1.65亿融资背后，是时候把“百度”标签从林元庆身上摘下了

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编者按：本文来自微信公众号“机器之能”（ID：almosthuman2017），作者：宇多田，36氪经授权发布。
是时候把百度的标签从林元庆身上撕下来了。
现在，他与所有皱眉思索如何让公司迅速跑起来的创业者一样，从百度离开的 3 个月里，马不停蹄地拜访潜在客户，接受各种投资人热情地轰炸，利用各种人脉召集人才，甚至连公司的选址，都经过了一番考量。
「大概只有公司内部的装饰与布置是家人替我安排的，因为这对我来说可能真的是个挑战。其他事情，基本都会经过我的手。」他终于在 1 月初的某个下午挤出一点时间，向我们敞开了办公室大门。

很显然，他正在经历一个创业者最应该焦头烂额的时间段。


爱笔智能（Aibee），这家由林元庆一手创办的 AI 公司，终于在上个月有了自己的「实体店面」——上地三街的某栋商务大楼内，似乎距离老东家百度并不远；
而公司的室内陈设，也严格秉承了「一桌一椅一盆栽」的办公室格局，从表面上来看，并没有太多新意。
不过，大多空置着的工位，既印证了这家公司成立时间不长，也能暗示出林元庆短时间内期望实现的团队规模——我们数了一下，在国内，至少应该有 50 余人。
「虽然我离开百度没多久，但现在身份变了，时间对我来说很紧迫，」他承认，自己在这段时间的工作量急剧膨胀，
「除了融资，我在这段时间拜访了将近 40 家传统企业，上周六还跟一个同事刚刚去上海踩点看项目，当天往返。」

然而，这种「紧迫性」，只能让我们从他已经完成的任务清单上获得些许实感；而面对他本人时所呈现出的状态，实际上恰恰相反：气定神闲，还捎带着一些兴奋与跃跃欲试。

这就很容易让人产生一种错觉，好像他正站在一个 2000 米高的台子上，即将完成一项蹦极挑战。

的确，融资的「异常顺利」给他的这场创业博弈增加了不少筹码。毕竟，在短时间内完成 1.65 亿人民币的天使轮融资，显然是投资方踊跃登门而促成的一项结果。
「融资前后花了大概不到 1 个月左右的时间就已经敲定，」林元庆称，从钱的层面上，他并没有经历大部分创业者所面临的那种生与死考验。
而站在投资者角度，从国内技术巨头走出来的顶级人才，「无论如何都是要见一面的」。
在这 10 家参与此轮投资的基金中，领投方昆仲资本与跟投方之一的华创资本都没有否认，他们在看一家 AI 创业公司时，「百度」等标签或多或少会让创业者有一些拿到融资的优先级优势。
「通常情况下，我们并不是某个项目出来了再去了解。如果看某个领域，一些大的平台里我们会通过各种方式去了解这是一个什么人，在干什么，」昆仲资本创始合伙人梁隽樟关注了林元庆很长一段时间，「百度」，无疑是让后者大幅提升关注度的一个重要前缀。
「他宣布创业那天，应该很多人找他，他自己都开玩笑说『手机被打爆了』。不过，你投不投他，他接不接受你的投资，这是一个经过仔细考量的双向选择，」他话锋一转，
「我们在认识的基础上，针对他要做的事情聊了很久才做决定。我们几乎每晚都会聊到凌晨，他一直都在非常拼命地工作。」梁隽樟把林元庆形容成一个「标准的工作狂」，经常大半夜狂发微信。
「我们不是没有放弃过类似的从大平台出来的技术创业者，有些人专业能力远远不够，」他以自己的衡量标准给了林元庆一个高度评价，
「其实选择创业公司的过程，就像过日子一样，人要聊的来，还能一起走的下去。我们想要商业回报，然后我们从他身上看到了这种可能性。」
「怎么说呢，你接触他，就会发现他是一个非常有特点的人，对，非常有意思，有特点。」
科学家的另一个隐秘身份
坦率讲，即使坐在林元庆面前，我们也找不到一些合适的词来形容他的外貌。
眼镜、平头、微胖的身材……他可以是任何一个面朝电脑在代码里神游的工程师，也可以是午休时间在公司楼前空地上吸烟晒太阳的互联网技术男。
以至于当我问一个曾经采访过他的老媒体人对他的印象时，这位记者沉默了好一会儿，最后蹦出了一个词：「憨态可掬？」
当然，他的确也是一个没有什么架子的人。
在前后接受我们两次的采访过程中，几乎是有问必答，哪怕同样的问题再问一遍；而浓浓的福建口音同时又频繁夹杂英文单词的说话习惯，几乎成了他为数不多的「个人特色」之一。
就是这样一个「普通中年男人」，在人工智能领域，特别是计算机视觉技术方面取得的成绩与头衔，可以列一份长长的清单（参考我们此前对他的报道：林元庆也走了，百度研究院还好吗 ；离开百度后, 林元庆创立AI技术公司Aibee, 将迎来巨额天使轮融资 |独家），而在 NEC 美国实验室媒体分析部门与百度研究院任过的负责人职位，也是对他在 AI 领域专业能力最直接的一种认可。
不过，梁隽樟所说的「有意思，有特点」，当然不是林元庆这些被公众认证过的能力。
譬如，你可能会接受「一个在技术领域成绩突出的人也同时拥有很强的销售能力」这个命题；但你是否会轻易相信，一个还不错的销售可以成为一个了不起的科学家？
大概只有林元庆比较亲近的几个朋友，了解他有段波澜起伏的经历。

