个领域存在重大问题。可以被我们的技术完美的解决，所以我们看来看去，安防监控是一个完美的切入点。

计算机视觉经常被比作让计算机长了眼镜，可以看懂这个世界。可是。不管是电脑还是手机，最多仅仅有2个摄像头，并且打开的时间很有限。全世界摄像头最多、最密集的领域就是安防监控，并且是不间断24小时执行。

“如今我们国家有几十亿个安防监控摄像头，可是有两个根本性的问题始终没有得到解决，就是看不见和找不到。”何搏飞举例说，在北京某大型银行的监控中心有一块巨大的屏幕，全北京2万多个摄像头依次展现，一次可以同一时候展示100部摄像机，每90秒轮换一次。

假设危急真的发生了，通过这种监控手段真的能被发现吗？不久前。在东莞，一女子因银行卡被吞徒手拆毁ATM机，事件发生10多分钟，从多个角度被拍摄。最后还是被围观群众报警才终于发现，监控系统仅仅起到了记录的作用。

在何搏飞看来，监控的最佳状态是在事情有发生苗头的时候制止。退而求其次，才是记录罪证。只是即使是做为记录。找寻起来也很麻烦，由于视频资料仅仅有一个时间维度。有时候为了寻找一个瞬间，须要看几个或者几十个小时的录像资料。

“当危急事件真正发生的时候，有监控。被拍到，可是监控室没看到。还有一方面，随着摄像头呈现几何级数的增长，在监控中心须要配合的监看的人力也随之高速增长。

这就是中国安防监控领域尴尬的现状。

为了解决问题。格林深瞳所做的事情就是在传统图像式的监控之上，让计算机可以直接记录画面中的运动轨迹，从而看懂人类的行为。

何搏飞介绍说，格林深瞳监控系统所用的摄像头拥有三个镜头，一是与普通安防摄像头一样的RGB摄像头。另外两个事实上各自是激光发射器和接收器，可以每30分之中的一个秒发射36万束激光，实时的扫描三维空间，这与微软XBOX游戏机中Kinect感应器的原理十分相似。

与Kinect不同。Kinect最大仅仅能感知两个人运动，而格林深瞳可以精确的对多人进行跟踪。

何搏飞向新浪科技展示了格林深瞳的识别能力，在一个房间内，有15个人以上进行无规则行走，每一个人的行走轨迹都能被精确识别和记录。

基于这些技术，格林深瞳的监控系统能够发现人群的突然聚集和散开，还能够追踪到单人的突然奔跑、剧烈动作等，在事件发生瞬间向监控人员报警。

另外。系统还能识别跌到、呼救等动作，及时通知相关人员。

“从学术来讲，我们能够做到多人的运动轨迹和速度进行精确的跟踪和推断。

实际应用中，根据对人的轨迹和速度进行精确的跟踪和推断。拥挤、阻挡、穿插等动作都能够被监測到。

何搏飞表示。安防领域去年的销售收入约为4000亿元，并且超过30%复合增长率。这个市场甚至比智能手机更大、增速更快。

在美国。摄像头与人口的比例是1:10。伦敦已经达到了1:1，而中国的北京、上海这个比例还不过1:50。因此，他预測未来几年这个领域还将继续爆炸式的增长。

除了安防监控，何搏飞表示，格林深瞳正在汽车自己主动驾驶、智能机器人方面做前瞻性研究。

“除了安防监控，我们还正在研发很多意思的事情。明年年底之前。我们将在汽车自己主动驾驶领域突破。”何搏飞介绍说，眼下自己主动驾驶方面最率先的谷歌採用的技术是通过三维传感器不断扫描周围情况，从而实现自己主动驾驶。

“可是谷歌採用的三维传感器价格高达12万美元，车本身也只是才一两万美元。要投入市场恐怕还须要非常长时间。而我们将採用的技术是让人类的司机教会计算机怎样开车。”何搏飞说。

他进一步解释说，计算机仅仅能机械式的运算，比方路上有个人就立即停下。可是人类的司机就会不同。他知道这个人会自己躲开走，所以他开车不会减速。

因此非常大程度上，自己主动驾驶必须依靠人类的智慧去调教计算机。

“短期看。我希望格灵深瞳可以成为计算机视觉领域最率先的公司，可是从长期看，人工智能将掀起新一轮革命性的变化，这样的变化不亚于电的发明，或者互联网的发明。因此从长期看，格林申的学生必须是人工智能公司。

