日新月異，商業守正出奇。今天，“十年樹木，百年樹人”的自然規律仍亙古不變，而長成一家科技獨角獸公司所需的時間已大大縮減。在新思維、新技術的催化作用下，人工智能、基因科學、出行、知識社區等領域紛紛長出了一個個科技與商業水乳交融的“小巨人”，潛移默化中影響著人們思維與行動。

在第四屆網易未來科技峰會前夕，網易科技即日起推出十大科技“新獨角獸”系列訪談，這些最近兩年迅速晉升為10億美元估值的明星創業公司有著怎樣的商業特質和時代烙印？這個系列報道將帶來他們的故事。“新獨角獸”系列訪談的第一期，推出視覺識別領域的商湯科技創始人兼CEO徐立。

文｜網易科技崔玉賢楊霞清

精彩觀點：

1. 技術公司打仗的決定因素是不是資本？不完全是。人工智能在3-5年內還是人才戰。

2. 2B企業的春天在于把技術做成了標準化的產品。

3. 商業的本質是長期穩定的現金流。

4. 創業公司CEO必須有滿血復活的能力。

徐立非常健談，自小愛看金庸小說，稱技術公司要先練內功。2014年10月，在實驗室做了十余年計算機視覺研究和開發后，被資本拖拽出來創業，成立了視覺識別公司商湯科技。

“從做技術到當CEO，唯一相同點是必須有滿血復活的能力。”在接受網易科技采訪之前，徐立剛剛結束一場會議。2個小時的采訪，徐立從未顯露出一絲疲態，反而會講一兩個段子，完全沒有技術男的木納。

如同一位投資人所說，在技術領域創業，僅僅有算法和技術是不夠。找沒找到行業的剛需痛點、產品化能力、營銷能力都是關鍵。公司成立近三年，徐立已經沒有時間去寫代碼，從技術男蛻變為一個需要面面俱到的CEO。

商湯科技，成立于2014年10月，先后獲得IDG資本、Star VC、鼎暉投資、萬達集團、賽領資本等共四輪融資，估值超過10億美元。

技術公司的資本戰和人才戰怎么打？

商湯的誕生有點銜著金鑰匙出生，徐立是香港中文大學博士畢業，人臉識別的權威學者湯曉鷗教授是徐立的老師，IDG加持首輪投資。

通過師兄弟關系，商湯在創立開始完成了最為重要的原始人才積累。徐立和創始團隊都是科學家團隊，先通過學術上的聯系把師兄弟吸納進來，形成導師，給導師配備基礎設施和架構，包括給予硬件資源、數據標注、硬件平臺等方面的投入，通過導師的示范作用，把其他人才吸引進來，這種方法被徐立稱為“人才黑洞”效應。

除此之外，商湯科技還與香港中文大學、浙江大學建立了深度合作，共建聯合實驗室和研發中心，與清華大學、北京大學等多所高校成立研究團隊。

“技術的周期分增長期和平穩期，人工智能技術現在屬于增長期，這周期人才最稀缺。AI打的就是人才仗，拼的核心的還是最頂尖的懂算法的人才，商湯科技前期賭人才規劃賭對了。”徐立接受網易科技采訪時說，。

2015年，即使商湯只有6個月現金流的情況下，徐立仍然選擇重金招人。

“一般情況下只有6個月現金流，公司基本上是處于不安全的狀態的。但我仍然堅持要招來大批AI人才，特別是機器視覺方面的人才。現在看來，這是一個非常前瞻性的決策。”徐立感慨。

人工智能的人才爭奪戰異常激烈。BAT對人工智能人才的爭奪戰已經從國內打到了國外：騰訊將人工智能實驗室設在西雅圖以便挖微軟的人工智能人才；百度今年不僅挖來了陸奇，還啟動了海外校招，到斯坦福、哥倫比亞大學宣講，招聘機器學習、數據挖掘、語音處理、圖像處理人才。跳槽公司翻倍或者三倍都是常見的事。

在如此激烈的人才競爭下，搶人才和留住人才，都至關重要。

徐立認為，至少在3-5年人工智能領域的都是人才戰，是腦力游戲。全球也就是幾十個人來做突破性工作，核心是看最頂尖的研究人員的智商PK，看誰能夠作出突破。

據商湯科技公開的資料顯示，商湯科技核心團隊成員由兩大部分組成：一部分是來自麻省理工學院、斯坦福大學、清華大學等世界頂尖大學的博士科學家；另一部分是來自谷歌、微軟、聯想、百度等產業界領軍公司：其中包括5位微軟研究獎獲得者(Microsoft Research Fellow)，兩位A-star(阿里星人才計劃)，聚集了華人世界中一批深度學習和計算機視覺領域專家。700余人的公司中，擁有超過100名博士。

