時間：5月18日15:00-15:40
地點：經緯科技論壇
嘉賓：易航智能創始人陳禹行 亮亮視野創始人吳斐 長亭科技CEO陳宇森 佳格天地CEO張弓
主持人：經緯中國投資經理胡雨舟
主持人：非常高興今天有幸請到在座的各位參加經緯的十周年活動。謝謝四位CEO今天抽出這么忙的時間來支持我們。我是經緯中國的胡雨舟，主要是做新技術領域的投資。
我本碩都是計算機的背景，在我心里，做技術的大神們都是非常不可替代的。從投資人角度來看，技術上的所有壁壘隨著時間都會被拉平。所以對我們來說，商業的落地能力是非常非常重要的考量點。今天我們這個論壇最想討論的，就是技術怎么樣落地。
經緯中國在技術上有非常多的布局，我們在金融科技、醫療科技、企業服務等方向都有非常專業的團隊做研究和投資。對我們來說，判斷一家公司是否值得投的時候，可能會有這么幾個方向的考量點，跟大家簡單分享一下。
第一點，市場是否足夠大，能夠給創業企業足夠好的空間去成長。
第二點，創始人本身成長性怎么樣，團隊是否有很好的創業狀態。
第三點，這個團隊在技術實力強的同時，是否在商業落地上有足夠好的Know-how和行動力。
今天到場的這四家公司恰恰具備了以上三條素質。他們分別來自于四個非常不同的細分領域，我們想請四位創始人跟大家分享一下在落地過程當中有哪些心得、經驗。在座的各位大多是創始人或投資行業的同仁，希望這場圓桌對話能給大家一些新的啟發。
首先，請四位分別介紹一下自己和公司。
陳禹行：大家好，我是易航智能的CEO陳禹行，易航智能是以產品落地為導向的自動駕駛科技公司，也是國內唯一拿到主機車量產訂單的創業公司。
吳斐：大家好，我叫吳斐，是亮亮視野的創始人&CEO，我們公司是一家規模化商業化的AR眼鏡產品及垂直行業解決方案的公司。前一段時間有一個新聞，鄭州東站有一個警察戴著智能眼鏡發現了7位在逃的嫌犯人、30起假冒身份證的事件。這個新聞里整套的智能警用眼鏡和服務都是由我們公司提供的。
陳宇森：大家好，我叫陳宇森，是長亭科技的CEO，我們是一家做網絡安全的公司，比較年輕，最早的核心成員來自中國年輕這一代里面最厲害的黑客團體（藍蓮花），截至目前我們服務了100多家非常大的金融和互聯網的客戶（交通銀行、招商銀行、拼多多、滴滴出行、B站、比特大陸等等），謝謝！
張弓：大家好，我是佳格天地的創始人張弓，剛才講到今天是技術和應用落地。我之前在做一些非常高大上的黑科技，之前在NASA做衛星數據處理，我現在做的領域特別接地氣——農業，但高科技也要跟特別土的行業做深入的落地。今天我希望能夠給大家帶來一些我在過程當中遇到的一些問題，或者說可能給大家的建議，謝謝大家！
主持人：今天我想深聊的第一個問題，我們四位CEO來自不同的四個細分領域，每個細分領域的情況非常不一樣，需要的技術核心也都不同。在你們各自的行業對落地這件事情怎么理解，包括落地的緊迫性、重要性、以及里面的機遇、挑戰分別有哪些？請大家展開講一下。
張弓：其實當時經緯問我這個問題的時候，我自己覺得我們其實挺奇怪的。因為最開始的時候，我們團隊基本上都是從美國回來的，有之前在NASA的工程師，也有在跨國企業的高管。一開始想的是一個技術突進的方式，因為我們有最先進的信息獲取源，比如利用衛星和無人機的監控數據。我們也有一系列先進的AI、獨特數據庫的算法，本來我們是想是不是能夠在技術上如一把神劍一樣，一掏出來大家都嚇傻了，但其實根本不是。
我們一開始也很困惑，我們該做什么應用？我們的技術其實可以在很多方面進行應用，我們可以做城市、金融等各種各樣的應用。然后在這個過程中，我們之前想的是要不要先發展技術再做應用。在這個時代，中國給我們提供了一個特別獨特的環境，在中國應用場景是如此的豐富，應用的需求是如此的急迫，使得我感覺是真正的應用需求在推動技術的發展，這個是中國特別獨特的環境。
其實我們的公司之前在美國也做了一兩年，始終都在做技術，做技術的演進，但是我們覺得這兩年實際上浪費了。現在核心的事情是什么？一個是技術的發展方向，一個是技術的應用全景，是要由實際的市場，特別是客戶來說話的。而光有技術，光有數據，其實是不知道發展方向的。
這也是我創業時的一個初衷。我原來在NASA做了很多特別好玩的東西，但是那時候，我做了太多的“玩具”。那個時候做出來的玩具都是給美國國會的議院，給美國的農業部、環保部做玩具，而實際這些玩具并沒有真正的投入應用，它永遠是看起來很好，然后一碰就碎的一個狀態。
