走出清华:AI黄金一代的机遇与隐忧
马程发表于2018年12月07日 20:5212685人阅读
摘要: 如今的AI创业者中,有一大批人出自精英汇聚的 “姚班”和清华的各个院系。他们们凭借技术傍身迅速打造出一批AI独角兽,但在发展过程中,他们又不得不面对资本的压力,同行竞争,以及科研和商业化的矛盾。无论如何,这个时代,技术人才在资本面前开始更大的话语权时代。

本文来自全天候科技,阅读更多请登陆www.awtmt.com或华尔街见闻APP。

作者| 马程 编辑| 罗丽娟

2018年,巨头不断在人工智能领域加码。12月6日,据美国科技媒体The Information报道,字节跳动有意建立旗下首个风险投资基金,规模约为人民币100亿元(约合14.5亿美元),用于投资人工智能(AI)和媒体内容领域。

此前,阿里、腾讯、百度都已经投资大量人工智能项目,以阿里为例,过去两年,它已经重金投资了寒武纪、深鉴科技、商汤科技、旷视科技等多家AI企业,几乎把AI产业链内的顶尖公司全部揽入了自己的棋局之中。

对AI技术人才来说,这是一个创业的黄金时代,大批技术精英正走出试验室,跳入人工智能创业的大潮。

清华大学教授,唯一的华人图灵奖获得者姚期智院士,经常受邀在世界各地演讲、授课。他习惯在ppt上放上两家公司的logo,一个是旷视科技(Face++),另一个是小马智行(Pony.AI)。

这两家公司创始人印奇、唐文斌、楼天城等人,都来自于姚期智在2005年创立的“姚班”。当年在课堂上为30多位来自全国各地的精英们授课;现在,他做科研的同时,也在为这两家科技公司担任技术顾问。

“最好的研究都来自于实际应用,像无人驾驶等人工智能最高端的领域。”姚期智在采访中提到。

曾经在清华,盘踞金字塔顶端的是科技突破者,创业者则显得有些不误正业。而现在,这两个角色在AI创业者身上融为一体。

他们也曾在清华园的FIT大楼里夜以继日,完成一次次实验,做完一个个课题,啃下厚厚的GRE(美国研究生入学考试)。现在,很多人在出国进修、进入巨头公司面前,做出了截然不同的选择——创业。

图片来源:亿欧等

姚班06级的印奇、杨沐和唐文斌一起创立了旷视科技,进而发展为计算机视觉领域的独角兽;他们的学长楼天城创立了无人驾驶公司小马智行;08级的科协主席姚颂,创办了深鉴科技,研究AI芯片;另外,07级电子系的杨坤也曾坐在1号楼的321室为研究生转到计算机系做准备,后来创办了网络安全公司长亭科技;邵天兰创办了梅卡曼德机器人;吴天际创办了幻腾智能家居;杜子东成为AI芯片研发公司寒武纪的科技骨干;博士毕业后留在FIT做了几年教师的李洪波,也选择隔壁工业工程系的郑勇一起,创办仓储机器人品牌极智嘉(Geek+)……

在芯片、无人驾驶、计算机视觉、机器人等人工智能几大热门赛道上,清华人卡位完毕,占据中国AI创业半边天。

这是属于他们的时代。2018年,创业寒冬来临,资本退潮的同时,人工智能的创业者们却逆流而上,融资金额不断累加。去年以来,最高融资记录多次被打破,旷视科技C轮融资4.5亿美元,商汤在今年4、5亿月分别获得6亿美元C轮和6.3亿美元C+轮融资。无人驾驶、仓储机器人等领域公司也多次创造1亿美元以上融资的记录。

“如果放在5年前,技术人才在资本面前还没有话语权。但现在的经济环境,需要高新技术人才来推动。”旷视科技CTO唐文斌对全天候科技提到。

这条路并非一帆风顺。技术的落地需要试错,也需要契机。有些人已经尝到了商业化的甜头,有些人还在高科技与商业化中徘徊,其中不乏创业项目被收购,或是因难以落地而流产。每一位创始人都在从技术研发向公司运营者的身份中转换。

