AI創業盛世，我們卻盼著“泡沫”早點破滅

人們總問我：“當一名成功的CEO的秘訣是什么？”遺憾的是，根本沒有秘訣。

如果說存在這樣一種技巧，那就是看其專心致志的能力和在無路可走時選擇最佳路線的能力。

與普通人相比，那些令你最想躲藏起來、或干脆死掉的時刻，就是你作為一名CEO所要經歷的不同于常人的東西。

——本·霍洛維茨（Ben Horowitz）《創業維艱》 “今天的‘人工智能’已經有些審美疲勞了”，作為一家AI領域早期創業公司的CEO，老胡更希望以“邊緣計算”這類具體的方向來表明自己的創業內容，而非當下看似熱鬧的“人工智能”。

“最晚19年，泡沫會破掉。

如果一個公司真正腳踏實地，能夠有商業的落地、變現，一定是盼著泡沫早點破掉”，老胡告訴獵云網（微信：ilieyun）。

經歷不同于常人的東西老胡的公司成立于2015年底，彼時，人工智能在業界取得了前所未有的突破和發展——云計算基礎設施極大改善、成本大幅降低；大量數據集、價格低廉甚至免費的軟件開發工具出現……計算機變得更加“聰明”，學習速度也比以往任何時候都更快。

老胡意識到，這個行業正迎來蓬勃發展的上升期。

但令他始料未及的，卻是在不到一年的時間里，人工智能領域的人才薪資就漲了一倍甚至更多。

“就是招不到人！”老胡既憤慨也無奈：“人才就這么多，零基礎、自學三個月相關課程，只懂一點皮毛的上來就報價年薪30萬。

”老胡見到的還不是最極端的案例，今年以來，25萬年薪招一個AI工程師已經沒有任何吸引力了，國內頂級實驗室的優秀碩士畢業生年薪至少50萬起跳，百度深度學習研究院(Institute of Deep Learning，IDL)甚至開出80萬年薪的待遇，資深的算法工程師年薪更是超過100萬元。

去年三月，李開復曾分享他在硅谷的見聞時說，“做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業就能拿到200~300萬美金的年收入的offer，這是有史以來沒有發生過的”。

老胡認為，供不應求只是AI人才的天價薪酬的原因之一，另一大原因還在于行業“熱錢”太多。

“AI人才的需求不是由市場催生出來，而是資本硬推出來的”，老胡是清華大學微電子學的博士畢業生，畢業后還曾留校任教，作為科技界、工業界十年來的親歷者和旁觀者，他認為，“很多從資本進來的錢就這樣被‘燒’掉了，原本能招十個，現在只能招兩個，而且人才的價格和能力并不匹配，還有很多在濫竽充數。

所以，我比誰都盼望著泡沫破掉，至少對我們團隊來說，利大于弊”。

對于創業早期的公司來說，人才的重要性不言而喻。

除了技術方向的人才，公司其他崗位的招人計劃也要隨著實際情況不斷調整。

就在接受獵云網（微信：ilieyun）采訪的前幾天，老胡開掉了一個Marketing，“招人策略和之前預想的很不一樣，我曾經在一個崗位上連開掉兩個人”，他說，“關鍵時候必須做決定，并且自己承擔決定的后果，用更多嘗試和錯誤找到正確的道路”。

老胡無法不讓自己在考慮公司生存發展的宏觀大計下還要兼顧其他事務，見投資人、拜訪客戶、開電話會議。

每天凌晨兩三點才是真正屬于他自己的時間，“白天總有電話打斷你，夜里這個時候可以靜下來想一些事情”。

睡眠時間的縮減成了創業者的常態。

2015年，周鴻祎在回應互聯網大會會場上那張酣睡照片時打趣地說道，“一覺醒來，世界都變了”。

對創業者來說，頭上那把懸掛的“達摩克利斯之劍”時刻閃爍著寒光，提醒自己爭分奪秒。

為了降低辦公成本和時間成本，老胡把辦公室租在了一個商住兩用樓里，自己則在公司對面樓租了一間房住下來。

有時候各地跑客戶，他每天只睡四五個小時。

第二天醒來一定要靠咖啡強打精神，然后打車去見客戶，午飯基本上買個面包就在出租車上解決了。

除了要比常人付出更多努力，忙碌、無助、彷徨……如影隨形，選擇創業就如同選擇了一個需要反復承受重壓和打擊的環境。

老胡說，《教父》是他最愛的一部電影，“大兒子慘死的消息傳來時，老教父依然能夠冷靜地分析局勢，控制內心的情感，穩住家族。

否則，小兒子也可能命不保夕。

這是真正的大智慧，就像在商場，不要讓情緒影響你的判斷”。

保持冷靜，對老胡來說，某種程度上就是“麻木掉很多情感”，就像對經歷的事情習以為常，“創業真正有意思的地方，就在于短時間里，不斷地去經歷、經歷”。

把心煉就成銅墻鐵壁，一個人承受所有委屈、誤解和背叛。

無論是否做好心理準備，踏上創業這趟急速奔跑的列車，就選擇了與孤獨、忙碌和未卜的前途為伴。

撐到大展身手的那一天“一旦創業就停不下來了，所以我常說，成功的創業者都有一種使命感”，不知是否所有的創業者都曾像李嘉俊一樣聽到過自己內心的召喚，這種聲音清晰而劇烈。