中國其實有很多特別極缺的應用。像我們做的某些領域，不管是農業還是金融，其實完全沒有數據和相關的數據基礎。所以，對我們來說，我們新的技術立馬就可以在應用里面得到反饋，這種反饋使得我們做得更好。這種感覺是前所未有的，也是過去這兩年多，我們公司在中國高速成長的關鍵。
我就簡要講到這兒，因為我們的技術特別直接，就是通過衛星和無人機，以及地面的設備做大規模的圖像處理。當然這里面涉及到特別復雜的過程，大家如果有興趣可以跟我私底下聊。
主持人：明白，張總我想展開問一下，在您的領域里，您覺得在落地的過程中，打交道最多會是什么樣的參與方呢？
張弓：落地的過程中，對我們幫助最大的就是直接的客戶。因為技術有很多的呈現方式，我們這些技術看起來都特別高大上，我們技術呈現的過程，包括運算過程都特別令人驚異。但是用戶給出來就是特別直接的需求，你到底能不能滿足我這個需求，你到底能不能幫我算出來這塊地的損失，你到底能不能幫我把工廠這一塊的標的監控清楚。這些東西我們以前是在技術層面想，根本沒有站在客戶的角度去想。
所以，在這個過程里面給我們幫助最大的，我自己覺得是直接的客戶。而且是需要到一線客戶那里去，不管是程序員還是產品經理，甚至是數學科學家都要去田間地頭看落地的情況。這種直接、快速的反饋，才讓真正的技術和產品有應用的地方。
主持人：有請陳宇森。
陳宇森：這邊我就落地的問題講兩個例子，最早的話，我們公司成立就向剛剛提到一些客戶類型——金融和互聯網行業提供服務和產品。我從服務這樣一個簡單的例子說起，我們團隊最早打黑客比賽出身，所以很清楚攻擊者的核心就是需要拿到目標物最核心的數據。因此，最開始我們在服務銀行客戶的時候，就打到很核心的AX，所有數據都可以調用了，以為服務項目就可以close了。客戶說不是這樣的，他們要面對檢查，需要一個非常詳細的報告。雖然我們的服務效果很好，反而證明了企業有非常嚴重的風險，就需要我們要把每一個系統仔細梳理一遍，做很多類似于100-200頁的報告，對每個功能點做詳細的介紹。
通過這種事情會發現，搞技術的人對客戶需求的理解最開始并不一定特別準。后來，我們就應用了很多自動化的方式，幫他發現核心的威脅問題，同時又有自動化的方式生成一些應對需求最終的交付物，把客戶服務做的越來越好。
其實產品也是一樣的，最開始就得突破了一個核心的技術點。像我們有一款產品叫雷池，就是做網站攻擊防護的。對于傳統的防護來講，一般都基于規則，寫一堆規則做防護那個很弱。我們用新的方式，用優化算法做了一堆現行時間的解釋器做判斷，這個很準，這其實只是一個方面。客戶說OK，你攔截很準，很有用。但是僅僅這樣是不夠的，客戶還有輸出報告等需求， 這就要求你有一個功能點，可以生成自動化的報表，所以要做很多工作。
我認為從一個技術創業團隊，到最終能夠落地解決客戶的需求，再到去賺到足夠多的錢。因為ToB企業最核心還是賺錢，把問題解決得更漂亮，賺到更多的錢，獲得更多市場認可是一個迭代。所以，落地是一個過程。
本來搞技術就是天馬行空，很多東西都是很高位置就可以解決掉的，但是類似在天上飄著的。你去踏到實地，你去解決一個客戶又一個客戶非常具體需求的時候，你的產品才可以真正走向市場，獲得比較大的成功。
這是我們的感悟，謝謝。
主持人：我覺得陳宇森這邊非常難得的一點，他們不但在技術上有自己的特點，即語義化地去分析一些危險的情報，這是新一代的安全防護的技術，而且還通過充分理解客戶需求并優化產品、構筑了更高一層的壁壘。
陳宇森：用計算機里面的程序語言分析那套東西做，稍微講兩個技術名詞，正則那邊核心是有限狀態自動機，它的表達能力很有限，但是所謂我們的網絡攻擊，基于一些程序的漏洞，那些程序語言表達能力很強。所以，你用表達能力很弱的一種語言想去表達一個表達能力很強的語言某一些漏洞特征，這是不可能完成的，就會有漏報和誤報，我們相當于做了一個更復雜的系統來做判斷，所以更加準確。
主持人：當初打動我們經緯的，除了技術上特別有特色的這一點之外，還有宇森剛提到的，他和團隊把護城河拓寬了。他去接觸客戶的時候，了解到客戶有一些需求，這些需求對拿單的成敗非常重要，他相應地做了產品上的升級。