徐立認為，商湯的人才優勢是系統性，從導師制到各個共建研究室等，實習生機制，商湯建立了系統性的產學研體系。

“資本重不重要？肯定重要，但是打仗的決定因素現在在不在資本市場？不完全是。資本重要是通過更好的激勵、更好的條件去留住頂尖的AI人才。”徐立說。

原創技術在中國有沒有出路？

是重金投算法層面研究還是重點做應用層研究，要不要做原創技術？在創立之初，商湯面臨著這個選擇。

投資人提醒徐立，做原創技術在中國不合算,你花100分的力氣去做的事情，別人可能花1分力氣就能抄走。成本和產出太不成正比了。而且，做原創技術的回報周期太長了。

這種考慮很現實，中國企業更擅長做快速復制，在基礎研究和原創技術方面，很多歷史性的教訓，要么是做了基礎型研究遲遲無法應用投入過大，要么是研究了多年終于產業化，別人抄得更快。這讓很多企業不原因碰。

但徐立認為，如果中國沒有人花力氣去做原創技術，商湯一旦做成了，就是惟一，而且他判斷，技術發展演進速度非常快，工業化很快會到來。時至今日，商湯在對外的Slogan里，把“原創”兩字寫進去：專注于計算機視覺和深度學習原創技術。

徐立在接受網易科技采訪時說，商談科技在某種意義上在技術上是沒有上游的，技術完全是從零開始，自己研發。

據公開資料，商湯的網絡是自己設計的，這對于深度學習網絡的掌控力會更強，提供Saas服務的同時，能夠通過Saas把背后的數據拿到，再進行更多更細致的分析再次提升服務質量。

根據徐立的介紹，商湯科技的實驗室主要包括基礎架構層研究和行業應用研究。基礎架構層研究包括計算機視覺立的基礎問題，包括檢測、跟蹤、分割、定位和時序等五大模塊。行業應用研究包括安防、金融、終端應用、APP應用等。

這個基礎研究的效應逐漸顯示出來了，在視覺識別領域，商湯不算是成立最早的公司，2010、2011年已經有同類的公司成立。徐立認為，在接觸客戶的優勢完全在于這些基礎研究帶來的差異化，一是算法的差異化，二是算法的完整性。

徐立舉了一個例子，小米手機的相冊招標，其他公司能解決通過物體識別分類問題，但解決不了定義年齡問題。商湯的優勢是可以當作一個整體解決方案來解決問題。

工業化的紅線

有原創技術，如果無法工業化，也是空中樓閣。

“判斷某個技術的工業化紅線的時間點在哪里？這個很關鍵。”徐立在接受網易科技采訪時說，技術型創業公司，如果某個技術領域5年內看不到工業化紅線，太早進入，投入全都是成本，時間點太遠，可能熬不到變現就死掉了；但如果太晚進入，紅海市場也沒有機會。

具體到人工智能領域，這條工業的紅線即算法的準確率，算法的準確率能否超越人的準確率。

這條紅線也決定了創業公司的起始點。2011年，前微軟人工智能首席科學家鄧力(Li Deng)將深度學習技術應用于語音領域，并取得重大突破。此后，大量研究開始朝著深度學習方向迅猛推進，像推火車一樣，技術應用不斷拓展，計算準確率大幅度提升。

在人臉識別方面，超越人的準確率，徐立認為這就是工業化的紅線。一旦超越工業紅線，大量應用將會出現。對于創業公司來說，靠近工業化紅線前夕成立，是最佳時間點。

徐立認為，2014年是視覺識別領域突破工業化紅線的前夕，這也是為什么在2014年10月他愿意從實驗室出來，創立商湯科技的原因。

再具體到公司投入去做某個細分的技術分支，徐立認為也需要去看工業化的紅線。“比如視頻結構化這個產品，商湯最早推出市場，因為判斷，7個月后這項技術能越過工業化紅線，開始規模化的應用。”

徐立在接受網易科技的采訪時說，商業的本質就是“長期穩定的現金流”。具體來說，就是“SSD”，第一個S是Scalability，能標準化和規模化，有足夠多的量，這個是為現金流服務；第二個S是Sustainable，即長期可持續性的需求，為穩定性服務； 第三，D是指Differentiation，差異化，為長期性服務。“2B企業的春天在于技術能夠做成標準化的產品。”

