前段时间做“关注人工智能系列报道”，有人推荐我采访依图科技的创始人兼CEO朱珑，他的简历很让我感兴趣。一是他的教育背景。加州大学洛杉矶分校统计学博士，师从Alan Yuille教授(艾伦`尤尔，计算机视觉学界奠基人之一，也是霍金教授的得意门生)从事计算机视觉的统计建模和计算的研究，之后在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，2011年获得国际计算机视觉算法竞赛“图像目标检测”项目冠军。无论是师从的导师还是所在的实验室，都在AI领域赫赫有名。
二是他在做AI(人工智能)创业，而且是在2012年AI还没有热的时候就开始创业。所以关于全球AI的发展、关于AI创业，我想朱珑应该有很多值得关注的信息。
因为朱珑在上海，所以第一次约的是电话采访，但效果不理想。在朱珑出差北京的时候，又有了一次面对面的交流采访。采访前30分钟交流的是AI(人工智能)业界话题，朱珑给出的核心信息是这一轮的AI热潮是“深度学习”(deeplearning)带来的，其他的AI方法、技术、流派通通过时，甚至包括现在已经取得很多商业成功的IBM的Watson体系，也没入他的“法眼”。
这与上次对他电话采访时观点一致，我并不完全认同朱珑的观点，目前通用的AI技术没有出现，任何流派都有它善于的领域，考量它得看解决问题的成本和效率。基于此，我想关于业界话题和AI流派之争继续交流下去，恐无其他答案。
于是决定停止AI业界的话题，把采访转向朱珑的创业，因为任何观点最好的证明是要看它解决问题的效果。依图科技刚刚拿了几千万美元的B轮融资，从天使轮的真格基金，A轮的红杉资本、高榕资本，到B轮云峰基金等，也都不是钱多了没事随便乱花的主，投资人不会仅仅看朱珑的教育背景而一投再投，朱珑和依图身上有什么可以复制的AI创业经?
市场的“痛点”在哪?公安局长给三分钟时间
朱珑首先进入公安领域既有必然性也有偶然性。对于创业者，如何把一个看似稍纵即逝，只在眼前闪了一下的偶然性变成必然性，紧紧抓住是关键。
2012年的时候，AI没有现在热。尽管在2010年，IBM的AI系统Watson已经在美国电视《边缘游戏》节目中战胜人类赢得冠军，但还没有像今年谷歌AlphaGo与李世石下棋那样，引来全民关注。在美国Yann lecun(FaceBook人工智能实验室主任)实验室做研究的朱珑还是闻到了“AI要来”的气息。
尽管当时很多同学毕业去了华尔街，朱珑也可以在博士毕业后去做教授，但朱珑还是决定回国，并找到了当时在阿里云平台做技术负责人的同学林晨曦，准备一起创业。因为朱珑觉得做了这么多年的机器视觉研究，要想创造价值还得放到具体的业务应用场景中、以解决实际问题来创造价值。通常把理想变成现实最好的路径就做公司，用产品化的方式解决问题。
问朱珑为什么觉得2012年的时候机器视觉的工业化应用已具备条件，他没按常理给出“数据积累、需求、算法技术成熟”等等的逻辑答案，只是说虽然当时深度学习还没有被产业界广泛采用，但是有一种感觉就是它离产业化非常近、非常近了。“就是那样一种感觉。”
通常“学院派”出身的人更喜欢分享产业话题。但是两次接触下来感觉朱珑则刚好相反，很多事情在他看来就是“一种感觉”，如果大家在一个层级里，你能够懂得这感觉，但如果不在一个层级里，说再多似乎对方也不会懂。“要想有大师一样的视觉，得有大师一样的积累。”而在现实的世界里回答问题，得要拿实际解决问题的效果说话。朱珑说他和中国行业客户打交道，“如果你拿不出特别好解决问题的效果来，他们特别瞧不起你。”
目前看，现在AI创业的机会在2B的行业市场，因为有需求、有购买力。而从机器视觉的创业机会来看，市场机会在行业监控市场，这个市场有巨大的刚需，无论是金融、保险还是城市管理或是安防等都有旺盛需求和很多痛点。在几个可选的行业中，应该说朱珑首先进入公安领域既有必然性也有偶然性。从必然性来看，公安刑侦破案需要大量的视频、图像的比对需求，尤其需要从海量视频监控数据中精准、快速找到要找的犯罪目标，目前国内在这个维度与国外技术相比还是相对落后的。从偶然性来看，这与苏州市公安局副局长所给出的“三分钟”见面机会密切相关。对于创业者，如何把一个看似稍纵即逝，只在眼前闪了一下的偶然性变成必然性，紧紧抓住，是关键。