不久前，青岛日报对极视角创始人兼CEO陈振杰进行了专访。陈振杰讲述了极视角是如何创新商业模式，通过搭建国内首家计算机视觉算法商城，来尝试突出重围的创业故事。以下为专访全文：
△ 青岛日报企业家访谈：极视角陈振杰陈振杰，山东极视角科技有限公司创始人兼CEO，30岁，近10年创业经历，人工智能创业潮中最年轻的行业“老兵”。
不同于人工智能行业的创业者大多都是这一领域的技术研发者，陈振杰本科学的是生物技术，研究生的专业是管理学。
人工智能是典型的技术密集型行业，科学家创业是这个领域的重要特征。在大咖云集的人工智能行业内，极视角创新商业模式，通过搭建国内首家计算机视觉算法商城，来尝试突出重围。
近日，我们专访了陈振杰，聊了聊极视角的发展，以及当下人工智能产业“成长的烦恼”——赛道、赢利、模式。
1、 创业公司不要动不动谈“重新定义”
记者：说起人工智能行业，大家第一时间会联想到科学家创业。尤其在早期，大多数AI创业公司都是技术大牛带着自己的技术寻求商业化落地。不是相关专业出身的你，为何会选择AI赛道？
陈振杰：读研究生的时候就开始和同学一起尝试创业。在创办极视角之前，我们做过两个项目。第一个做的是一个蓝领用工平台，为工厂和蓝领之间搭建信息桥梁。但做了三个月之后，我们发现，蓝领工人之所以找不到工作并不是缺乏信息通道，而是他们已经不愿意再回到工厂，他们更倾向于快递、外卖员这些服务业的灵活用工。
第二个项目做的是现在已经比较常见的餐厅点餐二维码。做着做着，我们发现，互联网巨头开始参与进来，我们再做难度就很大了，于是就主动把这个赛道停掉。
后来我们就进入了人工智能领域，因为经过前两次的创业，我们得到一个经验，要选择一个未来能长期不断发展的行业。
记者：当时国内AI创业环境好像还没有后来那样火爆？
陈振杰：人工智能赛道火起来是在2016年，我们大概是2014年前后开始进入人工智能领域的，那时候在国内还很冷门。前面一年多时间，我们跟投资人交流，投资人都不知道人工智能是什么。投资人还没有看到人工智能产品化的东西，所以没有对人工智能商业模式的认知。
记者：那你们为什么敢下注？
陈振杰：其实逻辑很简单。人工智能做的事情就是把人做的工作给自动化，大家都可以想象，未来随着管理颗粒度的不断细化，工作量会不断增加。而全球人口却不可能无限增长，长远来看，用机器去代替人和辅助人肯定是大趋势。
认准了这个方向之后，我们并不太在意这个风口是三五年出现，还是十年八年才出现。就像股市中的价值投资，长期来看，股价总是会回归价值的。
记者：在这样一条没有太多经验可以借鉴的赛道上，极视角是如何明确自己的商业模式的？最初就明确了要打造一个算法商城？
陈振杰：很少有创业团队能从一开始就形成一个十分清晰的商业模式。面对人工智能这种新技术，当时我们的想法是先把技术做出来，然后慢慢考虑落地和变现。
2015年年中，我们拿到天使轮融资之后，尝试在零售行业落地。但很快就在与客户交流的过程中发现，他们对算法的需求量远远超越我们所能供应的。
比如最开始我们提供一些客流分析的算法，拿给客户之后，他可能希望还能识别客流的衣服轮廓、款式风格这些特征。我们逐渐意识到，如果只有我们自己做算法的话，能供应的种类非常窄，很有可能只能覆盖一个行业的一部分算法。
之后我们就探讨是不是可以做一个商城，能够给更多行业的算法应用作支持。大概在A轮融资的时候，我们逐渐形成了清晰的商业模式。
记者：这个过程当中，有没有坚持不下来的时候？是不是也走过一些弯路？
陈振杰：困难肯定是有的，比如融资不好拿、早期高端人才因为对公司方向不认可而离职，但我们从来没想过放弃。
创业者天生是喜欢冒险的，不仅看中成果，也享受中间的过程，就像冒险家，虽然不是每次出海都能寻得宝藏，但他们仍然热衷出海。
