学术界的最强大脑们来创业，是机遇还是挑战？｜WISE·2016未来峰会

离开体制，出来创业，对于每个科学家来说都是很大的挑战。此次参与WISE2016未来峰会“科学家们的创业之路”圆桌讨论中的科学家们对于出来创业的初衷有着高度的一致性，那就是让自己做的学术工作产生真正的社会影响力，为人们带来更好的生活。

然而科学家创业者们也面临着一系列现实的问题。作为初创企业的创始人，科学家们如何调整身份转变带来的不同心态，如何将技术应用在现实场景，在创业初期如何吸引更多的人才，如何把控未知的市场等。一些硬科技初创企业还要面临着初期周围怀疑的声音以及资本谨慎进入带来的巨大压力。

不过在这些科学家创业者看来，科学家创业带来的产学界的合作、人才培养的优势也是他们创业成功的关键。

此次“科学家们的创业之路”圆桌论坛，将门创投管理合伙人兼CEO高欣欣作为主持人，同科学家嘉宾们中科视拓董事长兼CTO山世光、地平线机器人技术创始人兼CEO余凯、竹间智能科技创始人兼CEO简仁贤、商汤科技创始人徐立以及彩虹鱼海洋科技创始人兼CEO吴辛，共同探讨了科学家创业之路上面临的机遇和挑战。

以下为圆桌实录：

高欣欣：首先我好奇山世光您作为特别有成就的科学家，怎么毅然决然的进军产业界？

山世光：我从去年的年底时候就在考虑这件事情，也跟我们的投资人做了很多次的沟通。这期间一直在思考我们科研工作者如何让自己做的这些工作，产生真正的社会影响力，以及让这些技术将我们的生活变得更好。就人工智能领域，我们未来的社会可能是人机共存的。AI要跟人交互首先它要看，所以我希望通过自己做的学术的工作，能够更好的跟工业界对接，使得未来的AI能够更好的知人、识面、辩万物，这样我们就可以跟这些AI有更好的交互，他们也可以更好的为我们服务。

高欣欣：余凯博士您能分享一下大公司和小公司的利弊，以及我们作为一个创业公司如何冲的这么快，这么猛。

余凯：实际上我觉得有一些东西在一个成熟的体制之外去做的话可能会更好一点，大公司里面实际上有一个非常成熟的体系，他一定是把他的资源投到他现有最挣钱的业务上面，所以边缘的事情未来很难成为大公司的业务中心。现在很多人讲在大数据，在云计算、服务器上做人工智能。然而很多场景比如自动驾驶等它们就需要在本地进行计算，我们要做的就是怎么样低成本、低功耗的在端上面做人工智能的能力，这个能力包括环境感知、人机交互、实时的决策控制三方面。

高欣欣：简仁贤老师您之前都是在做世界级的创新，今天要做接地气商业，您有没有心得体会跟我们分享？

简仁贤：我们之所以想要解决动态情感为切入的双向交互问题，是因为从了解情感就可以了解意图，从而带来很多商业价值。很多职业，包括记者、记账、客服、医生、护士等等，都可以由机器人来代替提供服务。然而如何用多模态去辨识情感，牵扯到的技术以前没有人做过，也无法下载原代码，数据也买不到，所有的技术都要重新做。这个时候就是靠人，所以能够组建一批正确的人才团队，才能做出一个落地的产品。

高欣欣：商汤关于学术人才聚集是特别惊人的，它是做到让这么多的学术界的科学家和技术人才加入到一家创业公司呢。

徐立：商汤的汤代表科学家和学术，商就代表商业化、工业界，我一直认为真正的科技创业的核心点在于学术热点和工业热点的结合。之所以能够聚集一批聪明的人一起做同样的事情，是因为我们真正站在一个所谓非常好的时代，在做一个领先的，能够改变世界的事情，因此很多人愿意加入。二是科学家创业有一个很核心的点，他可以把自己的知识带给最聪明的这批学生，这批学生是可以作为改变未来的场景以及产品的核心力量。

高欣欣：吴辛总您这个行业国家特别扶持的行业，可是您还是离开了体制，成立了一家公司来做科研，背后有什么故事吗？

吴辛：陆地的生存环境正在日益的恶化，同时我们的资源也在枯竭，我们的后代赖以生存的资源和环境到底从哪里获取。现在科学初步研究表明，在深海世界里蕴藏着非常丰富的人类生存的资源，从生物资源到基因资源再到稀有金属资源，甚至是淡水资源。然而深海的可达性特别困难，所以我们就是要研发可以让科学家、工程师安全便捷下达到海洋各个深处的载体。

高欣欣：刚才山老师也说到了希望你所做到的技术，可以为更多的企业所使用，那你可以不可以帮助我们深入的剖析一下，计算机识别技术在哪些场景和行业中特别适合激活一个全新的价值。

山世光：就人脸识别技术而言，凡是需要去验证用户的身份的场合，我们都需要人脸识别的技术，比如公安领域的护照查重、身份洗白搜查等，金融领域的刷脸支付、在线开户等，还有安防、教育等领域的一些应用。这种身份的验证不仅仅有利于提高安全性，也有利于提高我们用户的体验。