陳宇森：產品線的拓寬，就是做了更多新的東西。
主持人：這一點是非常非常重要的，謝謝陳宇森，有請吳斐。
吳斐：我簡單分享一下，我們公司的產品是人工智能的AR眼鏡。我們為什么要落地呢？我之前是在一家大型的科技公司的研究院，當時我們看好第一視角交互的方向，最開始我們會把關于智能眼鏡所有的技術攤開，去做研發。很快就遇到了第一個瓶頸，我們研發太過發散，只是一個光學來講，我們有波導，波導里面又分衍射式波導、陣列式波導，陣列波導里面也分非常多的方向。所以，技術點會越來越分散，我們第一想到，無論做什么樣的技術，先找到應該解決什么樣的問題才是重點。
如果大家熟悉garner曲線，我想說我們出來創業拿到經緯的天使投資，正好就是在garner曲線第一個頂峰，大家都非常的熱情，認為AR眼鏡很快就會普及到每一個人了。
我記得，我們當時討論落地的時候和傅盛還專門聊過，應該怎么落地呢？我們得出了一個結論，就是當時的單點突破用了一個很錯誤的推導。一定要單點突破那該怎么突破呢？當時是想我們應該把顯示和拍攝做到非常精致，今天來看錯誤在哪呢？錯誤在還是在只是由技術出發，來把一個技能做到極致，但這和你去解決一個實際問題之間還有很大的鴻溝。
所以，我們到了第二個階段，真正開始落地的時候，我們很快的先做了一個原型產品，發給我們非常多的用戶，跨了有幾十個行業，產品慢慢的收斂。滿足行業用戶痛點，產品能真正解決他們的問題，得到行業用戶的認可。
在這個領域，我們接著做了兩年，我們要把整個數據打通，同時，眼鏡的前端一定要有足夠實時和結構化的能力。所以，我們當時把AI的芯片做到了眼鏡上，然后把它落下去，用了一年多的時間，把神經推理框架完成，而且我們把很多壓縮的模型跑在眼鏡上面。直到去年的年底，我們真正進入實戰，很快，河南鄭州東站，包括很多地方都抓到了套牌車和嫌犯，包括昨天還抓到了一個全國通緝的在逃嫌犯，這就是真正的落地了。
落地的好處并不是讓一個企業最后成為一個解決方案的企業，還會回退到技術，我們在初期，技術做的非常發散，有很多的點，但是今天落地的時候，我們解決的就是成果，當你問題很聚焦，反過來，我們再去怎么樣做我們的計算、光學等這些技術，這就聚焦問題并突破解決了。
主持人：對亮亮視野來說，其實核心是硬件產品嘛，硬件產品可能存在幾個問題：成本高、迭代周期長，您發現需求有變化，或者說落地的時候遇到一些挑戰，在調整產品這件事情上，有做過特別大的決策嗎？
吳斐：當時是在我們第一代眼鏡出來的時候，我們當時定義的這種單點突破，發到市場上，其實收回來的反饋很多是負面的。但是我們在負面里面發現有很多挑戰的機會，所以該如何定義我們下一代硬件產品，我們再整個開發周期里面，三分之二的時間都是在做用戶調研。
這個過程很痛苦，尤其你想開發人員覺得我們馬上要落實到工作當中，你讓他們停下來思考，這是很大的挑戰。但是這個環節，我認為是非常正確的。我們當時很快找到了我們最重要的幾個點，首先它一定是足夠的輕便，連0.2克都要往下減，最終做成了33.4克。
第二，它一定是前端智能的，那我們把AI的能力附著在前端。
第三，數據賦能。如果是數據賦能，就一定有數據的合作方能夠打通。
那我們最后就是抓戰果，快鋪市場，進入為王，這是我們現在商業化的路徑。
主持人：有請禹行。
陳禹行：我覺得自動駕駛行業的落地，就是把自動駕駛的算法和技術真正的量產出來，讓更多的人能夠使用它。
對于自動駕駛行業的落地，最大的挑戰就是量產化的挑戰。因為汽車是一個大批量量產的產品，里面會有很多不確定性。這種不確定性舉個簡單的例子，我在之前看過一個中國很大的中外合資主機廠，大家都知道總裝線一直在動，所有的工人在總裝線的兩邊組裝需要的零部件。我偶然發現其中有一個環節，有一個工人在和另一個工人聊天，聊天的時候總裝線就移動過去了幾米。他拿氣動扳手去上螺絲的時候，氣動扳手的線已經到頭了，所以不知道他到底有沒有把這個螺絲擰緊，他又回到原位置，又開始下一輛車的裝配了。所以，在整個大規模的這種量產的環節，即使是這樣一個總裝線就要經歷幾百個工人的手，可能某個工人今天的心情不好，身體不舒服，很多各種各樣的情況，就會導致車發生一致性不一樣的情況。