一年前，獵云網（微信：ilieyun）采訪了李嘉俊。

那時候他就坦言，自己屬于能“折騰”的，還在北京郵電大學念大四時，就決定做一點“有價值的”事情：“當你心里燃起一股火的時候，會很有動力。

”2011年，經歷在騰訊短暫的實習工作后，他決定創業。

16年，人加HUMAN＋成立，這是一家為機器人提供3D視覺感知系統解決方案提供商，成立之初，團隊就拿到了兩輪融資。

相比一年前的那次采訪，李嘉俊的狀態更顯平和與沉穩。

2017年，“人加HUMAN+”在媒體鮮有曝光，極少幾次透過媒體看到他們的消息，還是出現在騰訊AI加速器的首批成員的名單里，“我們主要還是潛心在做產品，練內功”，他說。

2012年是深度學習在計算機視覺領域應用的一個節點——Alex和他的導師杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）用深度學習方法在ImageNet大規模圖像識別競賽中使得錯誤率達到了15%。

之后幾年，一大批計算機識別/圖像識別領域的創業項目在國內誕生，人加HUMAN+就是其中之一。

目前，人加HUMAN+研發的雙目視覺深度感知技術能夠幫助機器人在與外界交互時做到移動自如，實現定位導航、路徑規劃和避障。

“當前的市場還處于早期，去年我們主要在廣泛的探索中。

18年尤其是下半年，技術和市場將達到一個契合點，會有很多量產的產品出來。

但上半年，很多創業公司恐怕還還要繼續承擔痛苦，繼續熬”，李嘉俊說，“不可否認的是，人們期待的通過人工智能創造價值正在一步步成為現實”。

的確，早期人工智能投資和收購的科技巨頭今天已經獲得了實在的好處。

亞馬遜2012年斥資7.75億美元收購機器人倉儲技術公司Kiva，今天大約收回了初始投資的40%；在線影片租賃提供商Netflix的算法已經為世界各地一億用戶提供了個性化推薦功能，通過避免用戶退訂，為公司每年減少了10億美元的營收損失。

但是，人工智能大規模應用的成功案例還相對較少，高投入的背后是人工智能創業公司正在艱難地探索商業化落地應用場景。

“toB的生意客戶決斷周期非常長，尤其今年，市場充滿了很多不確定性”，在李嘉俊看來，“很多事情發生的當下都是無感的，比如客戶的承諾最后發生了變化，對我來說，那不過就是一個消息。

事情發生了，解決問題就好了。

”創業的能力就是具備持續解決具體問題的能力。

就像電影《火星救援》里，宇航員馬克·沃特尼（Mark Watney）在向NASA新人總結自己成功時的經驗時說：“面對困難，你可以等死，也可以馬上動手解決，解決完一個，就再解決一個，然后就可以回家了。

”“我最焦慮的時候就是在等客戶合同那段時間，因為怕中間有變化”，李嘉俊承認，他無法不讓自己去想那些“不可控的情況”——就在元旦放假的前一天下午，他收到了客戶送到公司的合同，一塊石頭落地。

“在擔任CEO的8年多時間里，只有3天是順境，剩下的8年幾乎全是舉步維艱”——本·霍洛維茨（Ben Horowitz）曾在《創業維艱》里用親身經歷告訴創業者。

艱難的時刻，李嘉俊不是沒有過。

在團隊成立和融資初期，“支撐不下去的時候，身上只剩下幾千塊錢”，這是一年前他在接受獵云網（微信：ilieyun）采訪時談起的往事，“被很多投資人拒絕過，一來我們當時做的產品不太成型，二來，業內對機器人視覺的理解還停留在人臉識別的階段”。

2015年10月，李嘉俊和團隊現任CTO竇仁銀在北郵附近的智慧大廈租了一個小開間，在這里開始做產品研發，“兩個月后趕上過年，我們把身上的幾千塊一人分一半帶回家，計劃剩下的錢來年還能撐幾個月”。

抓住一切機會，是為了等到大顯身手的那一天。

直到兩年后的今天，很多客戶主動找上門尋求合作。

“能拿到訂單當然高興，但還是要保持平靜。

平靜的心態很重要，因為路途很長”，他淡然又堅定的說，“我對公司的要求，是具備超強的自我迭代能力和升級能力，這也是創業最有趣的地方，不斷突破自我認知的邊界”，李嘉俊說。

臨近采訪結束，他聊到前一天送同事回家，馬不停蹄終于在最后一分鐘趕上了火車。

“那個畫面就像我們團隊的縮影，這一年，我們努力抓住市場的機會，有興奮也有失望，但最后依然取得了不錯的成績”，李嘉俊慶幸地說，“兵荒馬亂，但前途燦爛”。