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人脸识别的学术大神走出实验室,怎么把商业玩得风生水起

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师生搭档

  师生搭档

  创业圈的“师生组合”,比较出名的有大疆无人机的师生搭档李泽湘、汪滔;香港中文大学汤晓鸥教授和其弟子做出的商汤科技、Linkface(两者已合并);还有Xtecher早期报道过的北大、普林斯顿教授鄂维南院士和他的弟子田昊枢、王储等创办的普林科技。

  中科视拓的组合也很有意思,师生搭档:

  75年生的山世光担任董事长、CTO,公司大股东,90年的刘昕担任CEO。

山世光(左)与刘昕(右)

  “师生组合”创业,业界颇有争议,很多投资人不敢投,一怕教授权威感太重无法和学生平等合伙,二怕老学究太谨慎,缺乏冒险精神。

  山世光对此颇为清醒:“我是崇尚严谨和踏实的人,想的会比较多一些,而做企业还需要更多冲劲和冒险精神。”他说,正因为对自己有这样的判断,才选择和学生一起干。

  选择刘昕做CEO,山世光说,是因为“他本身有创业的想法,有原动力”,此外,“他相对年轻,条条框框少一些。”

  Xtecher为此专门采访了刘昕。

  中篇|另一种声音:

  “呆在学术圈的优势减弱了”

  90年生的刘昕,一直以来的人生理想就是“开公司”,喜欢向前冲,和山世光的温文尔雅相得益彰。

  他本科在重庆大学读软件工程,博士到了中科院,跟着导师山世光已经五年。

  读博5年,刘昕没有周末,醒了就工作。他不打游戏,不打篮球,不常用社交网络,基本不上知乎,也不用电话,微信好友400人,QQ好友100人都不到。他并不关心市面上的90后创业者们都在干什么。

  他读书很多,70%历史,20%文学,10%财经。此外,娱乐生活只看文艺片,很喜欢《钢的琴》。

  他的微信头像是“一只弹钢琴的狐狸”,这也是他的自我比喻:“狐狸是狡猾的,但也是狂野热情的,它在弹钢琴,是它的一种艺术表达。”

  他身上有一种混杂气质,理工科博士,却当过8年文学青年,写散文,写小说,喜欢苏轼、王小波和冯唐,喜欢他们身上“亦正亦邪”的气质。

  “文学青年本身就是很拧巴,苏轼就是一个很拧巴的人,他有两首《江城子》,第一个是《密州出猎》,非常豪放,‘西北望,射天狼’;另一首悼念他的妻子,‘小轩窗,正梳妆。相顾无言,惟有泪千行。’”

  一次聚会,山世光对刘昕说:“我一直没有招一个文学青年,比较遗憾,看到你是,就招你了。”

  刘昕相信,是因为自己身上有其他专注于工科人身上没有的东西,才会被选中,“山老师应该了解我所有的多面性,否则他不会选择我当CEO。”

  在刘昕眼中,他们从中科院走出创业的核心原因是:“外部环境的变化,使得呆在学术圈的优势减弱了。”

  一方面是技术变化。深度学习带给了人脸识别革命性的变化,Facebook的DeepFace,香港中文大学的DeepID,Google的FaceNet,人脸识别领域迎来“方法大变革”。

  另一方面是数据量变化。过去研究者能拿几万的数据就很了不起了,但2015年Google用了两亿人脸数据。更好的机器、更大规模的数据、更多的钱,使得工业界开始赶超学术界。

  刘昕说,大家越来越认识到“数据”才是最核心的竞争力,而在学术界只能用公开的数据闭门造车,真实的数据掌握在工业界手中。如果不做公司,做技术服务别人不倾向于把数据给你。如果要花钱买数据,一次就要花费近百万,资本带来的数据量将大大反哺到技术。

  “学术大牛压阵极其重要”

  作为一个90年出生CEO,面对市场上其他人工智能公司的一众担纲大牛,刘昕却“没有太大的压力,后面还有一位大佬在压阵,董事长在压阵。”

  虽然刘昕曾收到若干人工智能公司的CTO offer,但他说,毫无疑问,山老师是自己最理想的合伙人。

  “大牛是一个不可再生的资源,大牛的成长需要时间。这个领域大牛已经所剩无几了,既然我的老师是一个大牛并且要创业,我为什么要去别的公司呢?”

  刘昕强调,在人工智能领域创业,“学术大牛压阵”是一件极其重要的事。看得更远,做战略层面的思考,在趋势不明确时,提前指出该走哪条路——这是学术大牛不可替代的意义。

  “你的领域知识不足时,根本没法意识到人脸识别还存在什么问题。媒体上铺天盖地的宣传告诉你人脸识别的精度已经超过人类了,哪些是忽悠?现在这么多的新闻、八卦,这么多所谓的商业情报,你怎么判断其中的真伪?每年涌现上千篇的文章,你看哪一篇?主要往哪个方面突破?这都需要大牛在这儿给你坐镇做出判断。”

  刘昕读过很多历史,深知重大历史事件来临时往往前兆不显著,所以需要大牛来扮演判断者的角色,“春江水暖鸭先知,我们要当那只鸭子,知道技术的变革要来了,我们要准备了。这是我们一定要压大牛的原因。深度学习这个技术,可能会被另外一种技术替代,我们也在等待下一轮技术革命的到来,等待下一次的弯道超车。现在我们是追赶者的姿态,我们希望有一天我们能成为引领者。”

  他说,公司不仅要赌今天,还要赌明天,现在在深度学习这个赛道上他们并非率先起跑者,但这并不妨碍占领下一次的先机。如何在5年后、10年后、20年后公司仍能存在?必须要对未来前瞻性判断,对技术有前瞻性投入。

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