我們人在操縱汽車，包括在進行自動駕駛的環節中，我們也有很多的誤操作。比如說我誤觸碰開關了，或者沒有按照說明來進行操作，這里面的可能性非常多的。汽車是對安全性要求非常高的產品，我們覺得落地首先要解決的就是安全的問題。因為你做一個產品的時候，你要解決的是在最差的情況下，你能不能達到你能夠接受的結果。這和Demo是完全不同的概念，什么是Demo呢？Demo就是我找一個特定的場景，把所有有風險的可能性全部排除，我能表現出來最好的結果，這就是做Demo。所以，我們覺得落地首先要解決車在批量上市時，產品化安全性的要求。
我們自己在開發的過程中，實際上從2015年年底，我們自己的車第一次上路，就已經能實現現有這些功能了。這些功能我們覺得在整個開發的工作量中，只占5%的工作量。
比如說我打一個轉向燈，車實現并線功能，這種工作量我們覺得只占5%。之后再開發的時候，我們就發現很多駕駛員在撥轉向燈的時候，有些駕駛員是左右不分的，他想向左邊并線，但實際上又打的右轉向燈；有的駕駛員在并線進行一半的時候，又不想并線了，可能當時還有很多車靠近，所以這種可能性是非常多的。我們把這些可能性全部考慮之后，發現我們的代碼量已經擴大很多倍了。在考慮了所有可能性后，我們覺得這些工作大概占30%左右的工作量。
那么還有70%的工作量是什么？其實就是所有跟安全性相關的，對于整個自動駕駛的故障診斷的環節，自動駕駛車在整個量產的環節當中，可能在各個的環節會出現一些隱患。這些隱患在長時間的運行過程中，或者是在有一些特殊的工況中，就會被觸發出來，這時候我們必須要有相應的措施去解決這樣的隱患。
舉個例子，比如說我們輪胎爆胎了怎么辦，我們懸架斷軸怎么辦。這些原來是駕駛員來處理的問題，那一旦到自動駕駛環節，我們也一樣要自動駕駛系統可以考慮到這些問題。所以，我覺得這個是跟Demo完全不一樣的概念，這就是我們在自動駕駛領域的落地，包括產品化的一種思路。
主持人：明白，謝謝禹行。易航從一開始就非常重視產品化的落地這件事情，現在也是國內第一家拿到主機廠批量配套的量產訂單的自動駕駛公司。在復雜的汽車行業，一家創業公司能取得這樣的進展，非常難得。
那接下來其實我想問的一個問題，我們都是創業公司，那在資源、競爭速度上可能沒有巨頭那么快，那么有優勢。我想問的一個問題，如果咱們每個賽道，可能全球或者是全國TOP3的巨頭切進來的時候，對我們落地的策略會有什么樣的影響，或者說我們有什么樣的優勢能夠取保自己的壁壘是穩固的？
陳禹行：我始終覺得其實巨頭不巨頭，不是一個核心的因素。因為其實在十幾年前巨頭也不是巨頭，那時候的巨頭另有其人。在整個時間過程中起起落落的公司有很多，所以巨頭還是不巨頭，我覺得不是一個核心的因素。核心的因素是一個公司本身的戰略方向和管理能力，這才是一個公司發展最重要的兩個因素。
而且對于自動駕駛行業，我覺得它是一個技術推動的行業，它并不是一個商業模式驅動的行業，所以在這個領域里面擁有自己最核心的技術，才是最有競爭力的殺手锏。不管是巨頭，還是其它的競爭對手，我們還是需要始終保持技術上領先。
主持人：對亮亮視野來說，就我理解亮亮視野應該是第一家找到AR眼鏡真正應用的一家公司，在業內也有非常著名的巨頭做類似的東西，斐總這邊怎么看這件事情？
吳斐：巨頭有規模、人員、資金的優勢、但是，創業公司首先第一點還是要著重在策略上的壓強。就像我們，我們是不停地在做一件事情，就是在聚焦。我們自己會經常說“反關節”這個詞，什么叫“反關節”？有很多事情是巨頭做不了、做不到的，比如說決策流程非常短。包括我們深入到一個具體的問題，我們在單點問題解決上，我們資金的配比大于巨頭的壓強，他是平鋪式，我們是單點去扎的，也還是會有機會。
像今天已經有20多個省在用我們的眼鏡做執法，而且在工業領域，我們也有批量的客戶，其實早已經進入到巨頭的事業，這就是一個公開競爭的世界，大家是一個競合游戲，拼的就是你戰略的聚焦、戰略的決策力，最后拼的可能是你最后的一步步的堅持。
主持人：陳宇森這邊呢？因為在國際、國內有不少做網絡安全的巨頭，雖然我們的技術是非常獨特、跑得也很快，但是難免會受到他們的威脅，你們怎么樣建立自己的壁壘？
陳宇森：首先，我覺得吳斐總說的很好，在現在巨頭林立的環境內還能成長出很多公司，說明巨頭雖然可怕，但是也不是完全不可以戰勝。我認為，我們所在的ToB領域，其實巨頭的影響力會更小，因為客戶不像ToC那樣，它對客戶有那么強的掌控感。像ToC，巨頭的大流量有機會扶植起新的大公司，同時也可以左右很多東西。
