BCG發布2021年最具創新力企業調查：疫情加重企業創新壓力，75%企業將創新列為優先事項，逾六成擬加大創新投資

波士頓顧問公司 (Boston Consulting Group)發佈的《2021年最具創新力企業》最新調查顯示，在疫情影響下，將創新列為前三大優先事項的企業躍升了10個百分點，達到75%，創下該報告發布15年來最大的年增幅。然而，只有約兩成的企業已準備就緒。

由於新冠疫情的影響，越來越多企業將創新列爲優先考慮事項，並因此改變公司目標和流程的設定。波士頓顧問公司（BCG）的《2021年最具創新力企業》調查顯示，將創新列為前三大優先事項的企業躍升了10個百分點，達到75%，創下該報告發布15年來最大的年增幅。其中更有三分之一的企業主管將創新列爲首要之務。

BCG針對全球1,600名創新企業高層所做的這項調查研究顯示，企業正在投入更多資源；超過六成的企業打算在2021年加大對創新的投資，其中三分之一的企業更計畫大幅加強投資力度，將支出提高一成以上，無論是受疫情衝擊較大或較小的行業都是如此。

BCG報告指出，企業CEO紛紛加大對創新的努力和投資，因為他們意識到創新在增強企業韌性和驅動優勢的作用，比過去任何時候都更為重要。然而，BCG也看到許多企業尚未做好準備──他們還沒有打造推動創新的流程和能力，恐怕難以將願景轉化爲價值。

BCG發現，只有約兩成的企業已做好實現創新理想的準備。而做出承諾（將創新視爲優先事項並加大投資）且準備就緒（已具備必要的平台和實踐）的企業，從新産品、服務和營運模式上獲得收益的機會，要比同行企業高出四倍。

不過，BCG董事總經理暨全球合夥人陳美融表示：「我們相信大多數企業可以從策略上、商業模式設計和組織能力等方面推動有針對性的變革，從根本上提高他們的創新準備力。」

企業在創新準備力方面的差距，也體現在績效上；在BCG去（2020）年調查中，最具創新力的50家企業所獲得的股東總回報就充分證明了這一點。新冠疫情爆發前選出的50家創新企業，在過去一年的績效表現，比MSCI世界指數足足高出17個百分點；即使剔除了那些高速發展的科技巨頭（蘋果、谷歌、亞馬遜、臉書和Netflix），這些頂尖創新企業的績效仍比指數高出13個百分點。

前50名最具創新力企業

除了去年也在榜單的33家公司外，2021年的名單中，有12家公司是在缺席榜單至少一年後重返前50名，另有五家是新進榜的公司。排名前十的企業依序為：蘋果、Alphabet、亞馬遜(Amazon)、微軟、特斯拉(Tesla)、三星(Samsung)、IBM、華為、索尼(Sony)、輝瑞(Pfizer)。

今年的50家最具創新力企業的排名（見下表）突顯了承諾和準備的力量。首先是今年最具話題性的輝瑞（第10名）與莫德納 (Moderna)（第42名）（默克藥廠〔第35名〕是該公司的早期投資者）。致力於創新與準備促使輝瑞公司在與BioNTech合作下，不僅將COVID-19疫苗的研發時間從十年以上縮短至一年內，而且還提高了生産能力，以提供全球亟需的疫苗。雅培實驗室和博世（分別為第29名和第30名）是率先推動開發COVID-19檢測試劑與設備的企業。以零售業來說，Target百貨（第18名）和沃爾瑪（第23名）受惠於疫情前對電子商務和全渠道能力的深度投資，能夠因應疫情中爆量的消費需求。亞馬遜（第3名）則大幅提升了消費者對安全網購和快速送貨上門的渴望。

BCG董事總經理陳美融指出，前50大創新企業未見台灣公司上榜，主要也反映台灣雖然在全球創新供應鏈佔有一席之地，擅長成品管控與流程優化，但在解決方案與業務模式創新上，仍然有長足的進步空間，其常見的主因包括：跟隨潮流但缺乏根據自身能力及市場機會匹配來選擇創新領域、欠缺跨產品思考市場進入等端到端的商業模式、過度由上世代高層主導創新的「老闆說了算」文化等，都是在創新發展上的阻礙。

