开源人脸识别,机器视觉行业哪个公司实力强

开源人脸识别，机器视觉行业哪个公司实力强？

机器人视觉按照应用分两种：

工业级视觉和消费级视觉：

下面是工业级视觉和消费应用视觉的区别。

概括来说：工业视觉并没有那么复杂，常见的工件表面检测，就是拍照，然后进入数据库对比，这类工业视觉企业非常多，国内超过3000家做这类的企业，基本上5个人左右就可以做这类企业。当然比较大的企业也有。例如天准科技，这种从视觉到设备都做的企业，主要还是应用在电子行业的各类专机上面。例如AAOI检测，CCD检测，OCA检测等等。还有包括装配环节的定位等等。

消费视觉领域的产业链

1、应用于消费类场景的机器人视觉，应用形式如：手机面部识别，安保应用场景的面部识别，智能驾驶（多品类识别）等。这种机器视觉以3D识别或者SLAM识别为主。代表性企业以互联网企业为主。

产业链形式为：视觉软件企业——硬件设备商——应用终端企业。

典型代表例如：视觉软件企业（依图科技）——硬件设备商（）——应用终端企业。

国内消费机器视觉前五家企业：商汤科技，依图，旷视科技，云从科技。这几家为主，其中腾讯，阿里巴巴，百度都在这方面有布局。

而在消费级领域的应用，企业多提供解决方案，其中以算法与软件为核心，硬件成本不高。以旷视科技为例，2016-2017年公司业务以个人物联网解决方案（手机安全、手机摄影等）为主，其成本构成中，数据源成本与云端服务成本在2016-2017年占比分别为37.4%、12.2%；而硬件成本的占比在2016-2017年分别为12.5%、23.9%。硬件包括芯片、摄像头、边缘服务器、云端服务器等。由于硬件成本占比低，旷视科技的规模效应明显，2016-2018年的毛利率分别为31.0%、52.1%、65.2%，规模效应明显。（数据来源旷视科技招股书）

消费场景机器视觉应用场景。

19年，旷视科技在香港提交IPO招股书，基本上这也是国内消费机器人视觉企业第一个上市的企业。

2、工业级视觉市场。

工业级视觉市场，目前应用非常成熟，基本上自动化，以及新一代提出的包括智能工厂，大数据都需要机器视觉。正常情况下，离散制造领域，到哪一步只有看到才能最清晰的展示当前的生产情况。

工业级视觉市场产业链情况：

元器件：镜头，传感器，采集卡等——底层架构（也就是视觉软件系统）——设备厂商（将视觉软件以及硬件，集成到转接设备中进行应用的场景）

硬件市场，全球最大的市场依然还是日本和美国，在工业级市场领域，系统占比整个行业成本50%以上。全球主要以康耐视，基恩士占比最高。

工业视觉应用企业前五家：康耐视，基恩士，大恒，海克斯康等几家。

2018年国内前6家视觉企业应收和利润。

综合来说，机器人视觉是一个软件为核心的行业，这部分市场虽然国产品牌仍处于下风，但国产企业在消费市场有很强优势，且复制到工业领域只是时间问题。

汽车研发未来的方向是什么？

汽车发展的大方向上：一、燃油与新能源共存；二、汽车类型多样化：无人驾驶、智能汽车、飞行汽车、水陆两用汽车等新型汽车也许会登上汽车工业的舞台。首先，燃油汽车作为目前汽车的主力军，在以后很长一段时间内不会退出历史舞台。燃油作为汽车能源最成熟的方式存在，要想完全替代掉燃油，那么必然出现一种技术成熟，且能满足庞大的汽车用户群使用的能源来将其替代，而且还有个前提就是“环保可再利用”。有的人会说“电能”，是的电能现在的应用很广泛毋庸置疑，但是作为汽车能源来讲我们得先了解清楚：

1、电能的来源。在我们国家来讲电的主要来源是火力发电，火力发电装机容量占我国发电总装机量的70%左右，而火力发电燃烧的是煤炭，这并不能称为“环保新能源”，也许将燃油替代为电所带来的污染转嫁是不降反升的。这也是为什么特斯拉电动车进入新加坡，不仅不免税还要缴纳相应的污染罚款的原因（新加坡基本全是火力发电）。

