编者按：今天的“人工智能”已经有些审美疲劳了。

“今天的‘人工智能’已经有些审美疲劳了”，作为一家AI领域早期创业公司的CEO，老胡更希望以“边缘计算”这类具体的方向来表明自己的创业内容，而非当下看似热闹的“人工智能”。

“最晚19年，泡沫会破掉。如果一个公司真正脚踏实地，能够有商业的落地、变现，一定是盼着泡沫早点破掉”，老胡告诉记者。

经历不同于常人的东西

老胡的公司成立于2015年底，彼时，人工智能在业界取得了前所未有的突破和发展——云计算基础设施极大改善、成本大幅降低；大量数据集、价格低廉甚至免费的软件开发工具出现……计算机变得更加“聪明”，学习速度也比以往任何时候都更快。

老胡意识到，这个行业正迎来蓬勃发展的上升期。

但令他始料未及的，却是在不到一年的时间里，人工智能领域的人才薪资就涨了一倍甚至更多。

“就是招不到人！”老胡既愤慨也无奈：“人才就这么多，零基础、自学三个月相关课程，只懂一点皮毛的上来就报价年薪30万。”

老胡见到的还不是最极端的案例，今年以来，25万年薪招一个AI工程师已经没有任何吸引力了，国内顶级实验室的优秀硕士毕业生年薪至少50万起跳，百度深度学习研究院(Institute of Deep Learning，IDL)甚至开出80万年薪的待遇，资深的算法工程师年薪更是超过100万元。

去年三月，李开复曾分享他在硅谷的见闻时说，“做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到200~300万美金的年收入的offer，这是有史以来没有发生过的”。

老胡认为，供不应求只是AI人才的天价薪酬的原因之一，另一大原因还在于行业“热钱”太多。

“AI人才的需求不是由市场催生出来，而是资本硬推出来的”，老胡是清华大学微电子学的博士毕业生，毕业后还曾留校任教，作为科技界、工业界十年来的亲历者和旁观者，他认为，“很多从资本进来的钱就这样被‘烧’掉了，原本能招十个，现在只能招两个，而且人才的价格和能力并不匹配，还有很多在滥竽充数。所以，我比谁都盼望着泡沫破掉，至少对我们团队来说，利大于弊”。

对于创业早期的公司来说，人才的重要性不言而喻。除了技术方向的人才，公司其他岗位的招人计划也要随着实际情况不断调整。

就在接受采访的前几天，老胡开掉了一个Marketing，“招人策略和之前预想的很不一样，我曾经在一个岗位上连开掉两个人”，他说，“关键时候必须做决定，并且自己承担决定的后果，用更多尝试和错误找到正确的道路”。

老胡无法不让自己在考虑公司生存发展的宏观大计下还要兼顾其他事务，见投资人、拜访客户、开电话会议。每天凌晨两三点才是真正属于他自己的时间，“白天总有电话打断你，夜里这个时候可以静下来想一些事情”。

睡眠时间的缩减成了创业者的常态。2015年，周鸿祎在回应互联网大会会场上那张酣睡照片时打趣地说道，“一觉醒来，世界都变了”。

对创业者来说，头上那把悬挂的“达摩克利斯之剑”时刻闪烁着寒光，提醒自己争分夺秒。

为了降低办公成本和时间成本，老胡把办公室租在了一个商住两用楼里，自己则在公司对面楼租了一间房住下来。有时候各地跑客户，他每天只睡四五个小时。第二天醒来一定要靠咖啡强打精神，然后打车去见客户，午饭基本上买个面包就在出租车上解决了。

除了要比常人付出更多努力，忙碌、无助、彷徨……如影随形，选择创业就如同选择了一个需要反复承受重压和打击的环境。

老胡说，《教父》是他最爱的一部电影，“大儿子惨死的消息传来时，老教父依然能够冷静地分析局势，控制内心的情感，稳住家族。否则，小儿子也可能命不保夕。这是真正的大智慧，就像在商场，不要让情绪影响你的判断”。

保持冷静，对老胡来说，某种程度上就是“麻木掉很多情感”，就像对经历的事情习以为常，“创业真正有意思的地方，就在于短时间里，不断地去经历、经历”。把心炼就成铜墙铁壁，一个人承受所有委屈、误解和背叛。

无论是否做好心理准备，踏上创业这趟急速奔跑的列车，就选择了与孤独、忙碌和未卜的前途为伴。

撑到大展身手的那一天

“一旦创业就停不下来了，所以我常说，成功的创业者都有一种使命感”，不知是否所有的创业者都曾像李嘉俊一样听到过自己内心的召唤，这种声音清晰而剧烈。

一年前，采访李嘉俊，那时候他就坦言，自己属于能“折腾”的，还在北京邮电大学念大四时，就决定做一点“有价值的”事情：“当你心里燃起一股火的时候，会很有动力。”