林元庆向我们展示了这些「老物件」

很多人都知道，林元庆拥有清华大学光学硕士与宾夕法尼亚大学的电子工程博士学位，但就在 1993 年读本科时，他其实还兼职做了广告销售；
而在1997 年清华读书期间，他还创立过一家广告公司。至今已经过了 20 年，这家公司依然存在。
1999 年底，当他还正在考虑申请留学的时候，一个朋友找上他，想让他帮忙卖掉中关村的一批广告牌。
20 世纪初，尽管正值互联网创业持续发酵期，但那时候的中关村还远没有现在一副「车水马龙」、「地价连城」的景象。
特别是户外广告牌买卖，还处于萌芽阶段，大多数 IT 客户仍然喜欢在《计算机世界》《联合商情》等平面媒体上登广告，没有什么人能看到户外广告牌的价值。
因此，尽管林元庆的朋友通过海淀工商局在中关村一些路口比较顺利地立了一批 1.5 米左右的广告牌，但几乎没有什么客户上门，而他们也不知道到底哪种客户喜欢这种广告形式。
「当时我朋友可能跟黑妹牙膏的人比较熟，所以那时候中关村几个牌子上只有黑妹牙膏的广告，」 林元庆觉得这是一段非常有意思的回忆，
「但我觉得这（户外广告）是一个很棒的东西，就帮他去卖牌子，基本上一个月左右，就把大部分牌子卖掉，挣到了 6 万多块钱。」他虽然看似轻描淡写，但还是有些小得意，
「大部分都卖给了联想电脑，当然还有其他客户。这些广告牌应该是中关村地区第一批广告牌。」
「我当时在中关村跑广告也算是名气蛮大的，」他最后终于忍不住咧开嘴笑起来。因此，当我们把「曾经的中关村广告一哥」这个调侃性称号送给他时，他欣然接受：
「当时好多人因为这个知道我，但实际上，我做了 7 年的兼职销售只是想多点收入，来支持我的学业，当然，也希望能看看学校外面的世界。」
然而，这段在广告牌界「横着走」的经历并没有让他有多少成就感。
2000 年，当他坐上飞往美国的飞机时，还跟旁边的妻子反复唠叨——「这辈子咱们不再搞商业的东西了，好好做学术，做研究」。
但现在，好像又转回来了。当然，纯粹卖广告与技术落地是两种性质完全不同的商务，林元庆把这个转变称为「一种螺旋式的上升」。
「我们那个时候去美国的目的性很强，态度也很坚决，想在技术方面做出一些成绩。不过，后来在 NEC ，在百度又经历了一些东西才发现，技术，特别是 AI ，绝对绝对不能脱离应用，脱离传统行业。」
这一次，他与传统行业站在了一起在梁隽樟与林元庆接触的过程中，后者身上强烈的商业嗅觉是很打动他的一个层面。