2、电池技术的影响。目前电动汽车在消费群体里最大的诟病就是电池的存电量、造价和消耗之后的再利用问题。尽管很多车机厂标榜自己的电池可续航600甚至800公里，可实际下来并非如此，他们标的只是电池的最大续航里程。电池在使用中都是存在损耗的，损耗完了只能换，一方面费用上很高，另一方面回收的电池再利用率很低，目前来看利用率不到2%，因此带来的电池污染也是一个非常严重的问题。如果全面铺开电动车，那以后或许会给环境带来灾难性的破坏也未尝可知。所以，电池技术、回收再利用技术或者新型电池技术（比如石墨烯电池）的出现也许是电动车作为新能源发展的一个真正的可靠的条件。

如果电动车作为新能源全面铺开发展的话，这两个方面的问题势必要解决，不然只靠“砖家”说的电动车“0”排放，只是个天大的谎言，将污染从车转移到能源生产的源头是真正的环保吗？

有的会说：氢能源汽车和太阳能汽车。作为新能源这两种倒是很值得期待的，不过短期内也存在技术的限制性。

1、先看氢能源汽车。所谓的氢能源其实是靠氢气燃烧提供热量，而其燃烧反映为化学反应：2H2（氢气）+O2（氧气）=H2O（水） 最终产物的是水，0污染。如果技术达到能将其代替燃油的话，确实是一个理想的选择。但事实并非这么简单，氢气从哪里来？就目前来说，氢气的来源主要靠电解“水”，首先要用到电能，这里面的能量转化率只有20%左右，也就是用100的电才能得到20的氢气，氢气在燃烧就算全转化为汽车的动能，最终结果是100的电得到20的汽车动能，这比直接使用电能的电动车并不省能源。所以，氢能源汽车的发展还得看是否有更好的技术高效、环保的解决氢气生产的问题。

2、太阳能汽车。我们并不陌生了，从太阳能产生之初，就有人把太阳能板装在汽车上，以试图造出太阳能汽车，结果是失败的。最终的原因其实还是转化率的问题，以前的普通太阳能接收板太阳能转化为电能就算铺满整个车身，还是不足以提供汽车持续的动力，就算现在的光伏太阳能依然不足以满足汽车的用电，即使可以其造价也是让人望而兴叹的。

所以，就这两种能源可以说是汽车的完美能源，但要想普及我们只有期待技术的突破。

其次，汽车类型多样化是科技发展的必然产物。

水陆两用汽车。现在的汽车几乎都是在路上跑的，其实很早以前已经有军用的水陆两用汽车，只是一般家庭用不上而已，所以并不普及。

飞行汽车。那么以后会不会出现如科幻电影中一样的飞行汽车呢？我觉得答案是肯定的。全资收购美国飞行汽车公司Terrafugia让吉利成为国内首家中国涉足飞行汽车的企业。其实全球已经有很多企业在着力这方面的研究，比如：奥迪+大众Italdesign+空客、阿斯顿·马丁、丰田汽车、波音公司、inter公司、腾讯、google等。所以，未来飞行汽车或将作为传统汽车的一种更便捷、更快速的出行补充。

智能汽车&无人驾驶（自动驾驶）汽车。这种模式我认为可以统称为“智能汽车”，它们的共同点就是通过电脑、网络等高科技来实现汽车的正常运行，甚至可以不要人去操作。目前已有很多车企推出了自己的自动驾驶系统，比如特斯拉、沃尔沃等。不过目前因为技术、网络等原因还得不到普及。也许5G时代的到来会让网络速度和人工智能有一个质的飞跃，同时智能汽车能得到更好的科技加持，可能普及的一天将也会到来。

综上所述，随着科技和技术的提升汽车发展的大方向上：一、必将呈现多种能源利用在汽车工业上；二、各种科技的加持势必让汽车更加智能、自动化，上天入海无所不能。不管汽车如何发展，其最终也只是我们使用的交通工具，这里E速快车提醒您：道路千万条，安全第一条；行车不规范亲人两行泪！