CEO的創新議程

此次調查中，BCG也透過訪談各個產業的眾多CEO和創新負責人，了解企業在創新過程中經常遭遇的難題：推動商業模式創新、核心業務數位轉型、強化客戶洞察、培養不斷創新的文化。

對於許多企業而言，新冠疫情是對其商業模式突如其來的壓力測試。同時企業仍持續面對既有的競爭壓力。因此，近半數企業（49%）將商業模式創新視爲未來的三大優先要務之一，其中又以能源（朝向分散化和綠色能源發展）、軟體（朝向雲端服務和軟體即服務發展）和保險行業（朝向數位化與分析優先發展）對於商業模式創新的需求更爲迫切。

此外，2020年讓人不再懷疑數位流程的價值與價值主張。核心業務的數位轉型現在是75%的CEO眼下首要之務，65%的企業正加緊實施轉型計畫。數位化的一大好處，便是能透過全新的產品、服務和商業模式賦予創新的動能，並創造競爭優勢。
然而，BCG的研究表明，大約80%直接面對消費者的企業只使用最基本的客戶洞見工具。許多企業大量投資於消費者研究或長期跟蹤消費者行為，卻可能缺乏從資料、洞見再轉化為行動的能力。

BCG的研究還表明，面向產品的團隊和面向客戶的團隊之間的脫節，是創新成功的主要障礙。在2021年的調查中，幾乎三分之一的公司認為，研發和銷售團隊之間的合作不夠理想是他們提高創新力的最大障礙。領先的企業會運用一系列解決方案來弭平產品開發和銷售之間的鴻溝，並為更具顛覆力的創新帶來動能。而領導者也會提出這樣的問題：公司營收中有多少比重是來自新產品、數位服務或商業模式？

報告中也發現，排名前50的創新企業（例如，微軟、阿里巴巴、思科等）領導層往往展現出更高的性別和種族多元包容力。BCG透過追溯至2005年的資料證明，是多元化推動了創新，而不是創新提高了企業的多元化。

下載報告原文：https://www.bcg.com/publications/2021/most-innovative-companies-overview

DeeCamp2020結束了，特別驚喜地看到同學們今年的作品，跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項，但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

本文來自創新工場微信公眾號
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創新工場DeeCamp2020完美落幕，兩團隊並列總冠軍獎金翻倍，共克真實世界難題

過去的2個月裡，200餘名來自全球高校的學生，聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課，透徹理解了科技與創投核心規律；分組挑戰開放命題AI創新大賽，用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

2020年8月5日，DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮，在創新工場北京總部隆重舉行。

經過節奏緊湊的立項、研發、測試，DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo，其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果，角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

最終，兩支團隊並列奪得總冠軍，分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍，兩支隊伍各獲得10萬元獎勵，其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目，專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆，培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，旨在召集科技領軍新人才，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響，DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

創新工場董事長兼CEO李開復博士，創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛，創新工場運營合夥人黃蕙雯，華為雲首席戰略官餘虎，聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷（Beate Trankmann），路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場，予以專案點評，並為優勝隊伍頒獎。

華為雲首席戰略官餘虎表示：“華為一貫非常注重AI人才的培養，我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃；通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台，以及端側的Hilens kit等算力平台，在高校，跟學校一起，聯合開展教材設計，課程設計；並且舉行無人車大賽，聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校，形成了良好的合作，培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽，幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端，更好的掌握AI技能，發揮想像力，基於AI工程化落地的視角，用AI解決真實的產業和生活難題，給社會和生活帶來更多的改變。”

聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示：“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活，甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案，然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學，促進變革，通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示：“從2019年開始，路孚特成為DeeCamp合作夥伴，為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據，並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一，北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才，增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

▌6支 AI Demo競逐總決賽，兩支並列總冠軍，10萬獎金翻倍

DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊，分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午，通過雲端連線的方式，6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

經過評委打分、討論，自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊，最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍，兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

為什麼最終選出兩個冠軍？評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說，這兩個項目評委打分相同，難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼，這說明在今天，黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝，讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望，幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組，任何一個單獨奪冠，都不能完整表達DeeCamp代表的精神，所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

▍總冠軍：方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：自動積木建模

AI+積木？聽起來如此跨界的兩件事，會有什麼奇妙的組合？

來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊，用AI玩轉積木，為創意插上了翅膀。

他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”，簡單上傳一張頭像照片，就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來，只需一鍵下單，百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