人才争夺战愈演愈烈,身价也水涨船高,很多创始人选择在校友会、编程大赛、机器人大赛中寻找和提前锁定优秀人才。更多”姚班”和其他计算机系的精英们,也愿意留在创业公司,进行自我技术突破。

“在一个不确定的经济环境中,新的增长点很难找到,而激活存量市场就成了最大的需求,这恰恰是当下AI能够发挥价值的地方。”极智嘉(Geek+)CTO李洪波认为。

2004年,姚期智辞去普林斯顿大学的终身教职,回国担任清华大学高等研究中心教授,并且一手创办了大名鼎鼎的“姚班”,能够进入这个班的同学往往是全国各地计算机科学竞赛的拔尖选手。

很多“姚班”学生出名,是源于世界级编程比赛的表现。

编程一度是让高智商学生们上瘾的“课余活动”。高中时期,唐文斌就在论坛里认识了一个东北的同学。两人花三个月一起刷完了300多道题的题库。他曾居于题库榜单的第一、二名。有个ID一直雄踞榜首,那就是楼天城。“楼天城,也不知道他哪里来的时间!”

几年后,唐文斌又在清华园里遇到师哥楼天城,两人曾一起参加ACM-ICPC等世界级编程大赛,唐文斌是当年全球性在线编程竞赛TopCoder的中国第5号人物。但他的名气仍然赶不上楼天城。

这位清华计算机系2004级本科生很快在编程界如雷贯耳,很多人直呼他“楼教主”。他斩获的国际比赛大奖可以列出一张长长的清单:国际信息学奥林匹克竞赛金牌、百度之星程序设计大赛总冠军、TopCoder算法中国区第一名,ACM/ICPC中国赛区各站冠军全球总决赛第二、Google全球编程挑战赛冠军……曾经一个人单挑众多队伍的事迹也在圈内广泛传播。

毕业后,楼天城同时接到Google、Facebook、微软和苹果的offer,他选择了Google,主攻无人驾驶研发。后来又被百度挖走,成为百度历史上最年轻的T10工程师。晚两届的唐文斌则在2011年选择和同班同学印奇、杨沐创立旷视科技,走上了创业的道路。

2016年4月,楼天城前往百度美研办公室,时为百度首席科学家的吴恩达激动地专门发推文并放出合照称,“他是最好的黑客,是过去10年全球前三的程序员。他今天加入我们的办公室了!”

现在,他们还忘不了参赛的乐趣。唐文斌的旷视科技赞助了全国大学生程序设计竞赛,11月,他专门从北京飞到深圳观战决赛;同一时间,楼天城在美国参加编程比赛,每当他现身比赛的现场,都会引发一阵的轰动。

楼天城在百度没有停留太久,2016年,他选择离开百度,做一个创业者。他与百度T11工程师彭军一起,创办主打L4级的无人驾驶公司小马智行。一年之内,相继获得了天使轮、1.12亿美元的A轮和1.02亿美元的A1轮融资,估值逼近10亿美金。

图为Pony.ai CTO楼天城与CEO 彭军

创业初期,楼天城的团队没有办公场所,曾借红杉在中关村附近的一处办公室办公,闹中取静,在此研发出了L4无人驾驶的全栈程序DEMO。

相比人脸识别和机器人等已经经过检验的领域,无人驾驶的前景仍不明朗。不论是大众,还是学界都对此抱有怀疑。“这是一个很有前景的行业,但现在我很难想象T3级别自动驾驶怎样实现商用。在国内实现非常困难,绝对不是3、5年可以完成的。”一位AI领域投资人对全天候科技提到。

面对着这样的质疑,一直被捧得很高的楼天城也曾有过犹豫。很多无人车公司从L3级别起步向L4过渡,而Pony. ai起步就运用L4级自动驾驶,这在外人看来需要大量的传感器和计算模块,成本高昂。

所幸,Pony. ai最终进展顺利。“成本完全可以通过量产和规模来解决的。电脑和手机都是从天价变成了人手一部。而且现在做传感器的公司比做无人车的公司还多,直接带动了传感器成本下降,以前几万美元的激光雷达现在只要两三千美元。”楼天城提到。