当然，这不单单是指那些在学生时期更偏向「玩票儿」性质的销售经历，而是在百度期间实打实主导 AI 商业项目落地的大量实战经验。
在他担任百度深度学习研究院（IDL）院长的 2 年时间里，曾主导很多百度与外界客户的商业项目谈判。对于百度能够谈妥一些落地项目，林元庆功不可没。
「虽然百度研究院听起来非常学术，但其实，我在 IDL 的每个季度会上都会有一张 slide，就是一定要做算法、数据和应用的闭环。这是我在百度技术研发时一直非常强调的。」

林元庆向我们解释他的闭环理论

通俗点说，就是技术一定要落地；而率先成型的产品和服务，也一定会反哺技术，继而进行更加快速高效的升级与迭代。
举个例子，林元庆在 2017 年翻看 AI 技术论文时发现，关于「行人再识别」这项技术的论文突然多了起来。过去几年可能也就每年一两篇的样子，但今年 CVPR 突然就有了十几篇文章。
这是为什么呢？因为这项技术在安防应用领域变得非常重要。
「这项技术简单来说就是有两个摄像机，这边一个摄像头，走廊那头还有一个摄像头，你从这边走到那边，然后两个摄像头的图像传输对比一下最后确认是同一个人。就是这项技术，但以前没什么人研究的，而去年，AI 在安防领域额的应用突然变得火爆了，对技术的研究也就跟上来了。」
因此他认为，由技术商业落地中发现的新问题，去循环推动技术的进一步研究，是所有 AI 商业公司不断对自有核心技术进行升级与迭代的关键步骤。
这样的模式思维，也成为林元庆创立爱笔智能的一个核心思想。只是，他对于技术应用的思考维度已经不再局限于某个简单的产品与服务，而是汇集成了几个问题：
1、用这项 AI 技术/产品/服务，我的公司能节省多少金额的成本？
2、成本不变，用了这个技术/产品/服务，我的经济效益相对之前提升了多少倍？
3、那些年你用过的 AI，真的为业务带来了质的提高了吗？
4、对于各种行业来说，AI 的能力边界在哪里？
5、客户真的关心自己用的是哪些技术吗？
机场的人脸识别闸机？收银台上的人脸识别摄像头？离开百度后，林元庆把自己从这些曾经很引以为傲的、单一场景中的产品与服务完全剥离了。
他背上包，揣上自己针对传统行业列出的问题清单，一家一家拜访教育、房地产以及零售行业的龙头老大们，向他们请教所在领域究竟存在什么痛点。
虽然说是「请教」，但对于那些懂行业却不懂 AI 的企业来说，林元庆的登门与其说是「取经」，不如说是「讲经」——「 AI 很有意义，但我真的不知道它对我业务上的意义究竟在哪里」，这是一个传统教育行业从业者告诉我们的困惑。
在林元庆 2 个月内对近 40 家百亿企业的密集调研中，CEO 或 CTO 们通常会高采烈地把技术部门的人叫出来，让这些工程师把公司做的技术改造一项一项拿出来给他展示：
「看，我们也有 AI，既做了这个，又改进了那个」。
然后，他们会向林元庆表示：「 AI 非常有意思，我们已经做了这么多尝试，你能不能把我们目前的这些技术做得更好？」
但很遗憾，在他很快发现，这些所谓「利用 AI 进行的赋能」对他们本身的业务并没有太大作用。甚至有时候就是『鸡肋』：
有挺好，但没有也死不了。
看完技术人员的展示，他通常会问这么一个问题：假定你们已经做的，加上规划的都完成了，你们觉得这些技术能给你们的核心业务带来多大提升？
基本上问出这个问题，现场就凝固住了。
「我看多了才知道，原来他们觉得这个东西有 20% 帮到忙的可能性，他们可能会做，但却不知道做出来到底多有用，没有人真正回答这个问题。」
气氛冷下来后，林元庆又会继续提出另一个问题：
假设历史只给你们这家公司一次AI升级的机会，就一次，你打算做什么？
常常就是从这个问题开始，他所拜访的公司开始「敞开天窗跟他说亮话」，全部放开来跟他进行多轮深入对谈。
最后，他基本总结出了目前传统行业在与 AI 进行磨合过程中的「痛点」——想出来的场景常常过于单一，改造工程划分得太细。
他给我们举了一个具体的例子：麦当劳的薯条可能 7 分钟就要换一拨，过了 7 分钟，之前剩下的薯条就要扔掉。可以想象，这样 1 年会浪费掉多少吨粮食，耗费多大的食材成本。
那么问题来了：
如果这个问题可以靠 AI 解决，那么什么样的数据需要被收集？移动支付与摄像头应该如何进行连结？供应链管理与客户信息系统是否也需要被赋能？
「他们感到痛苦的地方在于，很多东西被撕得特别碎，今天一个人觉得这里语音识别可以用得上，明天又觉得人脸识别挺好，后天又有一个人跑来说『我给你弄个AR』吧，来自三家供应商的东西根本融不成一个整体。」林元庆似乎对单点技术供应商的业务模式并不买账，
「你给这家付了点钱那家付了点钱，但最后这些技术也没帮你解决太大的问题，都是些小修小补。」
说到这里，林元庆新公司的业务模式已经不难猜了——与单点技术相对立，做一份「结果导向型」的多点技术整合方案。