怎麼實現呢？他們先根據輸入的圖像，抽取特徵向量，比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應的積木零件，然後生成積木模型和拼裝步驟。

“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創造力的源泉，“AI時代，更要注重創造力培養”。

▍總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景，神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行，這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下，設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略，將物體看作點，使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上，實現產品的落地，帶來商業回報。模型反覆運算速度快，可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高，能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

未來，該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上，使其智慧化，具備行車預警功能；二是可以部署到安防監控中，使用模型自動過濾篩選，將視頻中有車輛的場景加以保存，節省存儲空間，也節省人員重播視頻的時間。

▍教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題：網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

線上教育是未來趨勢，但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上，難以避免冗餘重複，造成學生積極性差、完課率低等問題。

來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊，希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet，實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

通過視頻切割，尋找知識結構中斷點，可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓使用者利用碎片化時間學習；通過大綱提取，借助整理好的知識大綱進行跳轉，讓使用者快速瞭解知識內容的結構；通過知識搜索，可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

目前，線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分，但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司，這項低成本的視頻切割自動標注技術，可以説明他們豐富視頻內容，實現精准推薦，從而提升用戶體驗和轉化率。

▍醫療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題：通過深度學習識別生物電信號

在DeeCamp，AI+醫療也可以大顯身手！

由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目，是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏，並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統，進行定量分析判斷使用者的健康狀況，實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣，可自動推薦附近的醫院。未來，“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測，也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

值得一提的是，“聽醫聲”的脈搏波資料集，通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作，共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料，把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準，實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

▍創新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：科幻小說自動/輔助生成

你能想像一個AI構建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創造一個全新的寫作時代。

來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊，基於Open AI 的GPT-2模型，在百億級中文大規模語料上重新訓練，打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

這位元“科幻作家”，可以根據設定好的故事主線、人物角色等，互動式生成科幻小說內容，不僅可以遣詞造句，還可以創作構思，讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

“AI科幻世界”團隊在開發的過程中，借鑒作家創作小說的過程，受到認知心理學和文學理論啟發，提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式：用戶輸入第一句，機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重複形成情節閉環。

在人機協同的半自動模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下，可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事，揭開了創作的神秘面紗。

未來，科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中，提升內容的廣度和個性化，兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質，滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

▍商業賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題：人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊，針對外匯量化交易的歷史資料，提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成，並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

此外，聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

此外，DeeCamp還組織了學員互評，評選最受學員歡迎的作品，最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

▍自動駕駛賽道冠軍：“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上，經歷磨難，不斷成長探索。

團隊採用了業界先進的技術，從Backbone、Neck、Loss三個層面出發，設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型，並做出適配改進，進行算法針對性優化。

推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標，目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

同時，他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法，改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試，無論側視、後視、前視、夜景，都表現出了良好的遷移效果，測速、性能表現較好，達到了簡單場景下的車輛檢測要求，滿足了商業落地的要求。

該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品，做到了產品級別的實時呈現。未來，產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

此外，聯合國開發計劃署（UNDP）一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

▌74所高校200余名學生參與，12位大師授課

DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式，通過激烈競爭，200余位學員最終入選。

他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校，以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校，分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

學員中，碩士生占比56%，本科生占比26%，博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生，他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式，讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流，也可以與志同道合的小夥伴結隊，親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

在大師課上，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察，讓大家充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。

不同於常見的 AI 領域競賽，DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的，而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目，鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

因此，在賽題的設置上，DeeCamp聚焦社會熱點，關注真實世界與人們生活，共設置五大賽道14個新穎賽題，允許學生自由組隊。五個賽道分別是：

•教育賽道：AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道：用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道：自動駕駛的技術突破與前沿創新

據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹，這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點：

“更熱門”：2020年是特殊的一年，我們面對著最多的變化，最多的挑戰，也是最多的機會，因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題，如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

“更真實”：為了讓同學們最大限度地接觸真實世界，所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中，Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集，希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

“更接地氣”：賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中，人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分，因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業，有自學程式設計的經歷，這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性，更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