其实对创业公司来说，早期只有一个使命就是快速试错，方向错了没关系，赶紧调，试出一个合适的方向。
我们商城的模式也经历了一个这样的过程。2017年前后，我们把搭建了一半的平台全部推倒重来。因为之前团队没有做过平台，所以一开始对平台的理解相对粗浅，觉得平台就是定义规则，由我们来决定这个行业怎么玩。但后来我们发现平台更多应该是提炼规则，进而优化规则，而不是去定义规则。
比如我们的平台为开发者提供算法开发工具，最初我们设计了一套我们认为最优、最高效的开发流程，但人家开发者不认，因为跟人家的论文标准不一致，再高效也没有用。
我们发现，商业社会的运转不同于科学，不可能直接一步跳到最优的商业模式和形态，原有的中间环节或者流程之所以存在，一定有它的道理。
对创业公司来说，我们是要基于这个行业现有的运转模式，把规则提炼出来，先做微调，而不是说全部重新定义。
△ 青岛极视角AI展厅2、资本泡沫是AI发展的必经阶段
记者：近半年来，AI企业陆续步入资本市场，表明产业的快速发展，但另一方面，它们的盈利问题仍然悬而未决，技术与商业化之间似乎仍然存在一条鸿沟。该如何理解当前人工智能产业发展的这种状况？资本催生的人工智能泡沫还要多久会过去？
陈振杰：总的来说，行业还属于中早期。人工智能技术现在更多还是应用于政府的安监领域，以及一些大型的央企和国企，但远远没有达到赋能千行百业的阶段。
但行业去伪存真的阶段已经过去，未来5-10年行业会走上一个稳定上升的曲线。
2019年到2022年其实就是行业的去泡沫期，我们发现这两年人工智能企业低调了很多。前几年，人工智能企业在各大展会上都有很大的声量，但这两年很多人工智能企业已经不再做宣传了。大家更多开始关心业务，怎样能给客户提供更好的产品、更好的服务支持。就像互联网的发展过程一样，早期大家吵得很凶，但后来就默默发展自己的生态和产品。
从初创人工智能企业的数量来看，这两年其实并没有太多增加，资本已经不再疯狂出手了。
市场上留下来的人工智能企业几乎都是经过了几轮淘洗的。反而是很多细分领域的软件企业开始结合人工智能应用成为一种新物种，这种新型人工智能企业的数量在不断增加。
记者：随着行业逐步走向成熟，人工智能产业也在不断拉长链条、细化分工。极视角处于什么位置？
陈振杰：纯人工智能企业更多处于产业链上游，提供顶尖的算法。应用人工智能解决问题的软件企业则属于偏下游的应用端，极视角相对处于中间位置，我们连接算法供应商和需求方。
目前，极视角算法生态已经汇聚海内外超过20万名人工智能开发者，累积1000余种图像识别算法，服务超过100个行业的3000家政企客户与合作伙伴。
不同于上游提供顶尖算法的人工智能企业，极视角更多面向客户的长尾需求，打造“多快好省”的算法商城。因为很多场景对算法的要求并不太高，用顶尖工程师开发其实是浪费行业资源。极视角平台上的开发者通过“打榜”方式参与“抢单”，由得分最高者向客户提供算法。
记者：To G是人工智能行业这两年发展的一个十分重要的特征。但这种纷纷发力政府业务的举动也颇受诟病，认为AI企业只赚“容易钱”，某种意义上拖慢了行业发展的步伐。
陈振杰：这是一种误解。AI企业前期找政府和央企并不是投机行为，而是技术本身的成本曲线导致了这样的结果。比如2016年前后，一路摄像头软硬件价格加在一起要1万多块钱，不可能在民众和中小企业中应用，现在成本慢慢降到平均两三千元一路，很多中小企业就能接受了，大规模商用就具备条件了。
就像资本对人工智能产业发展的作用一样，虽然资本催生了泡沫，但对技术和产业发展来说，还是利大于弊的。
某种意义上，泡沫是必然要有的，没有泡沫推动，一定不会推动科技行业往前走。早些年科网股爆破之后，科技行业也并没有没落，后来又渐渐往上走。技术的特点是早期都会烧大量的研发费用，没有泡沫根本做不了，投资人其实也是在慢慢认知和了解的过程中调整定价。