物联网如何推动万物互联？

我是王海军老师，专注于互联网技术教学，乐于解答大家相关问题。

感谢邀请，下面我想从物联网教育层面来详细解答！

1、物联网课程培养方向

本专业是培养拥护党的基本路线，适应生产、建设、管理、服务第一线需要的德、智、体、美各方面全面发展，熟悉国家信息产业的政策和法规，具有良好的职业道德、敬业与创新精神的应用型移动互联网应用开发技术专业人才。

本专业方向的毕业生掌握必要的计算机基础理论和软硬件开发过程，具备具体的移动应用软件设计能力，掌握必须的Android开发系统理论、Android系统架构以及编程的技术、方法和工具，能从事Android系统应用、设计、开发与测试的技能型、实用型高级人才。

本专业为物联网企业培育进行具体编程和基于Android的应用程序开发人员，毕业生应能适应团队开发环境，熟练使用相关主流开发平台，按照详细设计要求完成相关功能模块设计、编码、调试和单元测试工作。

2、物联网课程体系建设

学校完善物联网专业发展规划及课程体系建设，根据院校的具体情况，相应提供其他已开课学校的成熟课程体系资料，作为参考、借鉴。学校讲授物联网系统课程和开办物联网培训的资源优势，可提供完整的物联网 LINUX培训讲稿、WINCE 培训讲稿及课程、实验体系，以及大量的毕设课题和实训项目资料，方便教师和学生的教与学。

3、物联网就业培训

实行“课证深度融合、技能递进提升”人才培养模式，必须实行开放办学，把学生放到生产、服务第一线中去，促进教与学双向互动，学生在真实环境下进行岗位实践，从而帮助学生形成在某一职业领域的能力与素养，并使其逐渐形成个人的职业生涯发展观。因此，重点开展以下方面的深层次合作：

一是通过“工学交替”和“顶岗实习”型的教学模式，开展人才培养合作；

二是进入产业公司，在真实产业环境下作为项目交付一员参与正在交付的商业项目，承受真实工作压力，与项目一起成长；

4、物联网教学配套资源

课程体系：学校拥有多年物联网高端培训经历，通过长期物联网职业岗位调研分析，结合项目需求和岗位要求，为不同技术背景的学员量身定制完善的培训课程体系。

项目实战：拥有丰富的公司自身项目案例，加大实战环节的训练强度，帮助学员积累技术经验并提高解决实际问题的能力。

实验装备：学校拥有高端、实用的全系列物联网实验平台及配套实训资源，并为培训学员配备成熟的教学实验平台。

5、物联网实训室建设

实训室建设的总体发展思路是以“任务引领、项目驱动、创新设计、服务科教”为宗旨，着眼物联网产业链的需求和人才培养的需求，紧密围绕物联网的关键技术和最新技术，从基础理论与方法、实训平台验证与开发、典型示范应用等三个层次着手，根据“巩固教学、学做同行、学科竞赛、科研创新、毕业设计”的建设目标，按照物联网的三层体系结构，将实训中心规划为：

物联网教学实验平台

【平台特点】

采用强大的智能网关：硬件最新、最强、最完善，软件不断升级，接口功能历史空前强大。

模块化设计，应用形式多样：智能网关、传感器节点通过插针或插件方式与底板连接。节点采用供电与固定一体的巧妙安装方式，使用灵活，既可固定在实验箱底板上使用，也可单独取出，作为移动节点用于各种实训项目。

传感器类型丰富：支持温湿度、光敏、三轴加速度、霍尔、LED蜂鸣器、可燃气体、人体感应及车辆模拟单元等多种传感器，更换传感器调理板即可改变节点传感器类型。

ZigBee/WiFi/BT三种短距离无线通信方式随意选：默认选择ZigBee无线传感网通信协议，采用Z-Stack2007协议栈，支持TinyOS开源协议栈，也可选用WiFi、BlueTooth无线传感网通信方式。