最終，共有9支隊伍選擇了商業賽道，10支隊伍選擇了自動駕駛賽道，5支隊伍選擇了教育賽道，6支隊伍選擇了醫療賽道，7支隊伍選擇了創新賽道，向這些難題發起挑戰。

▌你想用AI改變什麼？——DeeCamp學員的AI願望

人工智慧是一項偉大的技術，我們有幸生活在這個時代，也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

“你想用AI改變什麼？”在主辦方發起的一項徵集活動中，200多名同學用紙和筆，寫下了自己的AI願望：

o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境，為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式，讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
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創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營，鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

在專案期間，DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神：自發組織了13場分享會，涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯？泛？FUN？”談會中，學員們積極與各位大師雲上約飯，探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起，就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷，堅持公益屬性，將知識課程與項目實踐相結合，引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用，積累實踐案例經驗。

自2017年暑期首次開辦以來，DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請，已有 1000 余名學員順利結業。

DeeCamp的最大期待，就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中，真正解決來自真實世界的難題，將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案，用AI創造更美好的人類未來！

未來，DeeCamp 將繼續砥礪前行，不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路，為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

1949-2019：中國硬科技終迎來黃金時代

本文來源自CV智識
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┃從達特茅斯的夏天到中國科技的“春天”

上世紀 50 年代，中國剛剛從槍炮與戰爭中站立起來不久，滿目瘡痍，百廢待舉，科技尤其如此。國內專門的研究機構一度不超過 30 多個，全國科技人才一度不足 5 萬人。

同一時期，大西洋彼岸的美國也正歷經一段黃金歲月。儘管存在核滅絕、種族隔離和迫在眉睫的冷戰的威脅，但上個世紀 50 年代仍然被視為美國歷史上幸福和繁榮的時代。

1956 年夏季，新罕布什爾州漢諾威小鎮，達特茅斯學院群星閃耀，一群來自各大研究機構和科技公司的科學家們聚在一起，共同研究了兩個月，目標是“精確、全面地描述人類的學習和其他智慧，並製造機器來類比”。

這是人類近代歷史上，頂級科學家們第一次如此齊活地聚在一起，就機器智慧問題進行探討，也正因為此，達特茅斯會議後來被公認為人工智慧的起源。

與達特茅斯會議幾乎同一時期，參會的西蒙、紐厄爾和第一屆圖靈獎得主艾倫·佩利（Alan Perlis）一起創立了卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）的電腦系，從此，CMU 電腦系成為電腦科學和人工智慧研究的高地。

80 年代，一批懷抱“遠大的理想、志向、抱負和對新事物的追求”的中國學生陸陸續續來到 CMU 電腦系，向人工智慧先驅們拜師問道。

這些年輕人，包括曾經活躍于谷歌的李開復，百度的陸奇，前微軟亞洲研究院院長沈向洋，現任微軟亞洲研究院院長洪小文。

而一些當時沒有選擇 CMU 的年輕人，如電腦視覺華人鼻祖黃煦濤、2000年圖靈獎得主姚期智，則在同樣散佈在東部學術高地的各個頂尖實驗室裡。

90 年代，當時只有二十出頭的中國年輕人湯曉鷗，剛剛從中科大資訊科學技術學院畢業。此後，他沒有選擇繼續留在母校，而是來到歷史悠久，學術輝煌的美國東北部繼續求學深造。

新千年之初，深度學習技術已然取得重大突破，卻還沒有迎來屬於它的高光時刻，在李開復、沈向洋、湯曉鷗等人之後，更多的年輕人開始來到東部各大高校的實驗室裡深造。

2006 年，時年 25 歲的周曦揮別呆了七年之久的中科大，進入伊利諾大學香檳分校（UIUC），成為華人電腦視覺大師黃煦濤當年在全球招收的三位學生之一。

當時的中科大已然成為國內眾所周知的語音研究高地，頭部語音AI公司科大訊飛和雲知聲創始團隊均來自中科大。

周曦想要做更有挑戰的事情，他對當時在中國發展仍然很不充分的圖像識別技術產生了極大的興趣，而美國恰好擁有當時獨一無二的圖像識別研究環境。

他很快在UIUC搭建了Cluster伺服器陣列，將語音辨識領域的演算法跟思想與圖像識別領域巧妙交叉碰撞。此後的幾年，周曦跟團隊先後戰勝 MIT、東京大學、IBM、Sony等著名研究機構，拿到六次世界智慧識別大賽冠軍。

