徐立認(rèn)為，至少在3-5年人工智能領(lǐng)域的都是人才戰(zhàn)，是腦力游戲。全球也就是幾十個(gè)人來做突破性工作，核心是看最頂尖的研究人員的智商PK，看誰能夠作出突破。
據(jù)商湯科技公開的資料顯示，商湯科技核心團(tuán)隊(duì)成員由兩大部分組成：一部分是來自麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、清華大學(xué)等世界頂尖大學(xué)的博士科學(xué)家；另一部分是來自谷歌、微軟、聯(lián)想、百度等產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)軍公司：其中包括5位微軟研究獎(jiǎng)獲得者(Microsoft Research Fellow)，兩位A-star(阿里星人才計(jì)劃)，聚集了華人世界中一批深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)＜摇?00余人的公司中，擁有超過100名博士。
徐立認(rèn)為，商湯的人才優(yōu)勢(shì)是系統(tǒng)性，從導(dǎo)師制到各個(gè)共建研究室等，實(shí)習(xí)生機(jī)制，商湯建立了系統(tǒng)性的產(chǎn)學(xué)研體系。
“資本重不重要？肯定重要，但是打仗的決定因素現(xiàn)在在不在資本市場(chǎng)？不完全是。資本重要是通過更好的激勵(lì)、更好的條件去留住頂尖的AI人才。”徐立說。
原創(chuàng)技術(shù)在中國(guó)有沒有出路？
是重金投算法層面研究還是重點(diǎn)做應(yīng)用層研究，要不要做原創(chuàng)技術(shù)？在創(chuàng)立之初，商湯面臨著這個(gè)選擇。
投資人提醒徐立，做原創(chuàng)技術(shù)在中國(guó)不合算,你花100分的力氣去做的事情，別人可能花1分力氣就能抄走。成本和產(chǎn)出太不成正比了。而且，做原創(chuàng)技術(shù)的回報(bào)周期太長(zhǎng)了。
這種考慮很現(xiàn)實(shí)，中國(guó)企業(yè)更擅長(zhǎng)做快速?gòu)?fù)制，在基礎(chǔ)研究和原創(chuàng)技術(shù)方面，很多歷史性的教訓(xùn)，要么是做了基礎(chǔ)型研究遲遲無法應(yīng)用投入過大，要么是研究了多年終于產(chǎn)業(yè)化，別人抄得更快。這讓很多企業(yè)不原因碰。
但徐立認(rèn)為，如果中國(guó)沒有人花力氣去做原創(chuàng)技術(shù)，商湯一旦做成了，就是惟一，而且他判斷，技術(shù)發(fā)展演進(jìn)速度非?？欤I(yè)化很快會(huì)到來。時(shí)至今日，商湯在對(duì)外的Slogan里，把“原創(chuàng)”兩字寫進(jìn)去：專注于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)原創(chuàng)技術(shù)。
徐立在接受科技采訪時(shí)說，商談科技在某種意義上在技術(shù)上是沒有上游的，技術(shù)完全是從零開始，自己研發(fā)。
據(jù)公開資料，商湯的網(wǎng)絡(luò)是自己設(shè)計(jì)的，這對(duì)于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的掌控力會(huì)更強(qiáng)，提供Saas服務(wù)的同時(shí)，能夠通過Saas把背后的數(shù)據(jù)拿到，再進(jìn)行更多更細(xì)致的分析再次提升服務(wù)質(zhì)量。
根據(jù)徐立的介紹，商湯科技的實(shí)驗(yàn)室主要包括基礎(chǔ)架構(gòu)層研究和行業(yè)應(yīng)用研究?；A(chǔ)架構(gòu)層研究包括計(jì)算機(jī)視覺立的基礎(chǔ)問題，包括檢測(cè)、跟蹤、分割、定位和時(shí)序等五大模塊。行業(yè)應(yīng)用研究包括安防、金融、終端應(yīng)用、APP應(yīng)用等。
這個(gè)基礎(chǔ)研究的效應(yīng)逐漸顯示出來了，在視覺識(shí)別領(lǐng)域，商湯不算是成立最早的公司，2010、2011年已經(jīng)有同類的公司成立。徐立認(rèn)為，在接觸客戶的優(yōu)勢(shì)完全在于這些基礎(chǔ)研究帶來的差異化，一是算法的差異化，二是算法的完整性。
徐立舉了一個(gè)例子，小米手機(jī)的相冊(cè)招標(biāo)，其他公司能解決通過物體識(shí)別分類問題，但解決不了定義年齡問題。商湯的優(yōu)勢(shì)是可以當(dāng)作一個(gè)整體解決方案來解決問題。
工業(yè)化的紅線
有原創(chuàng)技術(shù)，如果無法工業(yè)化，也是空中樓閣。
“判斷某個(gè)技術(shù)的工業(yè)化紅線的時(shí)間點(diǎn)在哪里？這個(gè)很關(guān)鍵。”徐立在接受科技采訪時(shí)說，技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司，如果某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域5年內(nèi)看不到工業(yè)化紅線，太早進(jìn)入，投入全都是成本，時(shí)間點(diǎn)太遠(yuǎn)，可能熬不到變現(xiàn)就死掉了；但如果太晚進(jìn)入，紅海市場(chǎng)也沒有機(jī)會(huì)。
具體到人工智能領(lǐng)域，這條工業(yè)的紅線即算法的準(zhǔn)確率，算法的準(zhǔn)確率能否超越人的準(zhǔn)確率。
這條紅線也決定了創(chuàng)業(yè)公司的起始點(diǎn)。2011年，前微軟人工智能首席科學(xué)家鄧力(Li Deng)將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于語音領(lǐng)域，并取得重大突破。此后，大量研究開始朝著深度學(xué)習(xí)方向迅猛推進(jìn)，像推火車一樣，技術(shù)應(yīng)用不斷拓展，計(jì)算準(zhǔn)確率大幅度提升。
在人臉識(shí)別方面，超越人的準(zhǔn)確率，徐立認(rèn)為這就是工業(yè)化的紅線。一旦超越工業(yè)紅線，大量應(yīng)用將會(huì)出現(xiàn)。對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來說，靠近工業(yè)化紅線 前夕成立，是最佳時(shí)間點(diǎn)。