目前，商湯科技的技術應用在金融、安防、APP、終端等領域，客戶有中移動、萬達、海航、科大訊飛、華為、小米、中國銀聯、招商銀行、PANDA TV等，約超過400家客戶。據徐立介紹，目前是每天簽一個客戶的速度進展。

徐立介紹，上半年的收入相比去年同期有6－7倍的增長，商湯進入了快速聚集效應增長周期。

以下為網易科技與商湯科技CEO徐立訪談主要內容：

商湯科技獨角獸3年煉成記

網易科技：商湯快成立近三年了，您會把它的成長分為哪幾個階段？

徐立：商湯發展到現在一共經歷過三個階段。第一是早期創業期（2014年10月到2015年上半年），那時研究、工程、商務都沒有明確的劃分，一人承擔多職，幾十個人對任何事情都快速響應，利用大家積累的學術能力和對行業的認識來做行業的突破。

第二個階段是2015年上半年到2016年上半年，做兩件事情：人才聚集和產品打磨。人才聚集期這一年進行了快速的擴張。

第三個階段2016年上半年至今，開始引入職業化的經理人來做職業化的管理，包括商務、HR、法務、財務、市場PR，每一個核心崗位，都是從大公司來的高管。用更多的現代化的管理手段去調整公司的架構，把產研和銷售渠道打通，建立起有規模的銷售團隊。

商湯科技正處在一個快要起飛的狀態。之前的增長是接近線性增長，但是現在處于拐點，接下來會有快速的聚集效應和產業效應。就要進入快速發展通道了。

網易科技：這三年來發展節奏把握得怎么樣？走快了還是走慢了？

徐立：我們現在相當于是船要下海了。大家知道，造完一艘新船下海會有各種各樣的漏，剛開始，大家會忙著去補這個補那個漏。現在我們把這個船的問題都補完了，這艘船已經駛出一段距離了，從江里開到海里了，風浪也更大了。但是不管在補漏時還是在大海里，開船的這個人都要坐在船長室，要看遠處，同時兼顧方向性和不漏洞的問題。

人才爭奪戰：與BAT搶人才

網易科技：現在人工智能人才爭奪非常激烈，頂尖人才非常稀缺，你們如何迅速積累人才？

徐立：在商湯科技發展第二階段，即2015年，當時做了一個現在來看非常前瞻性的決策，我們判斷AI打的是人才仗。

所以即使是在融資并不是特別充分的情況下，我們投入了大量的資源籠絡人工智能，特別是機器視覺方面的人才，包括找到合適的合作伙伴來進行前期的投入，包括搭建基礎的架構，利用這些資源、場景來吸引對人工智能感興趣的人才。

業界人說商湯其實是人才黑洞，我們把一些強的人籠絡進來后，這些強人能夠進行輻射，把更好的人吸引過來。別人一看這些人都在商湯的平臺上，能夠取得這樣的成績，那么我們也愿意加入。

網易科技：能不能詳細解釋一下商湯科技是如何聚攏人才的呢？

徐立：相對其他人工智能企業強的優勢，我們本身是有比較深厚的學術積累。首先我們創始團隊是科學家團隊。我們通過學術的聯系把自己的師兄弟，把自己的學生都集籠過來。

此外，我們通過學術關系，把在微軟、MIT、斯坦福的頂級學者，成為商湯的實驗室的學術研究導師，給這些導師配備很好的基礎設施和架構，包括硬件資源的投入、數據標注的投入、以及硬件平臺能力的投入，以這批導師作為吸引人才的核心動力。