而关于无人车投入民用的安全隐患等问题,楼天城认为,这需要一步步过渡,“近期的目标是一年之内组建100辆无人车车队,在还无法做到标准化生产时,需要对每一辆车的软硬件进行调试,保证一致的稳定性。”

第一届“姚班”也被称为4字班。和楼天城一样,“4字班”里的很多同学,也在兜兜转转后,选择了加入创业团队。包括了小鹏汽车联合创始人何涛、Momenta创始人曹旭东、深鉴科技CTO单羿、禾赛科技创始人李一帆、智能驾驶项目主线科技的张天雷等。从天才到创业者,一个人工智能精英创业的时代开启了。

2011年成立至今,旷视科技,如今成为新兴AI独角兽中资历最深的公司之一。但旷视在创立之初,并不处在聚光灯下。

与更多师弟师妹在大公司或是大学镀金再创业不同,唐文斌更加笃定AI创业,这源于他和印奇(现旷视科技CEO)在微软实习时观察到计算机视觉技术的潜力。

图为旷视科技3位创始人唐文斌、杨沐、印奇。

“我们创业时,主打人工智能的公司在国内很少见,甚至那时欧美的AI公司也很难存活,很多创业者最后又回到公司做技术。”唐文斌提到。

旷视成立后的几年都在探索中。为了参加挑战赛,他们曾一起做了一款用到人脸识别技术的手机游戏“乌鸦来了”,一度达到App Store 总榜第三名。

但这款游戏仅仅给他们带来了几千元的盈利收入,他们很快意识到,其实以技术起家、对游戏市场无甚了解而又并非游戏热衷者的他们,并不适合做一家游戏公司。

这时,Facebook以高达1亿美元的价格收购了以色列一家成立不满一年的人脸识别公司。印奇和他的团队意识到,与to C市场相比,To B业务有更广阔的市场。于是,他马上拍板,停止游戏业务的运营,专注开发人脸识别平台。

2015年之后,人工智能的创业热潮来临,旷视才逐渐找到商业化落地的路径。从与阿里合作刷脸支付,到为美图提供人脸检测成为长期合作伙伴,再到最近两年主推安防、智慧城市等,旷视逐渐找到一条机器视觉的落地之路。

“我所在的小组,过去30年都在研究机器人。”加入创业项目Geek+之前,李洪波博士毕业后在清华大学计算机系任教。日常除了科研之外,最兴奋的事情,是和同门师兄弟们一起研究机器人,参加各种机器人大赛。

李洪波随手从手机中翻出踢足球的机器狗和四轴无人机的视频。“这些是当时获奖的作品,很有趣的设计。”合作的同门中,刘凯成为了Geek+系统研发总监,陈曦成为Geek+机器人研发总监。

2014年,亚马逊收购KIVA,仓储机器人一跃成为世界关注的焦点。当时,工业工程专业出身的郑勇(现Geek+CEO)找到李洪波,提到仓储机器人的设想。“我们很早就知道,机器人可以帮助完成装、卸、运等物流环节,但具体能否真的落实到实践,很难说。”李洪波看出来,郑勇心里也没底。

这个市场到底是零,还是潜力无限?还无法判断。

第一个机器人模型,由李洪波等人在清华的FIT楼里完成,他们利用每天下班后的六七个小时做系统开发和硬件研发,直到深夜两三点才睡。在楼道里测试时,还经常被物业驱赶。

2015年7月,郑勇拿着第一个机器人原型,获得了天使轮的融资。很快,仓储机器人成为AI创业的焦点。

2018年双十一,仓储机器人已经奔波在各大型仓储中,Geek+交出亮眼成绩单:共投入3000台机器人,机器人搬运货架180万次,整体处理订单数超过500万。

AI创业热潮袭来,仅2、3年的时间,创业者们已经从艰难选择市场,到开始直面来自BAT等巨头和同行创业公司的肉搏。

“每一年我们都会有主要聚焦的领域。2016年是互联网金融,目前95%的互金头部客户都在采用旷视人脸识别等技术方案;2017年是安防;2018年是机器人。”唐文斌提到。他负责关注最前沿的领域,几乎每天都在学习新知识。