2011年，经历在腾讯短暂的实习工作后，他决定创业。16年，人加HUMAN+成立，这是一家为机器人提供3D视觉感知系统解决方案提供商，成立之初，团队就拿到了两轮融资。

相比一年前的那次采访，李嘉俊的状态更显平和与沉稳。2017年，“人加HUMAN+”在媒体鲜有曝光，极少几次透过媒体看到他们的消息，还是出现在腾讯AI加速器的首批成员的名单里，“我们主要还是潜心在做产品，练内功”，他说。

2012年是深度学习在计算机视觉领域应用的一个节点——Alex和他的导师杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）用深度学习方法在ImageNet大规模图像识别竞赛中使得错误率达到了15%。之后几年，一大批计算机识别/图像识别领域的创业项目在国内诞生，人加HUMAN+就是其中之一。

目前，人加HUMAN+研发的双目视觉深度感知技术能够帮助机器人在与外界交互时做到移动自如，实现定位导航、路径规划和避障。

“当前的市场还处于早期，去年我们主要在广泛的探索中。18年尤其是下半年，技术和市场将达到一个契合点，会有很多量产的产品出来。但上半年，很多创业公司恐怕还还要继续承担痛苦，继续熬”，李嘉俊说，“不可否认的是，人们期待的通过人工智能创造价值正在一步步成为现实”。

的确，早期人工智能投资和收购的科技巨头今天已经获得了实在的好处。亚马逊2012年斥资7.75亿美元收购机器人仓储技术公司Kiva，今天大约收回了初始投资的40%；在线影片租赁提供商Netflix的算法已经为世界各地一亿用户提供了个性化推荐功能，通过避免用户退订，为公司每年减少了10亿美元的营收损失。

但是，人工智能大规模应用的成功案例还相对较少，高投入的背后是人工智能创业公司正在艰难地探索商业化落地应用场景。

“toB的生意客户决断周期非常长，尤其今年，市场充满了很多不确定性”，在李嘉俊看来，“很多事情发生的当下都是无感的，比如客户的承诺最后发生了变化，对我来说，那不过就是一个消息。事情发生了，解决问题就好了。”

创业的能力就是具备持续解决具体问题的能力。就像电影《火星救援》里，宇航员马克·沃特尼（Mark Watney）在向NASA新人总结自己成功时的经验时说：

“面对困难，你可以等死，也可以马上动手解决，解决完一个，就再解决一个，然后就可以回家了。”

“我最焦虑的时候就是在等客户合同那段时间，因为怕中间有变化”，李嘉俊承认，他无法不让自己去想那些“不可控的情况”——就在元旦放假的前一天下午，他收到了客户送到公司的合同，一块石头落地。

“在担任CEO的8年多时间里，只有3天是顺境，剩下的8年几乎全是举步维艰”——本·霍洛维茨（Ben Horowitz）曾在《创业维艰》里用亲身经历告诉创业者。

艰难的时刻，李嘉俊不是没有过。在团队成立和融资初期，“支撑不下去的时候，身上只剩下几千块钱”，这是一年前他在接受采访时谈起的往事，“被很多投资人拒绝过，一来我们当时做的产品不太成型，二来，业内对机器人视觉的理解还停留在人脸识别的阶段”。

2015年10月，李嘉俊和团队现任CTO窦仁银在北邮附近的智慧大厦租了一个小开间，在这里开始做产品研发，“两个月后赶上过年，我们把身上的几千块一人分一半带回家，计划剩下的钱来年还能撑几个月”。

抓住一切机会，是为了等到大显身手的那一天。直到两年后的今天，很多客户主动找上门寻求合作。“能拿到订单当然高兴，但还是要保持平静。平静的心态很重要，因为路途很长”，他淡然又坚定的说，“我对公司的要求，是具备超强的自我迭代能力和升级能力，这也是创业最有趣的地方，不断突破自我认知的边界”，李嘉俊说。

临近采访结束，他聊到前一天送同事回家，马不停蹄终于在最后一分钟赶上了火车。

“那个画面就像我们团队的缩影，这一年，我们努力抓住市场的机会，有兴奋也有失望，但最后依然取得了不错的成绩”，李嘉俊庆幸地说，“兵荒马乱，但前途灿烂”。

（应被采访者要求，文中“老胡”为化名。）