版权声明：本文博主原创文章。博客，未经同意不得转载。

这位同学的回答一开始还一本正经的引用其它数据资料，一旦涉及到行业内详情的时候就只会忽悠了，明显对业内业务趋势不了解，回答也和问题不符。

别人问的只有2个，算法，产品。你乌拉拉一大堆，还基本没答到点上，槽点不少，比如以融资速率来判断一个公司的发展势头。

不过这位仁兄虚虚实实忽悠功力不错，我是看到这里才发现你是真忽悠。

下面以个人相对熟悉的几家分析一下，其它不熟悉的不分析，但不代表人家不行。

一、算法实现手段与产品优势

在计算机视觉业内的普遍认知上，一线计算机视觉公司的算法总体上差距不大，尚无法拉开业务上的优势，现在鼓吹比赛及数据集成绩通常是为了拉升估值和融资额需要。

实现手段都是基于目前流行的深度学习，不同的是每个公司有自己的强项，这也和每家公司的擅长业务领域有关。

商汤：商汤主要提供早期的技术服务，以SDK植入到各个集成商中，并无过多工程级别的产品，商汤在直播美颜领域有着出色的表现，FaceU相信很多人都接触过，这也导致商汤的技术在这方面比较擅长。目前商汤已经在进行转型，希望打造相关产品大力进入安防行业。

旷视：旷视作为支付宝御用技术提供方，技术整体上是跟随蚂蚁金服的需求，主要通过face++云平台提供远程认证服务，这恰好契合了互联网金融的需求，使得旷视在互联网金融领域有所积累，云平台服务也日益强大。

云从：云从的主要优势领域在银行、安防和机场，从成立开始，云从一直在B2B领域耕耘，打造了从算法到售后的全产业链体系。结合云从自称的“国家队”背景，使得其业务在相关行业进展迅速，目前已经成为人脸识别机场、银行业的最大供应商，安防进展也不容忽视。

二、融资情况及商业模式

融资和估值作为资本游戏的玩法，这些东西可以参考，但无法用融资速率和估值来判断一个企业是否优质，业务发展是否迅猛，因为估值和对外融资额都是可以人为操控的东西，数据也可以用过单来伪造，而真实客户无法操控，捂久了容易露馅。