就在旷视找到了To B 商业化落地路径的同时,商汤、云从、依图等主打计算机图像识别技术的人工智能公司应势而生,几乎在同一领域肉搏。

同样为手机提供人脸识别解决方案,Vivo甚至选择两家公司为旗下不同产品提供解决方案,并借此获得议价优势。vivo执行副总裁胡柏山曾向腾讯《深网》提到,vivo旗舰机X20上面的人脸识别技术来自商汤科技,海外市场如印度地区手机应用的人脸解锁技术则来自旷视科技。

“这种分区域、分品牌的制衡对手机公司而言,可分摊供应商过于集中的风险。”胡柏山提到。

但这对于商汤和旷视来说,意味着战战兢兢,唯恐落后,拼尽全力。唐文斌认为,要打破这一竞争的尴尬格局,只能提高技术或是产品体验,“对于我们来说,归根结底是你的产品是否受到认可。”

在他看来,目前旷视走的商业化渠道,还有很大的技术提升空间,“现在提到的‘逆光也清晰,照亮你的美’,只是第一步,我们关注的焦点在于最好的手机摄像头还远远不如单反相机的效果,这其中的差距,就是值得长期努力研究的方向。”但唐文斌也坦言,在计算机视觉领域,“后来的创业者没有机会了。”

2018年,旷视收购机器人公司艾瑞斯,正式进军仓储、物流机器人行业。从2014年Geek+入局到现在,万亿物流机器人市场已经挤进诸多玩家。Geek+也在近日宣布完成B轮超过1.5亿美元融资,成为该领域的独角兽。

2018年,唐文斌把重心放在仓储机器人上,跑遍了国内外大大小小的展览,关注最前沿的科技。讲到机器人行业的创新,他的眼里会闪动兴奋的光。

唐文斌做过分析,目前市场上虽然玩家众多,但大都没有实际可规模化的方案。艾瑞思在机器本身有优势,旷视擅长VSLAM算法、决策算法,因此体现在产品端,旷视可提供一整套播种式仓储与摘果式仓储结合的智能物流方案,可以为厂商提供更高的利益。

同样处于仓储机器人赛道的李洪波认为,Geek+的优势也在于产品解决方案,“在学校里,只需要解决技术问题,而现在我们更多运用产品经理的思维,去判断一项功能是否合理,感觉眼界开阔了很多。”

李洪波提到,在拥挤的赛道上,产品和技术的商业化必须两手抓,两手都要硬。

几乎每一家AI创业公司发展到一定阶段,都会收到来自巨头橄榄枝。选择并购还是独立发展,成为一个重要问题。

2015年,旷视科技发展到第4个年头,AI创业潮来临,旷视收到关于并购的offer,但高层仍然决定保持独立发展。不仅旷视,商汤、Geek+也同样收到过类似的邀请。

根据CBInsights统计数据显示,全世界范围内,收购AI公司的竞赛已经开始。2012年-2017年间,谷歌收购了11家AI初创公司,苹果收购7家,Facebook、微软各收购5家,亚马逊收购3家。

国内来看,BAT三巨头也都在密集布局人工智能,但多以投资为主。腾讯AI加速器投资了25个项目;阿里芯片、人脸识别、新零售等领域都有投资。百度收购了智能硬件公司渡鸦。

2018年竞争越发激烈,众多机器学习和AI小公司将被大企业收购。原因很简单,AI无法在缺少数据集的情况下独立工作,数据是算法的核心。大公司拥有大量数据,小公司在其中会失去竞争力。

图为深鉴科技创始人团队:从左到右依次为韩松、姚颂、汪玉、单羿

“如果看一家芯片公司,只看到芯片两个字,公司是会死的。”在一次分享会上,姚颂幽默地提到。

创立于2016年,在深鉴科技的三位创始人中,姚颂年纪最小,当时仅24岁。从清华本科毕业后顺利拿到卡耐基梅隆大学(CMU)攻读博士学位的邀请,但他拒绝了,“要知道CMU的博士一般是6年,这6年的时间可能让我错失很多事情。”最终他选择创业。

2018年,姚颂再一次遇到了选择题:继续独立发展,还是被并购?姚颂选择了后者。而在这之前,深鉴科技也一直基于Xilinx(赛灵思)的技术平台开发机器学习解决方案,两家公司合作密切。