多种接入互联网的方式：以太网、4G、WiFi，任意选择传输方式。

基于4G的移动互联网开发：可以开展4G通信原理、4G模块原理设计、4G移动互联网接入、4G物联网应用开发等。

基于WiFi/BT的网络通信开发：可以开展WiFi/BT通信原理、WiFi/BT模块驱动开发、WiFi/BT互联网接入、WiFi/BT移动通信与物联网应用开发等。

多层次网关应用程序：提供多传感层采集数据的分析、处理、显示、融合、决策的管理程序；提供智能温室、智能家居、智能交通、智能物流等各种实训项目的应用层实施方案；

【硬件结构】

平台主要包括ZigBee无线传感器节点、Cortex-A9智能网关、以及网关扩展模块等硬件资源，如图所示。

智能网关具有丰富的资源。

LINUX 3.4.39和Android 4.4.2版本同时发布，用户更快、更准体验。

四核A9，主频可调，最大1.6GHz；支持流畅的2D/3D图形加速；支持H.264、MP4、JPEG硬件编解码，FULL-HD视频编解码；

内存：1GB DDR3，EMMC：8GB；

标配1024*600 IPS显示屏，具有HDMI和LVDS接口；5点触摸电容屏支持；1路CMOS CAMERA接口，支持500万像素OV5642；

1路模拟摄像头AVIN接口，支持PAL和NTSC制式；

1个1.5W喇叭，1个MIC和1路耳机接口；

2路USB2.0 USB-A座，1个MicroUSB OTG2.0接口；

6路UART：RS232 *2、TTL电平*4；

音量增减键各1个，1个复位按键，1个休眠唤醒按键；

支持10M/100M/1000M以太网，1个RJ45网络接口；

具有充电指示灯，MODEM工作状态灯，电源灯，系统指示灯；

1个标准TF卡座；1路CAN2.0现场总线；1路RS485现场总线；

集成WiFi/BT二合一通信模块；1个Mini PCIe 4G通讯模块接口；

板载典型的I2C、SPI、A/D、PWM等基本接口，排线引出；

支持安装4G通信通信、GPS定位模块、ZigBee通讯模块。

【软件资源】

无线传感器网络采集传输软件：使用ZigBee无线通信技术，将传感器与控制设备组成一个无线传感器网络，实现信息的无线传输。

智能网关传感器节点管理软件：网关默认运行Android系统，可点击启动无线传感器节点管理软件，实时显示接收到的ZigBee、Bluetooth、WiFi、IPv6等传感器节点信息，向相应的控制设备发送控制命令。Android系统网关应用程序采用Eclipse或Android Studio，结合JAVA语言开发；Linux系统网关应用程序采用Qtcreator，QT4.7.3函数库与QT C++开发。

部分软件界面如图所示：

教学典型实验：

物联网课程开设遇到问题

物联网是一门多学科专业知识高度融合的学科，所涉及的知识点多，综合程度高，对授课教师的要求比较全面。目前，虽然很多高等院校已经开设了物联网专业，但仍然存在授课难度大，无法全面铺开的问题。

欢迎大家关注我，在下方评论区说出自己的见解，我们共同学习交流。

人工智能的发展前景？

有许多新的技术创新正在改变我们的生活方式，但是人工智能（AI）可能会带来更令人激动的变化。虽然AI已经存在了一段时间，但最近的改进使该技术更具适应性。展望未来，很容易预测一个世界，其中人工智能将在我们的日常生活中将发挥更重要的作用。

人工智能是一个模糊的概念，对不同的人意味着不同的事物。从许多方面来说，人工智能是世界的存在。我们广泛使用计算机算法来提供智能的数据预分析。但是，如果期待人工智能可以完全独立于人类活动运行而具有自我意识、自我学习的能力？那可能现在还仅仅存在于科幻小说中，更多看到的是人类智能与电子系统之间越来越紧密的集成。目前这种集成是手动的和外部结合的，手动需要坐在电脑前输入内容。将来，这种互动将变得越来越“自然”，最终将推动一种无缝的体验，或通过心理或不干扰生物力学的界面与外部系统进行交互。这些外部系统将需要“智能”并具有一定的预测性，但不一定是“自我意识”。

