创业家&i黑马讯（朱丹）4月24日消息，由创业黑马、创业家APP主办的“2018中国独角兽峰会”今日在京举行，启明创投创始合伙人邝子平和旷视科技联合创始人唐文斌就“人工智能的人才、资本、模式挑战”主题进行了对话。

左：启明创投创始合伙人邝子平

右：旷视科技联合创始人唐文斌

在对话中，唐文斌表示，作为一家技术创业公司很难像其它模式的创业公司有爆发式的增长，因为企业需要花时间把技术、产品、业务做扎实。从长远来讲，除了做视觉技术，旷视科技还有一个梦想就是做机器人。

唐文斌表示，旷视科技一直践行技术信仰和价值务实，在技术上持续投入，坚信技术的价值。旷视科技作为近年来受到资本关注、发展迅速的AI独角兽，唐文斌表示，融资不是本事，企业最重要的是要“关注自身的硬实力”。“融资既不是目标，也不是企业应该追求的东西，它只是一个自然而然发生的过程。你在客户中有很好的口碑，形成了自己的价值和壁垒，来找你的投资就不会少，融资就很正常。”

以下为经创业家&i黑马编辑过的演讲节选：

邝子平：我们第一次见面是在2012年你们的小阁楼办公室。一晃6年过去了。六年中你们从一个大学生创业公司发展到独角兽，跑的非常快。目前公司的发展现状如何？

唐文斌：首先要感谢创业黑马，创业黑马在我们整个发展过程中给了我们非常大的帮助。2012年我们官方推出一个产品，叫Face+的面向开发者的平台，当时参加了黑马大赛，也是我们作为初创团队当时唯一能参加得起的大赛，我们特别幸运地走到了最后，拿到了总冠军。

我们成立快七年了。作为一家技术创业公司，其实很难像其它模式的创业公司一样，做到爆发式的增长，因为我们需要花时间把技术、产品、业务做扎实，是个长跑的过程。我们今天早上开了今年的启动会，现在发展到1200人。一路走来，非常感谢邝总和创业黑马。

邝子平：外界都知道Face++是做人脸识别的，此外还做别的什么？

唐文斌：我们成立第一天公司取名叫旷视科技，我们希望让机器“看”懂这个世界。大家叫我们Face++，是因为Face++是我们最早推出的一个产品。旷视科技这个名字的含义，是我们要做“大视觉”。机器看懂世界，第一步看懂什么？人脸含有大量的信息量，看懂人脸，是个很好的起点。

除了做视觉技术，我们还有一个梦想就是做机器人。做机器人这件事不是一蹴而就的，需要一步一步达成。要先有机器的眼睛，让机器能够看懂和感知这个世界。下一步再需要腿、手以及更多的能力。近期我们还收购了艾瑞思机器人。长远来讲，我们想做机器人。

邝子平：六年做到独角兽，又是年轻人创办的公司，要求其实是很高的。尤其对于做技术的公司来说，一旦选错方向，可能这一年就搭进去了。此外，当企业有了技术，商业模式如何落地？这其中旷视科技经历了哪些挑战？此外，旷视leader团队这几年增加了很多的外援?

唐文斌：第一点，谈到试错，我们一直践行两句话：一是技术信仰，二是价值务实。我们对技术最终能达到的边界和极限是有信仰的。我们在技术上不断投入，坚信它的价值。2012年邝总你问我如何赚钱，当时我的回答是不知道，但我们相信通过时间一定可以实现。

第二点，当技术积累在持续做深的过程中，我们要思考技术到底给哪些产品创造了价值？要解决哪些场景需求？通过什么方式去解决？我们在坚持计算机视觉的技术信仰下，不断地在价值务实中找寻应用场景。旷视科技做了几项业务，如金融安全，为很多互联网金融机构提供人脸识别实名认证；给城市安防场景提供软硬一体化的综合解决方案；为小米、华为、vivo等手机厂商提供人脸解锁、人像光效等智能视觉解决方案。

此外，您提的领导班子问题也蛮关键。现在我们的领导团队，早先有一批人成长起来，在公司里担任一些相对关键的职责。同时我们也清晰的认识到“时间的不可压缩性”。我们需要时间，因此我们引入了很多行业资深人才。在行业深度场景中，他们带给我们更多的认知。我们创始团队现在都是30多岁的，但现在我们目前的高管应该有六成成员是40多岁左右的年纪。

邝子平：我很幸运能成为旷视项目的投资人。当时见了你们几位创始人，我们认为你们可能会在商务上有短板，但这方面很快通过外部资源补足了。但其实在我们投资不久，外援最后都没有用的太好，反而你们自己的能力慢慢的培养起来了。现在说的这一波40左右的高管，其实非常好。但很早的时候我见过的一些高管，有几位却不见了。我们认为你们完全可以把技术做好、把跑道想清楚，尤其是有年纪稍长一些的经验丰富的员工，能立竿见影帮你们把东西卖出去，这个是想法是不是有点一厢情愿了？

唐文斌：我很喜欢一句话——人有四个阶段：第一个阶段是自己以为自己行，实际上自己不行；我们在第一阶段停留了很久。第二个阶段是自己不行，但你也知道自己也不行，对自己有正确的认知；第三阶段是你认为自己行，你能力也行；第四个阶段是你自己行，但你认为自己不行。