“我认为姚颂的决定很正确,公司发展路径很大程度上取决于技术和项目的特点,AI芯片本身是重研发的项目,和赛灵思合作,更有利于项目的推进。”唐文斌提到。

姚颂也认为,现阶段,团队确实需要依托赛灵思实现商业闭环,“很多技术创业者都是从技术底层往上层产品思考,但往往最终用户买单的商品与创业者最初的设想会差很多。创业者做了一个自己觉得性能特别好的芯片,但不一定是客户需要的。”

在他看来,赛灵思这样的商业公司恰恰完成了按用户需求的技术组合,以解决方案的形式向客户销售。与此同时,姚颂团队还可以继续把重点放在研发上。

AI创业热潮中,很多已经成长为独角兽的企业,开始向平台化转型。商汤在今年开始了大规模的投资兼并;旷视也在今年投资了机器人项目,并与便利店展开合作。

“但我们自己不会做平台,现阶段还在现有的领域深度耕耘。”唐文斌提到,旷视的高管团队把苹果看做榜样。他们对旷视的期待已经到了10年后,在稳固To B业务的同时,也会寻找时机向C端市场迈进。

“To C是每个人工智能工作者的梦想吧,即使这个目标并不近。”唐文斌说。                                                                       

随着行业的爆发,AI领域的人才抢夺大战已经愈演愈烈。

据报道,深圳一家激光雷达企业的HR称,去年,公司给硕士应届生的年薪是30万元左右,博士生是50万元。今年,硕士生的待遇基本没怎么变,但博士生的年薪提高了,“好的能拿到80万元,比去年高了30万元。”

多位受访者否认了这一说法,但他们承认,顶尖的人才仍然稀缺,寻找一个符合公司调性和节奏的研发人才,更加困难。

楼天城在创业之初,就挖掘了15位姚班的同门,其中有3位同班同学成了小马智行的核心成员。“‘教主’创业时,很多人都自愿加入进来,这其中更多的是对无人驾驶的追求。”一位小马智行相关人士提到。

唐文斌从进入清华开始,一直担任奥赛辅导员,前后超过7年。近几年,旷视科技还赞助了全国大学生程序设计竞赛,唐文斌自己担任决赛评委。凭借在编程圈子的名气,目前,旷视科技现在有的200多位实习生,大多来自清华、北大、北航等学校。

创业后,唐文斌还参加了i黑马训练营和联想之星的CEO特训班;印奇则成为集合各界精英的湖畔学院第一期成员。他们逐渐适应从研究人员向企业管理者的转变。在融资后的快速扩张中,把握公司走向和人才的管理。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     李洪波透露,日常也会关注国内外的机器人比赛,并从参赛者中寻找好苗子。随着公司扩展,人员已经从最早的几十人增加到700多人。他开始思索,怎样才能更好担任起管理者角色。

另外,几乎每家AI公司都设立了研究院,并邀请业内知名科学家担任顾问,为吸引更多有能力有理想的科研人员加入。

唐文斌提到,旷视研究院有一个基础模型组,研究方向跟产品没有关系,“核心是在探索AI深度学习的本质框架,探索未来的深度学习会怎么发展”。

知乎上有人提问,对于姚班的毕业生来说,面对诸多机会最好的选择是什么?很多人答复了美国深造的名校,以及微软、谷歌等知名公司。唐文斌回答到,这两年有姚班的毕业生,直接进入旷视科技工作。

已经70高龄的姚期智至今还在身体力行,在授课的同时,仍站在科研一线。他曾在采访中提到,最近四年的研究重点在“计算机经济学”领域,并对“拍卖利润”等问题提出了影响行业的解决方案。最近,他还与多位科学家一起发起了区块链协议项目Conflux,旨在解决当前区块链技术无法大规模应用难题,并拿到包括红杉资本在内的多家机构的投资。

他的努力让很多后辈们不敢懈怠。

姚期智一直关注创业中的学生们。在他看来,在技术实践和落地的过程中,一定会产生很多新问题,可能有意想不到的突破,“要把握住人工智能这样的时代机遇,还需要高校和工业界的紧密合作。”

收藏分享
1条评论