人臉領域，face++發起於deepid網路，關鍵在於比較早的引入了驗證訊號，從而大幅提高特徵提取的質量。但是google有facenet的triple，又出現centerloss，很多基於驗證訊號思想的新模型都是來源的。理論上只要給我一臺伺服器和4個泰坦，任何公佈的網路都可以復現。最近又出了一個densely connection的網路，不知道跟殘差比如何。總之，論文和開原始碼使這個領域的技術差距真的非常小，瓶頸來自資料集。但是，想要突破到實戰的難度卻非常之大，為什麼，因為實現容錯率低，如果準確率不能非常高就沒意義，還得用人工。

再說回曠世的處境。簡單的說，他們的技術升級跟不上企業的擴張了。deepid2.0以後好像就沒實質進展了（爪機記不清具體哪個版本了），一直吃老本，不過也不怪他們，開發新網路模型意義不大。大熱cv，那麼多頂級學府mit.stanford.等和頂級公司google facebook ms等都在搞，還開源高，出個東西幾天就有人復現，怎麼創新…成本太高，就算領先短時間內也能被複現。

所以啊，這個行業我還是看好以復現為主的小公司。以上純個人看法，未經仔細調研。