人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能，这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一。在难度方面，它可以与其他重大科学目标相提并论，例如解释生命或宇宙的起源或发现物质的结构。

人工智能的未来范围

人工智能（AI）是机器对人类智能的模拟。换句话说，它是机器展示人类智能某些方面（例如学习，推理和自我纠正）的方法。自成立以来，人工智能已展现出前所未有的增长。人工智能的未来是朦胧的。技术正以迅猛的速度发展，提供了比90年代更强大的功能，随着AI不断取得进步，很明显AI将会渗透到我们生活的每个领域。以下列出了AI未来变化的多种方式。

网络安全：人工智能在网络安全中的应用前景将确保限制黑客引发网络犯罪。

信用卡欺诈检测：多年来，网络犯罪已成为一个问题。信用卡欺诈是最常见的网络犯罪之一。尽管有检测方法，但仍然无法控制黑客。递归神经网络是一种AI技术，可以在其初始阶段检测欺诈。这种检测方法可以立即扫描成千上万的交易和身份欺诈，从而节省大量时间。

安全数据的处理：AI软件可以在几分钟内浏览大量安全数据，并立即分析问题，而这在之前可能要花费数月的时间才能解决。

智能预警：安全团队发现很难应对传统工具生成的警报数量的增加。但是AI赋予的自学习和自动化功能可以降低成本并提高效率，并确保免受恐怖主义和盗窃的危害。

运输：当难以预测受交通，事故或人为错误影响的系统行为模式时，就会出现各种运输问题。AI应用程序收集数据以做出可预测的决策，从而解决不可预测性。

改善公共安全：实时跟踪市区内的犯罪数据，以确保乘坐公共交通工具旅行的公民的安全，并帮助警察有效巡逻并维护公民的安全。

自动驾驶汽车：引入了具有AI功能的自动驾驶汽车和卡车，以减少高速公路上的事故数量。

卫生保健：在健康方面，人工智能在促进结果方面的作用非常吸引人。支持AI的虚拟健康助手（VHA）可以通过多种方式积极帮助患者。一方面，VHA可以通过发送提醒来帮助痴呆症患者按处方使用药物

以上只是人工智能未来的冰山一角，人工智能具有巨大的潜力，并且已开始在所有领域显示出切实的成果。就潜力的利用而言，我们刚刚摸索了表面，要想利用AI的真正力量还有很长的路要走。

人工智能的经济前景如何？

人工智能技术对企业的影响预计将使劳动生产率提高多达40％，并使人们能够更有效地利用自己的时间。将人工智能作为新的生产要素，它可以至少以三种重要方式推动增长：

与传统的自动化解决方案不同的是，由人工智能驱动的创新使需要适应性和敏捷性的复杂物理任务实现自动化，并且人工智能能够自我学习。现有的劳动力和资本可以被更有效地利用，因为人工智能使员工能够专注于自己最擅长的领域，即想象，创造和创新。人工智能最受关注的好处之一是其在经济中传播创新的能力。

人工智能预示着经济和人类的巨大增长潜力。人工智能是经济增长的未来。普华永道最近的一份报告发现，从现在到2030年，人工智能技术和应用将使全球GDP增长14％。麦肯锡全球研究院2018年9月的一份报告显示，到2030年，人工智能有可能为当前的全球经济产出增加16％或约13万亿美元，从现在到2030年，每年对生产力增长的年均贡献约为1.2％人工智能对世界经济的影响。如果交付，这种影响将与历史上的其他通用技术相提并论。例如，考虑到在1800年代引入蒸汽机可以使劳动生产率每年提高0.3％，在1990年代机器人的影响约为0.4％，在2000年代IT的普及率为0.6％。通过像资本－劳动力混合体一样发挥作用，人工智能提供了放大和超越当前资本和劳动力促进经济增长的能力。

