然在一个大型人类数据集LFW上性能为97.35%，接近人类水准。
但对孟繁岐来说，将这个性能继续提升到99.6%往上是十拿九稳的事情。
不过，从数据上可以明显看到，这个指标剩余的提升空间其实已经很小了，没法很显著地拉开差距。
从学术的角度去思考这个问题，自然是不要紧的，只要突破了世界纪录，自然就是值得发表的研究。
可在工业界，思维却不能这么简单。
性能相差无几的情况下，还有太多其他因素需要考虑进来。
比如速度快慢，商业用途，对速度都有硬指标的要求，这一点孟繁岐非常有信心；再比如算法的算子是否比较常见？有些复杂的学术操作，在商业使用的时候并不方便，硬件设备可能不支持，这点有可能会出问题。
其他诸如价格，使用难度，用户界面的美观程度，甚至于宣发的PPT做得唬不唬人，都很有可能成为外行人做出商业判断的依据之一。
因此，孟繁岐觉得在人脸这个已经被比较成熟的问题上，单纯只是自己这2个多点的技术突破只是较大的优势，还不足以建立起绝对的优势。
既然是创业的第一枪，不仅要成功，还必须大胜。