在确定「自己的公司究竟能做到什么」这个问题上，林元庆的思路异常清晰，且有「自知之明」。他让我们必须先明确三个事实：
1、AI 有边界，很多你想要的结果，现有技术还达不到；
2、你的客户不 care 你在中间到底用了什么技术，他们希望用最后达到的经济效益来衡量；
3、不要期望方案一下子能达到 100% 的效果，「迭代」与「升级」在 AI 改造过程中非常重要。
在这些条件的基础上，第一步，他会采取与 IBM 相似的业务模式，先帮这家传统企业做一个类似于 AI 咨询的服务，梳理他们的整个业务板块，进而分析哪些环节是能够靠 AI 进行有效改造。
第二步，他将组建一支囊括大数据分析师、语音识别专家、计算机视觉专家等 AI 工程师组成的综合性团队，一个项目里，每种技术维度的工程师大约有2~5 人。
用一个不算恰当的比喻，这就像一个「豪华版」毛坯房设计团队一样，里面会囊括室内布局设计师、橱柜设计师、水电改造师等等角色，最终给住户出一个最优设计解决方案。
我们会先只做一个行业里的一家代表性公司，非常仔细地彻底地去帮他们做改造，然后整理出一个完整方案后，再帮行业里其他家去做，从点到线，等做的行业多了，也就变成了面。」
从点到线到面。这种路径与当下的单点技术供应商恰恰相反，他们选择的是「从面到点」：
先打造一个通用型技术，然后再将技术用到一些更加垂直的场景中。
譬如科大讯飞，就是语音识别领域的单点技术厂商；而今年融资热情高涨的商汤与 Face++ ，就是人脸识别领域的单点技术供应商。
很多时候，我们不能单纯去依靠业务模式来评判两种路径的好坏，但很明显，两者必有自己的优势与缺陷。
而单点技术商业路径的最大挑战，林元庆认为就在于「门槛」。通常来说，一个领域只要出现了一家卖单点技术的公司，就会紧接着出现第二家、第三家、第 n 家。
「这是一个再自然不过的趋势，单点技术的门槛从出现到最后，只会越来越低，竞争越来越激烈，除非也转型争取打透某些行业。」
化解质疑
当然，这并不是说像爱笔智能这种技术综合解决方案供应商就能活得更为轻松。
在 1 个月前林元庆正式宣布创立爱笔智能后，其公开的业务模式也引起了一些争议。
譬如，一位在金融行业拿下不小份额的人脸识别技术供应商这样抨击林元庆推崇的这种模式：
「虽然理论上可行，但是实行起来却很难。你如果是一家百亿级别的企业，你会把一整套系统改造方案交给一家刚刚成立不久的初创公司去做吗？」
而一位同样做量化技术解决方案的技术公司则向我们表示，这种模式前期要投入大量资源，毕竟这是一个人才资源密集型公司。当然，还要建立行业威信，甚至有数据分析方面的积累性经验：
「你不能仅仅靠跟企业的研发部门深入聊天来获取痛点，很多时候，只有数据会告诉你痛点到底在哪里。」
也就是说，如果不拿下行业里的标杆企业，不能率先拿出合格的「整体赋能方案」，其生存艰难程度将有过之而无不及。
林元庆听到这些不一样的声音似乎非常开心，他还开了个玩笑：「我个人的行业专业度与知名度或许会对建立信任有点帮助。」
不过他并没有反对这家人脸识别技术工程师的观点，对于创业公司来说，拿下第一家客户确实很艰难，更何况是「推销」自己的一整套改造方案。
因此，他从两方面来应对这个问题：慎重选择进入的行业，优中选优；用「融入」消除企业顾虑。
「线下零售」是林元庆与行业客户及投资方们反复推敲确定的第一个改造领域。原因很简单——这是一个对新技术接受度更高，改造起来相对容易的领域。
「这个领域的数据虽然很零散，但并不意味着不好收集。相反，在为一家连锁餐饮做软硬件改造方案的时候，麦克风、摄像头在店里更容易安装，侵犯隐私的风险较低，也就意味着数据更容易获取。」林元庆首先提到了数据获取这个敏感话题，
「此外，零售行业也是一个技术更迭较快，离钱相对较近的领域，你看中国对移动支付的接收度，对人脸识别支付的接收度以及新零售的方兴未艾，就知道这个行业的开放程度与改造潜力的确很大。」
而「融入」，则意味着「变成客户的一部分」。
按照林元庆对团队的规划，如果拿下一个企业的项目，项目将由双方研发团队共同组成，比如规模大概为 60 人左右，其中 20 余人来自爱笔智能，而另外 50% 的技术人员则来自客户的研发部门。