人工智能有望为企业和工人提供巨大的经济机会最好的位置。通过改变工作的性质并建立人与机器之间的新关系，为人工智能的未来做好准备，将人类智能与机器智能相集成，使他们可以成功地共存，并强化人们推动增长的作用。鼓励以人工智能为动力的法规，更新并创建自适应的，自我完善的法律，以缩小技术变革步伐与法规响应步伐之间的差距。倡导人工智能道德规范，在发展和使用智能机器方面，应在切实可行的标准和最佳实践的基础上补充道德。未来人工智能大有可为。

在发展的同时，人工智能也引发了人们的焦虑？

对强大的技术进步持谨慎态度并不新鲜。几位享誉全球的科学和技术专家一直在表达他们对AI的恐惧。

理论物理学家斯蒂芬·霍金著名地担心先进的AI将接管世界结束人类，他的逻辑是，如果机器人变得比人类更聪明，那么这些机器将能够制造出难以想象的武器并轻松操纵人类领袖。“这将脱下自身，并以不断增加的速度重新设计本身，”他告诉了英国广播公司2014年。“受缓慢的生物进化限制的人类无法竞争，将被取代。”特斯拉首席执行官埃隆·马斯克回应了这些观点，在2017年美国州长协会夏季会议上称人工智能“是人类文明生存的根本风险”。

霍金和马斯克都不认为开发人员应避免开发AI，但他们同意政府监管应确保该技术不会流氓。在通常情况下，制定法规的方式会发生很多坏事，引起公众的强烈抗议，并且在多年之后，成立了监管机构来对该行业进行监管。其他的预测也不那么乐观。塞思·斯塔克，（SETI的高级天文学家）认为，人工智能将取代人类，成为地球上最聪明的实体。“AI的第一代人将按照人们所说的去做，然而到第三代，他们将有自己的想法。”斯塔克在接受未来主义采访时说。但是，斯塔克并不相信复杂的AI会最终奴役人类，相反人类对这些超智能机器将变得无关紧要。斯塔克认为这些机器将存在于人类之上的知识层面上，以至于在最坏的情况下，我们只不过是一个可以容忍的麻烦。

但是对于AI其实不要怕，并非所有人都相信AI的兴起将对人类有害。有些人坚信这项技术有潜力改善我们的生活。一些专家预测，人工智能可以增强我们的人性。人工智能就像之前的许多技术进步一样，并非没有风险。如此强大而全知的技术的创造会带来危险，就像任何强大的东西都会带来危险一样。这并不意味着我们应该假设最坏的情况，并基于这种恐惧做出可能有害的决定。专家早些时候对量子计算机表达了类似的担忧，以及有关激光和核武器的技术的应用，可能既有害又有益。

预测未来是一件微妙的游戏。我们只能依靠对已经拥有的东西的预测，但是不可能排除任何东西。人们还不知道人工智能是否会迎来人类生存的黄金时代，或者它是否会以破坏人类珍惜的一切而结束。但是很明显，由于有了人工智能，未来的世界与我们今天居住的世界几乎没有相似之处。

人工智能市场的现状—机遇与未来展望

人工智能被定义为能够执行原本需要人工输入的任务的计算机系统的理论和发展。这些任务的复杂程度各不相同，从视觉和语音的感知和识别到高级决策和各种语言之间的翻译，不一而足。由于AI通常旨在帮助人们做出更好的决策，因此AI系统旨在进行大规模学习，并在使用和体验上变得更好，所有这些最终目的都是与人类更加有机自然地互动。

机器来了！还是他们？可以说，在讨论“奇异性”的大量文章中最好地体现了这种现象。这是一个纯粹的理论概念，涉及机器最终实现意识。大多数AI研究人员和科学家都同意这种现象，如果有的话，至少要在一个世纪后才能实现。但是，大多数流行的出版物和AI影响者都认为我们正处于实现“奇点”的边缘，这是错误的。这些看法与当前AI的状态相去甚远，后者主要是机器学习及其应用。其中最先进的，从自然语言到面部识别，范围完全由模式匹配驱动。但这并不是说开发人员还没有发现一些惊人的聪明方法在一系列任务中应用模式匹配。尽管有这些飞跃和突破，但这项技术可能永远不会自己思考，也不会拥有真正的情感或理性。