但是在ToB這個領域，我認為在中國沒有稱之為巨頭的2B公司。另外，ToB這個市場上客戶決策流程很復雜，小的公司會更有機會。
說回我們自己，長亭一開始是在技術（人、產品）和團隊還是有一定的優勢。但是，在ToB領域技術很難形成一個非常高的壁壘，因為你的競爭對手只要有錢，不犯大錯，總能堆起來跟你差不多的東西，只不過是時間問題。想在某一個細分領域保持技術特別強的壁壘也很難做到，像現在AI競爭最大的幾家，他們核心在人臉識別上，也沒有差別到特別大，甚至可能大家的差距已經比較小了，就像我們今天主題一樣，在具體落地和商務執行力上，可能會有一些大的區別。
在網絡安全的ToB領域，中國沒有特別大的巨頭，市場上我們經常跟上市公司競爭，也是有贏有輸，特別在核心客戶上。我們照樣PK，沒有什么可怕的。而且我認為就是因為現在中國ToB還沒有巨頭，反而在中國，我們這一代可能會有機會出現像戴爾、惠普、IBM這樣的公司，蠻有意思的。
最終，我覺得核心拼的還是綜合商業執行力，很難說有單一的東西，就是一個強壁壘了，那別人也就照著這個點，砸資源就好了，在瞬息萬變的商業市場上你的應對、執行等等綜合能力。
主持人：我非常同意陳宇森剛才說的這一點，這也是我們剛才提到的，我們判斷一個團隊的時候，非常重要的一點看這個創始團隊創業的狀態是否足夠成熟、背景是否足夠扎實，有很深的行業Know-how，當轉折來到的時候，他們能夠迅速做出反應，很好的去應對這個挑戰。
有請張總。
張弓：可能大家不知道，我們這個行業是巨頭云集的，或者說是高度壟斷的。不管是衛星，還是農業，這兩個行業國際巨頭和國內巨頭都是出現的。但是這個問題我自己的回答很簡單，我們就是巨頭呀，為什么呢？有三點。
第一，新時代是一個技術和數據驅動的時代，任何的快速變化都是技術和驅動產生爆發式小革命。我們擁有最先進的技術和數據，本身我們在這個領域就有極強的優勢。
第二，我覺得要去定義或者要去規范一個范圍，一個新的東西。這個東西是我是作為最先者，作為最強者進入的。那么我當然是這個細分或者是小的領域巨頭，而且巨頭就要做到壟斷，然后我要做到在這個行業里面做絕對的第一。
第三，我認為要把握從新的革命當中出現的機會，你首先要成為這個領域的第一壟斷、巨頭，然后再到下一個領域，再到下一個領域。其實我們就是一個從微型巨頭到小型，再到巨型的一個過程。
不管是現在技術或者是數據變化的場景，還是整個中國的環境，老的巨頭在新的領域中其實它們比我們還弱小。我們核心是抓住我們的技術和數據優勢，從這里面定義自己的范圍，從小巨頭變成大巨頭，乃至最終變成行業標準的制定者，乃至行業的控制者。
主持人：明白，謝謝張總，微型巨頭這個觀點非常的新穎，讓我也想到很多事情，謝謝您的分享。
接下來這個話題想請教一下，因為對創業公司來說人才永遠是最重要的。在我們的公司里面，各位覺得哪些人才對落地這件事情是非常關鍵的。或者說您會有哪些的指標去判斷一個人才是否是最適合于公司當前這個階段的？
陳宇森：你問問題的時候，我在想。因為我們評價人才的指標可能跟落地好像有點距離，但是我當時想了一下可能是兩點吧。
從我們公司的特點來講，我們其實在做產品的時候和傳統的安全公司有一點區別，我們最早幾個合伙人所謂科班出身的安全研究人員或者是黑客也好，因為我是浙江CS，另外三個合伙人全是清華CS的，大家都算是CS背景不錯，基礎扎實，后來做網絡安全又做得很好的。那很多傳統網絡安全公司的創始人或者是創始團隊呢，它是屬于安全很強。可能有的也不是計算機專業，或者甚至有的高中畢業就來做安全了，他有很好的天賦，他也做了很好的成果。
但我認為他們跟我們的差異就在于說，我們更好從計算機底層體系化的角度去思考怎么解決安全的問題。在大家對安全認識一致的情況下，我們解決問題的方法可能更好。這個就反過來推導我們考察一個新過來的人，能不能在我們這樣一個體系下去解決問題，我們考察他兩個能力。
一個是他有沒有非常扎實的學科能力，無論是理科的，或者說工科CS方向，你的計算機基礎、幾門課程、計算機系統、操作系統、體系結構。包括你大學要寫CPO芯片流水線的東西，這些東西是糊弄過去，還是真的弄懂了。這對未來你工作中不一定能直接體現，但是它代表你明白你每天面對這樣一個東西是怎么運作的，這個對你系統化解決問題很重要。