「一个项目通常需要 3~6 个月的封闭开发，在这段时间内，我们就相当于这家企业研发部门的一部分，技术与工程细节是完全开放的，同时也会帮企业去培养他们自己的 AI 技术团队。」
任何企业的商业模式都不可避免会被别人借鉴和复制，这是业界常态。如果说「技术难度」是单点技术公司的重要门槛，那么「快」，就是林元庆为自己团队设定的门槛。
「成立公司以来我好像没对团队有什么要求，但唯有一个字是我一直强调的，就是『快』。」
这是林元庆为公司研发任务与执行任务确立的基调：一旦一纸合约拿到，就一定要在 6 个月之内做出完整解决方案。这一点上，他坚称不会设置「备选项」：
「我们的确是一家人才密集型企业，那么如果陷入一个项目两年，会出现什么情况呢？一个是团队工作的节奏会变慢，收益周期变长；
另一个更为致命的问题是，客户可能会觉得合作不够顺畅，磨合成本太高，干脆自己慢慢做。」
「没有一家公司不会受到死掉的威胁，即便对 BAT 而言，『快』也非常重要。」他最后，对所有的外界质疑似乎全盘接受，并认为， AI 创业公司正走在一个历史性的窗口期：
「我非常相信现在的 AI 发展期就像 2000 年左右的互联网时代，是个名副其实的机会窗口，但这个窗口只有 1~3 年，3 年左右，格局就会定下来。2018，将是一个重要分水岭。」
「对我来说，紧迫感随时都在。因此，在这 3 年里，我们要脚踏实地地往前跑。」他哈哈大笑起来，