高欣欣：我总觉得科学家是完美主义者，很多科学研究里面需要不停地钻研和实验，做产品的时候最重要的则是快速迭代，送出去看看再做。对于完美主义者面对这样的生活方式余凯老师您纠结吗？

余凯：非常的纠结，过去常见的成功商业模式都是2C的，为了适应快速变化的用户需求，互联网行业需要小步快跑、快速迭代、越变越美。然而我们在做这种低功耗的深度学习，深度神经网络处理器，这个事情是前人没有走过的，基本的一款处理器从开始研发到形成战斗力，基本上是三年的时间。这漫长的研发周期首先要经历的挑战是心态的变化。如何面对这种挑战我觉得有三点，第一是说有耐住寂寞做长久大事的文化和心态。第二操作层面，要有很多的小规模的市场游击战役，能够修正你的战略方向。第三，找最好的团队。

高欣欣：简仁贤老师现在做的是情感机器人、情感计算，其实这个领域有特别难的山丘要翻越。在翻越难关的同时您是如何取舍？

简仁贤：为什么要用机器做人脸识别，因为人不可以辨识超过1000张人脸的，但是机器可以辨识。做情感计算就是搭载这个技术上面，帮助人更了解人的行为。我们把基础技术做好以后才达到情感计算的技术，这个技术我们没有办法闭门造车，必须要跟学术界合作。

高欣欣：人工智能是今年绝对的风口之一。风口的好处就是市场开始理解的，但是有一个担心就是怕这个风口伤害了市场。商汤做了这么多的场景化的尝试，人工智能在今天，在哪些行业还特别有机会，可以具体的使用这样的技术催生新的价值？

徐立：商汤的核心是研究深度学习的算法和我们引擎的一些设计，使得这个引擎在现实的场景当中能够取得最好的效果。我们搭建自己的大脑平台，自己的引擎，所以我们有能力在很多的行业上以一个比较小的成本进入，用我们这个引擎去促进行业的发展。我们看到的一个趋势，人工智能带来生产工具的效率的提升，以及交互方式的变化。很多靠人来解决的人问题，以后渐渐的都可以靠机器来解决，提供核心的生产力的变化。

高欣欣：人工智能大家都说它是用钱砸出来的，因为它需要大规模的研究，彩虹鱼这个领域需要更多的资本去完成，您在这块实现了民间科研和资本共舞非常特别的案例，您有没有给我们的建议以及经验给我们分享。

吴辛： 任何科技创新型企业都是始于技术，成于资本，投资所谓黑科技的产业，资本回报周期短则6-8年，长则10-15年，所以我们要耐得住寂寞。最初三年是最黑暗的，我们只能自己聚集启动资金。熬过了最初的三年，我们的未来三年实际上进到科技创新企业的成长期，虽然还是需要大量资金的，但是现在我们的投资人会觉得这是最好的进入时机，因为最大的风险已经过去了。我们现在有了自己的5000吨级的科考母船，在去年完成了万米级无人深潜器4000米的海试，我们现在的船三天前刚刚从上海出发了，我们这一次无人深潜挑战1.1万米，这次如果成功，我们就会变成全世界第三个掌握这个核心技术的国家，而且我们会迅速的把它投入到商业化的应用，我们同步在做的就是载人潜器的研制，预计在2020年的1月份下到1.1万米纪。

高欣欣：科学家现在开始进入到产业界，其实在学术界最近有一个特别大的担忧，怕出现学术断层，然而作为科学家又必须要拥有行业的数据、第一手的信息，以及大规模的计算能力，使得去验证我们现在所做的技术，产生新的价值。对今天产业界、学术界，各位有没有好的方式和建议达到两方面的平衡？

山世光：我觉得这反而在某种意义上会促进学术界往前发展，科学家创业使得有越来越多的青年学生愿意投入到这样的一个领域，那么他必须要从基础的学科开始学起，只要形成一个非常好的互动，这会有利于这个领域的学术发展。

余凯：我同意山世光的看法，这个是正向的。中国是实用主义的研究，基于这样的现实，如果让研究界知道他们的研究是有用的，实际上会激发更多的人去做研究，我觉得从现实层面来讲，更多的技术转化实际上会促进中国的学术研究的发展。当然从我自己内心来讲，我还是希望中国能够有更多的纯粹的研究。

简仁贤：我倒不担心有会有断层的现象，反而会是一种催化剂可能会让更多的未来的年轻人想要往这方面去研究。在AI的工业界，每一个技术底层的创业公司，他要成功，他必须要具有三种人员的结合，第一就是要有科学家做研究，同时他必须要配合工程强的人，还要配合一个懂AI的产品经理，三个配合才能做的好。所以更多的研究的学术人员加入这个工业界，会刺激更多的学子去做研究，所以它是一个正向循环。

徐立：我觉得科学研究还是很适合在高校去完成， 应用研究在中国有工业界的关注是非常好的事情。然而不管是科学研究和应用研究，大众对技术的认可，这是真正推动这个技术发展的原动力。

吴辛：如果你决定要去做创业的话，我的观点就是找到跟你互补的合伙人。没有一个人能够干到既每天研究黑科技，同时他还要出去做市场、推广、融资。