乐视是最新的一个例子。

云从近2年没有新融资，业务进展一样迅速则是反例，资本只是助推剂，不是万能药，用不好可能是毒药。

计算机视觉行业目前在无人驾驶及医疗尚无法产生可观的盈利，无人驾驶技术成熟度还需2-3年，医疗壁垒比其它行业高很多。

导致大家扎堆做人脸，个人看法是谁有能力真正改变行业的生产方式，谁就是真正的赢家。这就是目前传统行业+AI与未来“AI+”的区别。

观点不同的地方，还有放飞兄的一些理解比较表面的地方，放在最后指出。

商汤和旷视早期是做B2C市场，无论是FACE++云平台，还是直播美颜应用，后来发现无法产生足够利润，开始涉足B2B市场。现在是希望向平台型公司转型。

云从则是做细分市场和坚持做人脸，2015年成立以后很快统一了银行市场，一家独大，目前因为承接了国家发改委的人工智能基础平台项目，也在向平台型公司转型。

个人看法是平台型公司不一定是未来AI公司的出路，把一个一个行业慢慢吃透，用技术去推动行业生态的改变，才是AI公司的出路。

写报告并不是网上扒拉一些数据就可以，点评一个行业，需要深入行业去了解，不然永远会停留在各家的PR稿数据上，也会误导不少人。

智能驾驶：佑驾创新、驭势科技、格林深瞳、图森未来

格林深瞳本身是不做智能驾驶的，驭势科技和它是什么关系您知道么？这些对行业实际情况的不了解会降低文章的可信度。

其它分类槽点太多，不一一吐槽，基本是只是把各家的公开资料分了类。

还有这个风格评价您是怎么得出的？只做人脸？打开face++网站有真相。依图以前是真低调，值得尊敬的一家公司，不过由于换了新的PR负责人，也做了一些炒作宣传。

从整体上看，商汤技术的覆盖面最广，依图最少；但核心技术：人脸识别、文字识别、图像识别、车辆识别、行人监测等技术三家公司都有。

不做工程级产品只做DEMO的话，计算机视觉各个公司都能做，所以最广和最少没有意义。这里应该看有哪些技术已经真实大规模落地。

从细分上看，只商汤拥有图像及视频编辑技术，且有深度学习框架；而旷视的人脸技术在三家公司中最为完善，且拥有人体识别技术，能对手势进行识别；反之依图则拥有目标跟踪技术。

噗，目标跟踪技术....... 不跟踪如何进行动态识别？ 你说的这些都不是三家的技术差别，深度学习框架都有，图像视频处理技术和人体识别、手势识别都可以做。您没了解到，计算机视觉技术本质上差别并没那么大，但是要做成系统产品那就另当别论。

● 依图在智慧城市、安防、医疗、金融、领域都有自己的产品落地，尤其是在医疗领域，智能辅助诊断系统已开始规模化的商用落地。
● 旷视成立六年以来，一直在做人脸识别的事，从图中也可看出，公司产品在人脸识别和图像识别领域较有建树，且近两年已有商业落地场景，如支付宝的刷脸支付等。
● 总体上看，整体上看商汤和旷视产品偏技术，而依图则偏商业应用。

不止依图，题主提到的旷视、云从、商汤每家都有产品落地，核心关键不是看你有落地，也不是一直在做人脸，而是你一直在做的落地是否能产生足够的收益，以及市场是否足够大。

比如AI医疗影像化，比你想象的更难做营收，但不代表资本不会进入，风险投资重在高风险高收益。

● 从估值来看（未算依图C+轮），显然商汤和旷视的30亿美元高于依图的10亿美元。
● 从融资速率来看，商汤为10亿美元/年，旷视为6亿美元/年，依图为2.5亿美元/年，可见商汤的发展势头更猛。
● 从融资策略来看，旷视有阿里的连续注资，在后期数据资源战中更有潜力。

估值和融资不能代表公司和业务发展速度，上文已经说明。

数据资源优势更是无稽之谈，旷视是蚂蚁金服注资，不是阿里，依图也有云峰基金注资，也是阿里系的。如果我告诉您阿里意图少量战略注资商汤，玩资本游戏，那这种优势更不成立。从这个角度看，云从的数据资源来源于银行和公安的联合实验室，这看上去更合规，更有优势。

三家公司目前的盈利模式大多是以技术接入服务盈利，依图应在医疗系统方面应有不错盈利。

以SDK做技术接入服务能拉拢合作伙伴，但是盈利能力羸弱，盈利主要来自公私有云部署及其它方面。虽然投资人很多水平不高，不过您以为投资人都是傻子么，做个技术接入盈利就值得投那么多钱进去？

● 商汤科技还是着力计算机视觉技术的提供商，保持源头技术的持续创新和领先，并加紧与上下游的协作。
● 旷视科技则重点在金融、安防领域、城市综合大脑的布局；因此旷视和商汤的业务重合度进一步提升，竞争进一步加剧。
● 依图科技则重点发力智慧医疗领域，且布局较早，已初步建成该细分领域的数据壁垒，与上面两者的业务重合度并不高，因此在未来发展上空间更大，潜力更大。

源头技术是个笑话，每家都有自己的核心技术，不可能你先用你牛逼，别人永远不能超过你。

深度学习基础理论和框架本质是国外的舶来品，国内主要是在大框架下构建自己的技术体系。

依图现在的支柱业务是安防，和其它旷视、云从都有较大的利益冲突，医疗这块也有很多强力竞争者，并且先发不一定是优势，您听说过“跟随战略”吗？

我理解现在企业为了炒作估值和融资需要一些噱头和数据来支撑，但不应该成为主流，更多的应该是踏踏实实做产品、做落地，真正的改变社会生活。

总结一句，知乎，应该在自己所了解的领域发表见解，希望不忘初心。

创投行业相关，必须匿名。