網易科技：人工智能創業公司，打不打資本戰？

徐立：首先資本重不重要？肯定重要，但是打仗的決定因素在不在資本市場？我覺得現在不完全是。

AI就是腦力游戲，真正能夠形成突破的，全球可能就那么幾十個人能做突破性工作。人工智能研究其實看的是最頂尖研究人員智商的PK。誰能夠真正做出突破，這才是核心關鍵。

但反過來說，我說資本重要是必須得通過更好的激勵，更好的條件去留住頂尖的AI人才。

我的判斷，AI還是一個人才戰，三五年之內都是。只要AI不成熟，它就是人才戰。

堅持原創還是迅速變現哪個更重要？

網易科技：商湯作為一個創業公司剛創立去做產學研的結合，這個投入當時可以承受嗎？

徐立：我們一直思考怎么樣才能讓一個技術公司在眾多人工智能公司中脫穎而出。

商湯本身有自己的基因，創始人團隊本是學者出身，同時2014年，我們看到了技術能夠過了工業的紅線產生突破。

在這個之上，我們跟其他的AI公司的區別是什么呢，特別是跟中國的AI公司。四個很關鍵字叫“堅持原創”。

在中國，社會環境或者以前的一些歷史原因造成，中國人擅長做的事情是快速復制模式，商業模式學習中國很快，加入一些新興的理念，會做得很快。但是在需要大量投入的基礎研究性上，很多人不太愿意碰。

當時就連我們的投資人，他們給出這樣的建議說，“做原創在中國沒有出路”。因為你花100分的力氣去做一件事情的話，別人可能花1分力氣就能夠抄走。你的成本和產出不成正比。但是我們當時有了這樣的底氣說，如果在中國真的沒有人花力氣去做原創，那么一旦你做成，你就是唯一的，就能形成壁壘。

商湯想要做的是“使能者”，商湯提供核心算法，驅動下游產業鏈去服務客戶。商湯在某種意義上技術上沒有上游，技術是從零開始，完全自主研發的。需要找到更多的合作伙伴一起去做下游的輻射和推廣。

網易科技：商湯科技目前在各個垂直行業的業務拓展情況如何？

徐立：目前商湯的客戶可以說是以每天一個簽約客戶的水平在往前走，大概超過400家客戶。究其原因是我們前期堅持做更好的標準化產品。我之前也跟投資人講過，2B企業的春天在于更完善的技術能夠做成標準化的產品。

網易科技：您認為商業的本質是什么？

徐立：商業的本質就是長期穩定的現金流，我把它定義為三個字：“SSD”。第一個S是Scalability，能標準化和規模化，有足夠多的量，這個是為現金流服務；第二個S是Sustainable，即長期可持續性的需求，為穩定性服務； 第三，D是指Differentiation，差異化，為長期性服務。

創業太早太晚都是死

網易科技：技術公司的技術固然重要，但產業化更為重要，這點您怎么考慮？

徐立：一個技術公司原動力能夠站在技術的最前沿，推動技術的進步。但還要解決的問題是，做到讓技術越過工業界的紅線。

我們在衡量視覺識別技術能否拿到工業界使用時，標準是機器的算法能否超過人的準確率。一旦超越那條紅線，就能帶來很大的產業價值，迅速使用。

網易科技：所以創業公司成立的時間點很重要，能否在技術成熟前成立。

徐立：公司太早成立，不行，如果這個技術五年之內都不成熟，那現在投入大量的人和錢，都是cost。但如果七個月后就能變現，能夠做到更大規模，比如去年我們賭“視頻結構化”這個產品，我們是最早推出市場的并取得客戶歡迎，為什么？是因為我們布局早且時間點選得好。

網易科技：時間點判斷的依據是什么？有什么維度嗎？

徐立：評估它和人的差別，能否超越人的準確率。分析一下，它在哪幾個技術環節上還沒有人好，這這幾個技術環節有什么解決方案，它的推進的速度是什么樣的。根據性能曲線，我們來評估需要多少數據、多少機器可以和人的準確率。這就能判斷出時間點。

人工智能不是線性發展

網易科技：您怎么看待人工智能的發展階段？

徐立：我把人工智能的近期突破定義成三個階段，第一個階段叫技不如人的階段，人工智能只是一個工具，不會是顛覆式的。

第二個階段是超越大眾，為什么說超越大眾呢？因為大眾的知識是普遍、普適、可獲得的。可獲得性強，我們可以通過數據標注，讓機器學會這件事情。

第三個階段叫超越專家階段，超越專家帶來的價值很大，可以把整個產業和服務進行升級。

目前處于在第一、第二階段之間。

網易科技：您認為第三階段什么時候到來？

徐立：我認為它是一個突變型的。對于人工智能漸變性的描述，我是持反對意見的。很多人講人工智能有幾個浪潮，包括說90年代到2000年開始往上走。

但我在這個浪潮里面自己一點都沒有感覺到。我的本科、碩士都是做視覺的，畢業的學生在視覺領域就找不到工作了，只能轉行。所以我對這種漸變式的描述，是反對的。我個人認為所有的技術突破都是突然之間的陡峭變化，達到產業級的突破。