现实生活中的AI用例，人工智能是开发人员和企业都努力将其纳入其服务的功能。为了简化此过程，研究人员建议此类机构将需要利用已经建立的“数字大脑”。随着越来越多的人使用AI平台，为这些平台提供支持的系统将变得更加智能，这将使它们变得更好，并鼓励更多的人采用它们。这些是推动变革并在消费者层面发展AI的强大力量。人们担心系统中人工智能和认知能力的发展和进步无疑会导致人工替代。但是，从更合乎逻辑的角度来看，人工智能功能的这种进步将补充人类的工作。在人与机器之间提供了一定程度的联盟关系，并在各种界面上增加和扩大了人类的工作量。

尽管AI研究在道德和与人类思维相关的其他问题上提出了一些相关挑战，但恐惧是没有根据的，AI研究将使我们的生活变得更好。该领域为有才华的自我驱动力的人们打开了新的机遇视线，他们正在这一激动人心的领域中寻找职业。

以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！

为什么所有游戏不实行人脸登录？

你好，我是游戏领域创作者HuncleGame，很高兴来回答这个问题。作为游戏同时也是AI领域的爱好者，可以肯定的说人脸登录是存在一定技术壁垒的，但并不是没有普遍应用的主要原因。

近几年，人工智能和大数据技术引领了新一代的技术潮流，尤其是人工智能更是发展迅猛，计算机视觉技术作为人工智能的一大分支更是被众多科技企业所青睐，其中人脸识别技术就是一大热点领域，它的应用领域有很多，比如说人脸门禁、人脸解锁、人间登录、人间支付等，正是由于这样广泛的应用，其相关技术甚至源代码都能很容易在网络上查找到，可以说人脸识别的技术已经比较成熟了，其技术壁垒并不是很高，稍微懂点编程开发的技术人员找到开源代码稍作修改便可以直接拿来应用，但是为什么我们会觉得这一技术也只是在少数领域应用，而并没有大规模推广呢？

这就要从应用该技术的目的来说起，大家可以想想，我们为什么要应用人脸识别技术，是为了方便、安全、高效、精准认证还是其他什么原因，在我们已知的应用领域，如刷脸门禁、刷脸登录、刷脸解锁、刷脸支付，比起传统方式，刷脸方式优势明显，可以舍去查找门禁卡和记住繁杂的密码，也让大家更乐于接受这一方式，人脸登录游戏其实也是刷脸登录的一种，按理说应该会流行开并受到大家的欢迎，但是到现在也很少听说有游戏开发商来应用这一技术，这里我想说明几点原因:

第一，引入人脸信息的账号注册相对麻烦，比如你必须上传你清晰的人脸照片，这让许多不具备拍摄条件的玩家难以接受，就算方便上传人脸照片，还会存在滥用问题，比如你拿别人的照片也可以注册，所以还必须进行账号绑定甚至身份验证等一系列操作，就玩个游戏还要搞得像注册银行卡一样，从而影响玩家体验。

第二，人脸登录的安全性难以保证，1）个人生物特征信息属于个人隐私信息，大多数玩家肯定是不愿意提供的，这样会很大程度影响游戏用户量，即使有玩家愿意提供，游戏运营商也很难保证玩家的个人信息不被泄露甚至被别有用心之人利用。2）一般的人脸验证方式很容易被破解，例如可以用带人脸的照片、打印图片、面具甚至头模来进行刷脸登录，这样游戏运营商为了保证安全性，还需要加入其他技术手段去活体检测、动作识别等来辅助判断，这就增加了游戏登录的繁琐性，同时也增加了游戏开发者在身份验证技术开发上的难度，而这些辅助验证技术才是人脸识别登录方式难以真正推广的技术壁垒。

总之，人脸识别登录技术毕竟还是一种新兴技术，在实际应用中仍存在一定缺陷和技术难题，但是我们要相信，在不久的将来，科研人员一定可以这些解决这些缺陷和难题，而真正应用到各个领域。