一個是實際的動手能力，你只是說很懂這個東西，你能考很高的分，你懂它怎么運作，但是寫代碼不行，沒有辦法系統性快速解決一個問題，這也是很差的。
所以，我認為扎實的基礎和很強的動手能力，這樣的人才多了，做東西想不落地都難。因為大家都是又有想法，又能干，然后就瞄著解決問題去，這樣就好辦了。
主持人：明白，我很好奇，因為宇森自己的學術背景非常的好，你們在招人的時候會有硬性的規定嗎？黑客這個行業是一個非常神奇的行業，很多厲害的黑客可能并不是科班出身，你會設置一個硬性的標準去篩人嗎？
陳宇森：很難，比如說像我來說，我大一大二也天天待在寢室，我基本上是很少上課的。我大一大二那些基礎課也學得不是特別好，浙大有一個榮譽學院叫竺可楨學院，我們又是里面新開的計算機重點班，就跟著數學系重點班一起學非常難的數學，我們班掛科掛了一半，我也掛了。我本來高中數學都很好的，后來就不想學了，再到后來開始接觸安全，就覺得感興趣。感興趣的時候，天天想要去弄懂一個問題，就熬夜不睡覺，就跟我以前打游戲一樣，這樣子的話，就把安全搞得很好。
包括我們這邊核心的員工也是類似，他可能綜合的成績都不怎么樣，也不上課，天天在寢室里面待著，他對安全很癡迷，他對這個方向研究得非常深，同時有非常好的計算機的基礎背景，就能夠解決很復雜的問題。
這個說回來，之前我們那個團隊最有名的戰績，是作為中國第一支的黑客團隊打入到了全球最有名的黑客比賽，叫DEFCON CTF的競賽，那個是每年大概夏天在拉斯韋加斯辦決賽，到現在已經20多年了。我們是第一個中國隊伍進入，而且迄今保持國人戰隊參賽最佳成績，在2016年拿到全球第二，這些都是零的突破吧。
剛好這幾年國內安全也熱嘛，大家都說網絡安全時代來了，我們又是基礎還不錯，也能解決一些問題，所以趁著這個時機吧。我覺得人的成功還是跟時代非常相關，雖然現在距離成功還很遙遠，但是有了一點希望。
主持人：我覺得很有道理，謝謝！
陳禹行這邊呢？因為汽車領域（自動駕駛）需要的復合型人才還是蠻多的，從去年年底到今年有很多很厲害的人都加入了易航，接下來你會有什么樣的計劃？或者說，在人才這塊，你怎么看？
陳禹行：我們招人的時候，對技術上看中兩點：
第一點，有沒有產品化的經驗。
因為我們覺得這種經驗是長時間打磨積累的過程，像我們之前跟一家主機廠討論問題的時候發現，有很多做AI的公司想跟主機廠談合作，AI公司的方式就是我給你一個SDK，你需要給我多少錢，這樣的商業模式。主機廠呢，他會問，你的硬件是什么平臺？能不能滿足汽車的要求？你的成本是多少？怎么布置？這些問題。
所以說，這種產品化的經驗使得這些人才在工作中整個的思路是非常不一樣的，這種思路我們覺得是我們團隊必須要有的能力。
第二點，交叉型學科的人才比較重要。
對于易航來講，或者說自動駕駛行業來講其實是一個強交叉學科的方向，我們現在整個的團隊都是有交叉學科背景的人，為什么我們覺得難？是因為這是需要靠機遇的，因為我們團隊這些人，是在自動駕駛還沒有火的時候，已經在各個方向有很多年的積累了，這樣才能夠成為這個行業的交叉型人才。
在現在這個時間點，我們想招單一方向的大牛，這件事情相對來講是比較好解決的，因為只是一個代價和認同的問題，但是交叉學科人才是需要靠歷史機遇才能碰到的人，尤其是在一個行業初期的時候。
所以，我們看中這兩點，產品化的經驗和交叉型學科的能力。但是，我們在招人的時候，我們首先看中的其實并不是技術，而是這個人的人品和他的價值觀。因為我覺得什么是創業公司？創業公司實際上就是一群價值觀相同的人在一起，我們來推動甚至顛覆之前這個行業上有一些不夠好的地方。所以我們首先要看這個人的人品和價值觀，這樣的話我們才能把我們的技術推進得更快，這是我們招人的想法和思路。
主持人：陳禹行提的價值觀這一點聽起來有點玄乎，但其實是有非常實際的方面可以考量的，在自動駕駛駕駛這行或者在你的團隊中，你覺得最重要的幾塊是什么？
陳禹行：價值觀這個事情說出來比較虛，但是它是一個公司最重要的根基。我先說一下我們公司的價值觀，我們價值觀就是“懷揣理想，推動行業進步”。這句話在什么地方有用呢？比如我們在面對一個項目的時候，不太好權衡這件事情應該干還是不應該干的時候，我們會考慮，我們做這個項目是因為商業上掙錢而做，還是說，我們做了這件事情，在技術上哪怕給整個行業有一點點推動的作用。商業上掙錢沒有錯，但是這不是易航的價值觀。