我们在前期时引入了一些管理人员，但最后出现了水土不服。原因在于很多人都停留在第一个阶段，都以为自己行但实际不行。现在我们创业，做AI+行业，拿着AI技术重新定义行业，如何让行业实现更高效，重新定义业务流程。这要求对技术的理解、对业务的理解都不可或缺。

早先我们这帮人认为自己技术上很懂，就把业务交给懂业务的同学去做；后来我们发现这种方法不对。现在国内在重新定义一个行业时，必须要同时具备两边的认知。我们是要做一个联合优化，不是给定一个技术，再去做这个行业的优化。

在这个情况下，我觉得，我们早先不太成功是因为本身没有快速建立行业认知，引进来的人对技术的认知不够。现在我们核心高管层非常强大，第一点是对行业有深度认知；第二点是有非常开放的心态和学习态度。这样的团队在一起，这件事情才能做成。

邝子平：第三个因素会不会是企业文化？当你们刚刚开始时，虽然你们心里有一种认知，这是你们企业文化。但要把这个企业文化变成一个大家不知不觉都在遵循的一种氛围的话，还需要时间的沉淀。但当外部有经验、已经有自己世界观的人进入企业时，双方在这方面磨合的如何？

唐文斌：我和大家分享一下我们几个版本的内部文化：最早的时候，我们用了两个词语总结了团队文化，一是极客，一是逗比。但这个时期我们对商业、对客户以及对价值思考还是非常不够的。

在第二个阶段，我们开始思考，我们做的很多场景，是2B的或2G的，那么怎么才是我们自己的文化？我们给每一个入职的同学发了两本书，其中一本是《How GoogleWorks》，另一本是《下一个倒下的是不是华为》，现在还能领到。这些书意味着什么？是在技术上，我们颠覆技术、突破技术；在价值上，我们要像华为一样做的更扎实，为客户服务。这个阶段我们团队出现了亚文化，不同的团队有不同的文化。

第三阶段，我们重新定义自己是什么样子。我们内部有几个词叫“追求、极致、简单、可靠”。我们有技术信仰，我们永远坚持价值务实。不论是对前端的销售人员，还是后端技术人员，我们都用同样的价值体系。

邝子平：第二个话题就是融资，在这一点上旷视一直顺风顺水。这方面有什么心得分享？

唐文斌：融资不是本事。这既不是目标，也不是我们应该追求的东西，它只是一个自然而然发生的过程。你在客户中有很好的口碑，形成了自己的价值和壁垒，来找你的投资就不会少，融资就很正常。也就是，要关注自身的硬实力。

从资本的角度来讲，如何更好的融资？答案是秉承真心。我们不断地思考业务，思考如何推进客户价值。我们投资人并不多，只有少数的几家，但每一家都非常强，带给我们非常多的资源。我关注的是本质而不是外围，业务核心才是企业的本质。

邝子平：接下来我们聊一聊AI话题。一个技术型创业企业，我们更多地是去做技术的赋能，还是一头扎在某些领域去做深？在全球范围内，人工智能在近这三年都挺热闹，但大部分海外技术公司，它们的商业探索远没有国内公司走的远，估值也不如中国同类企业。这个如何选择呢？

唐文斌：在此我引用牛文文牛总一句话——重度垂直，做技术赋能，把行业做深。这是一个选择，有横有纵，但一定要做垂直。当时不知道他说的是什么意思，现在我懂了。我们是一家人工智能公司，人工智能只是个手段，是一项技术，它能让我们用更加有效的方式重新定义场景，但人工智能是个工具而不是目的。我们一定要回到目的，即解决谁在什么场景、有什么问题，这才是最重要的。我们现在讲AI+行业，一定是说我们拿着AI的技术把人力成本省下来，效率提升上去，解决这个行业中的实际问题。

我们通过Face++开放平台，让更多人使用我们的技术，大家都在不同的行业，我们也欢迎大家去赋能。但坦白讲，这种平台式的赋能，我其实没办法帮助大家做到99分，我们能够帮助你做到90分。很多场景其实要求做到99分，把价值最大化。这些场景一定是带着AI技术，一起联合做深，不管是安防，物流还是新零售。

邝子平：这是一个合作模式，比如你跟某个做安防的公司合作，把你的技术卖给他们。

唐文斌：从公司自生自力角度，我们的壁垒极高。现在我们看做所谓的技术输出，最后还活着的大公司，其实只有英特尔这类超复杂的公司。我觉得有两点：第一它有硬件，它的软件得到更好的保护，二是技术的人能被保护好。只有通过这种方式，才能形成技术输出的团队，能够在整个商业里面持续生存下去。以往很多公司是把自己的算法卖给大厂，但我们觉得自己还是要去想自己在整个产业链上的定位到底是什么，垂直深入下去，尽可能地到达客户。

邝子平：最近在人工智能行业有没有一两个方面引起你的关注？比如技术方面，非监督的学习现在还热闹吗？

唐文斌：学界还是有非常多的人在做，但面临很多基础性的问题，现在进展都不是很大。

我们内部有两类深度学习做法，一类是创新的，在做突破性的新架构，第二类，我们发现深度学习这个过程很多时候都是在试，我们其实在做启发式的尝试，用什么样的模型，用什么样训练方法，用什么样数据解决问题，这件事情跟下棋其实是非常像的，用的是增强学习的方式。

在某些商业模式上，在我看来，比如AI+教育，现在还不应该是做普适化的AI教育，因为普适化的AI教育培养出来的是一批AI技工，而他们都会被AI消灭掉。真正的AI教育要专注于精英化的教育。做本质性的东西，这是我最关心的问题。

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