「你会看到，2018 年上半年，大概 2 个月后吧，我们的第一份方案就会拿出来。」
号召力与好人缘
如果从「 6 个月就要拿出一套合格的 AI 整体技术解决方案」这个公司硬性 KPI 指标进行反推，就意味着林元庆一定要在短时间内建立一个强大的技术团队。
虽然在创业不到 3 个月的这段时间内，他已经组建起了包括硅谷与北京两地在内的小 20 人团队，但他在 2018 年上半年的目标，却是50~60 人。就在采访当天，公司还新入职了一位来自硅谷的员工。
「我们一直保持着紧迫感，连招人也是，不过我一点都不担心没人招。」 他很自信，认为在自己的好朋友、斯坦福实验室知名科学家 Silvio Savarese（李飞飞的先生）确认加入他的团队并担任要职后，公司的号召力将会继续向全球扩散。

林元庆和Silvio Savarese

「在我创业这段时间，Silvio 与飞飞给了我很多建议。Silvio 还强烈要求让公司位于硅谷的团队与国内总部采取无缝式工作模式，」
他指了指在相对朴素的办公室内「唯一值钱的设备」——思科会议系统，笑着告诉我们：「只要两地的工程师一转头，就能看到对方办公室的模样」。
「我本身就是一个很 open 的人，虽然也奉行工程师文化，但更喜欢比较随意的工作氛围，不会去设立什么『高级』等没有多大意义的头衔。当然，项目肯定会有个 leader 。」
林元庆这种相对扁平化的团队设置偏好，也得到了一些前百度员工的「积极认证」。
一位前研究院实习生告诉我们，在团队开会的时候，林元庆完全允许实习生去会议室旁听：「我觉得这样做很难得，特别是在等级相对森严的大公司，我很感激。」
这个评价与我们自开头所提到的「对林元庆的初印象」有了高度重合——没架子，极具亲和力。除了好朋友，同时也是地平线机器人创始人余凯已经象征性地入股爱笔智能外，另一位不愿透露姓名的前 IDL 员工也用一个事实印证了林元庆的「好人缘」：
「 2017 年春节的时候，林元庆给 IDL 的员工发完年终奖，年后 200 多人的团队没一个人离职。」
然而，就是这种平易近人的性格，配上其雷厉风行的做事风格，给人一种充满矛盾但却没有丝毫违和的奇妙感觉，就像梁隽樟在谈到跟林元庆进行业务交流时，得出这样一番感慨：
「有时候半夜，他突然在群里甩过一个方案来，说『这个搞定了』，我一看时间，凌晨两点，自己还迷迷瞪瞪的，有点哭笑不得。但是很奇怪，跟他一起做事，你会觉得很安定，就是觉得『啊，这是个挺靠谱的人。』」
实际上，与其说是「创业」让林元庆有了紧迫感和使命感，倒不如说他每天活的都像是在创业。
无论是在 NEC 、百度还是当下，他表示，自己的作息几乎没有改变过：
「像 2017 年在百度，每天 8 点半上班，11 点多下班。周天上午会打个篮球，其他时间照旧。」
而实际上，刚才那位实习生是曾经这样「吐槽」领导作息的：
「什么鬼，我自己是因为习惯晚上工作，所以凌晨 2~5 点不睡觉，但技术大神为何早上来得早，连晚上回家都只比我早一点点？」
「并不只是在百度，在NEC以及现在出来创业，我的行事风格一直都很一致：要做就马上坚决地去执行，不拖泥带水。」林元庆说。

最后，在被问及「是否能够保证在 3 年这个关键期限内做出成绩」时，他没有直接给我答案：
「我们会跑得很快，也确信我们正走在一条给传统行业创造巨大价值的路上，不要急。」

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这样的模式思维，也成为林元庆创立爱笔智能的一个核心思想。只是，他对于技术应用的思考维度已经不再局限于某个简单的产品与服务，而是汇集成了几个问题：
1、用这项 AI 技术/产品/服务，我的公司能节省多少金额的成本？
2、成本不变，用了这个技术/产品/服务，我的经济效益相对之前提升了多少倍？
3、那些年你用过的 AI，真的为业务带来了质的提高了吗？
4、对于各种行业来说，AI 的能力边界在哪里？
5、客户真的关心自己用的是哪些技术吗？

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2、你的客户不 care 你在中间到底用了什么技术，他们希望用最后达到的经济效益来衡量；
3、不要期望方案一下子能达到 100% 的效果，「迭代」与「升级」在 AI 改造过程中非常重要。