所以，我們價值觀聽起來有點虛，但是是決定一些大是大非的綱領，是我們整個公司在根基上的指標。
主持人：張弓總呢？
張弓：我其實挺同意禹行說的關于價值觀這件事情的，我自己覺得我們更復雜一點，諸位可能工程多一些，我們還有一部分是關于算法、科學的。比起做工程來說，做科學的人往往難以落地，因為他們都想科學怎么完備與精確。
所以，在價值觀層面，我在對員工面試的時候，經常會問兩個問題。
第一個問題，你相信不相信技術和科技會推動整個社會的發展。大多數面試的人都會說YES，這個問題太好回答了。
第二個問題，你相信不相信商業能夠推動技術更快的成長。這個事其實對于很多做工程和技術的人未必能夠那么直接給出答案，這個事也是我自己親身的例子。之前我在硅谷做了很多跟衛星數據相關的工作，我們做了很多東西，其實有點像你們看到的Google map之類，但是我們花了20多年做這些東西，都非常完備了。實際上Google用了3、4年的時間，做到跟我們差不多的情況。
這件事情對我的感觸，其實很核心是當一個事情它有一種通過商業的正反饋的模式，我越發展這個技術，用的人越多，帶來的價值越大，就會有更多的人力、物力、財力投入到這個領域。這樣的話，這個技術也會更快的發展。
大家覺得這個事對于很多在座諸位肯定特別順暢的一件事情，但其實對于很多做技術、做工程、做科學的人來說，是特別難接受的一件事情。他們第一想的是這件事情科學上對不對，而不是這件事對客戶有沒有用處，所以我自己覺得價值觀是非常重要的。
我自己覺得其實不管技術還是科學做再好，實際上是很難落地的。那么我們也是從最開始希望大家有這樣一致的觀點，而之后呢，其實招人也就很好招了，因為對于我們來說，中國有聰明才智的人太多了，而且又非常勤奮，只要有了這樣的探索，只要有了這樣很反饋機制，就會有不斷的財力、物力、人力來投入。
主持人：謝謝張總，接著您剛才的回答，我問今天最后一個問題。四位覺得在10年左右的時間里，各自所在的行業，公司自己的技術會給所有人的生活帶來什么樣的變化？給社會帶來什么樣的變化，或者說，您可以展望一下，十年以后，咱們的公司會成為什么樣，行業會成為什么樣？
張弓：其實很多人可能不了解我們這個行業，但是最近中美在打貿易戰，其實有核心的幾個問題，包括技術、農業方面。中國大多數的大豆都是從美國進口的，包括很多農產品都是從國外進口的，其實潛移默化中國農業在發生巨大的變化。這里面其實有很多的機會，但是反過來講也有很多的危機，比如誰來種地這個問題。大家都知道種地根本不賺錢，這是在中國現實的情況。我們大量國外的農產品，其實本質上有很多更宏觀意義層面的問題。
那么我能看到中國的農村農業會發生巨大的變化，我們還有3、4億的勞動力在農村，他們會轉變成新興的勞動主體。同樣的，我們的農業會以新的方式去做，包括我們做的一些技術努力，我們覺得未來中國這一塊，是通過我們這樣的技術配合相應的，包括像農業保險、農業信貸、農產品期貨之類的工具發生巨大的變化。那個時候會看到中國種地、種糧食，包括做這些東西是能夠賺錢的，可能賺的幾百萬、幾千萬、幾億的數額。但是沒有技術的支撐，中國是沒有辦法跟國外的巨頭，包括國外這些基礎的產業相抗衡的。
我們在這里面其實想做一個通過技術去服務整個中國農業產業鏈的公司，然后去改變整個行業的前途。國外在200多年前有這樣一個機會，就是國外規模化農業逐漸形成的機會，誕生了國外這些農業巨頭，大家可能聽說過ABCD或者其他的，也有可能沒有聽說過。但你們肯定知道去年中國最大的收購案就是中國化工收購先正達，用了450億美元現金收購的。
我們愿意在這個新的未來10年里面，中國給我們這樣一個機會去重演西方國家200年前的所做的事情，我們希望加入到整個熱潮里面，去推進中國的農業現代化，進而成為中國農業整個產業鏈里面提供基礎數據和金融服務的這樣一家公司。
主持人：謝謝張總，有請宇森。
陳宇森：其實剛剛那個問題問出來，我第一反應10年之后我們這個公司還活著就應該不錯了。按照我們現在這種發展速度再發展10年，我剛才講的那些夢想可能會實現，我們會成為一家非常大的ToB的公司。
我認為一句話挺對的，特別大的公司沒有什么邊界。對于我們來講，服務了那么多金融的客戶，包括現在對運營商、電力能源這些行業做突破，以及一些有安全需求的客戶，你會發現未來作為一家技術公司，你服務很多大的企業客戶，他們的需求會各種各樣匯總過來的。未來包括儲存、網絡，甚至很多東西可能是我們會涉及的，并賦予他們一些安全的屬性。
就像歐洲今年搞的GDPR一樣，弄得很多公司很頭痛，比如今年Facebook的數據泄露。隨著大家隱私意識的提升，公民意識的保護肯定是很重要的。未來如果能發展十年還活著，還做得不錯，那我們會成為一家有多個解決方案的2B公司。
對社會的效益來說，我們是做安全，那就意味著知道這個世界是多不安全的，也知道隱私泄露的后果。可能臺下任何一個人給我一個手機號，我就能知道你非常多的信息，這個特別恐怖。所以，我希望未來在眾多的安全企業保護下，中國的網絡安全發展得更好的時候，大家個人隱私有更好的保護。可以讓大家活得稍微好一點吧，你不用每天被騷擾電話騷擾了，什么詐騙團伙，控制在一個可控的范圍內，就是所謂的社會效益吧。
主持人：從網絡安全拓展到隱私、生活方方面面的安全是有非常大的想象空間，相信你們的公司十年以后一定會做更偉大的事情。
陳禹行這邊呢？從自動駕駛的角度來看，有人擔心無人駕駛來得太快，有的人期待它趕緊來，對易航來說，團隊會更扎實的做自動駕駛、高級輔助駕駛，從你的角度來看，這個行業未來會是怎么樣？
陳禹行：我覺得十年以后，自動駕駛會有一個更大的發展，比如說今天我們參加經緯大會，我們真的可以在車里面看一些書、新聞，讓這個車自動駕駛到會場了。十年之后自動駕駛可以達到這樣的功能和形態，但是對于自動駕駛這項產品或者技術來講，它離最終的狀態還是會有一些距離的，我們覺得這還會是一個比較長期的，持續來開發的過程。
對于公司本身來講，我其實希望我們公司能夠持續的給這些和我們價值觀一樣的人才，提供一個一起工作的平臺，希望我們公司能夠在自動駕駛發展過程當中，持續的推動行業的進步，這就是我們小小的愿望。
主持人：斐哥來做總結發言吧。
吳斐：我們是做第一視角交互的，從第一性原理來說，交互本質上是人類在信息的獲取和信息的輸出，永遠在尋找一個效率更高的方式，第一視角交互其實在尋找過程當中的一個節點。
我認為，對于AI應用領域來說，其實在中國蘊藏著非常大量的應用創新的機會。舉個例子，在我們做的公安應用領域，其實我國13.8億人口和警力配置中間有巨大的鴻溝是需要靠技術來填補的。我們的第一視角交互本身就是一個通過數據讓人的能力半徑提升的一種方式。所以，我認為這本身就是長期可以賦能的領域。
我們現在一直在看中美的貿易戰，對于中國的創業企業來講，應該把更多的精力集中在應用創新，尤其是解決問題上的點，通過問題到方案，最后會落到技術。走這樣的路徑，我認為十年當中很有可能這是中國真正意義上領先的機會。
像我們公司，本身也是要順應這樣的大潮，首先立足在國內，把我們現在的工業行業降本增效的需求、公安科技強警的需求落實，讓這一部分行業先戴上，再接下來是讓更多的人戴上，讓C端消費群體的人戴上，最后讓所有的人都可以享受到第一視角交互所帶來的信息革命。
主持人：今天我們聊的非常多，回想四位創始人剛才說的東西，每家公司在技術落地的時候，對場景、節奏、優先級想得非常清楚，比如說佳格對氣象、農業的深挖，長亭科技對網絡安全非常透徹的深耕，亮亮視野對新一代的交互，對AR眼睛的落地，還有易航這邊對高可靠性、低成本的漸進式自動駕駛方案的研究，我覺得都是非常好的思考。
謝謝四位今天的時間，期待大家下來之后多多交流。
張穎：我剛才一直在下面聽，我對這場比較關心，我們一直在技術領域里面非常積極地投資。但是我一直最關心的一點是，有深厚技術背景的創始人，他們要有場景演變的意識，簡單來說就是怎么賺錢，這幾位創始人剛才講得非常好。
今天是技術的時代、數據的時代、跨界的時代，這四家公司跟我們經緯幾百家公司里面是有很多跨行業的交叉，我甚至覺得做無人駕駛的，你的技術也是有跨其他行業的可能性。
后來我去查了一下，未來他們的發展是無窮的，綜合的平均下來，我覺得最保守的來說，我自己都認為在今天有10倍的可能性。
這是我們這次第一個論壇，這也是四家非常優秀的公司，今明天我們有幾十家優秀的創始人會上各種各樣的論壇。
謝謝四位，祝你們未來幾輪越走越順，技術跟商業的完美結合。