而在 2006 年前後，與周曦一同拜入黃煦濤門下的，還有依圖的顏水成，文遠知行的韓旭和甯華中、文安智能的陶海、奇點汽車的黃浴等人。

學成之後，這批人幾乎無人留在美國，而是陸續歸來，把最前沿的尖端科技帶回中國。

┃以外企為師，走向世界

新千年之初的中國，伴隨著改革開放成長起來的 80 後、85 後年輕人，已經告別了衣不蔽體、食不飽腹的最艱難歲月。年輕人們不再需要為解決溫飽問題發愁了，整個社會的創新力與活力隨之開始釋放。

2000 年，世紀交疊，熱鬧的清華園照常迎來一批新的學生，王永瑞便是新生中的一員，此後 8 年，他一直在清華精密儀器繫念書。

畢業之後，王永瑞曾在航太科工四院待過短暫的一段時間，2013 年他加入清華旗下產業啟迪之星，從普通員工做到常務副總經理，從事硬科技創業專案投資孵化工作。從清華到啟迪，王永瑞一直是中國科技創業浪潮的見證者與參與者。

8 年間，偌大的園子內外發生的一切，王永瑞回想起來依然歷久彌新。

彼時的清華人，尚且對創新創業沒有如今天般的熱情，上課、作業，業餘時間搞搞社團，參加參加學生會的工作，學生們常是規規矩矩的，在就業的選擇上同樣如此。

深度學習技術尚未起來，演算法也還不那麼常見，機械類、材料類、晶片類學科仍然冷門，硬科技尚且沒有像今天這樣受到如日中天的追捧。

那是外企在中國最為風光無兩的時代，遍佈望京商圈的是摩托羅拉、愛立信等外企，金輝大廈還不是阿裡的地盤，360 集團也尚未在這裡築起高樓。

“在那個年代整體來講，創業的比例還是小，打工也基本上是去外企的金融公司和互聯網公司，大量的網路設備公司，像愛立信，它並不是國內的企業，還是大的外企。”王永瑞回憶起他求學時期同窗好友們的就業選擇，大量的人才都去了外企互聯網公司和金融公司。

與此同時，國內的互聯網也在萌芽，新浪、搜狐、網易等門戶網站出現，懷抱著好奇的清華人也開始做一些校園網、社群項目的創業。

隋建鋒是清華機械專業的博士生，在園子裡渡過了近十年的學習和工作生涯。雖然一直從事硬科技相關研究，他也見證了清華人在互聯網時代的摩拳擦掌、躍躍欲試。

2008 年，人人網最火的年頭。清華園內，一個叫“師兄幫幫我”的校園社交平臺風雲一時。

苦於解決個人問題的清華理工男們，為了增加接觸女生的機會，做了一個類似于校園版百合網的社交網站，後來越做越大，一時間席捲了北京幾十所高校，甚至誤打誤撞獲得了薛蠻子的天使投資。

隋建鋒親身經歷了“師兄幫幫我”風雲一時的那段日子，而做此項目的正是他的同班同學，“師兄幫師妹去解決問題，問題解決了之後師妹要請師兄吃一次飯，其實它背後的邏輯就是解決男女相處的問題，清華理工科女生偏少男生偏多，這就給大家提供了一個交流的機會。”

“最瘋狂的時候，他們發了好多的券，你註冊了就可以去免費領一個雞腿，推廣得非常火。”隋建鋒覺得，那可能是他距離互聯網創業最近的一次。

遺憾的是，短暫火了一陣之後，由於缺乏真正的商業變現模式，“師兄幫幫我”沒有再繼續運營下去。

但好在，一些年輕人正在成長，已經成長起來的人則聚到了一起，為平靜的中國科研氛圍注入新的活力。

九十年初，中國電腦產業苗頭燃起，而大洋彼岸的軟體巨頭正面臨創新與競爭壓力，微軟前任首席技術官麥爾伏德向比爾蓋茨諫言，將研究院開到中國來。

1998年，微軟中國研究院成立。37歲的語音辨識專家李開復受命成為首任院長。三年後，最初的微軟中國研究院更名為微軟亞洲研究院。

巧婦難為無米之炊，李開復組建團隊之初頻頻受阻，說服海外精英歸國並不容易，卻也不乏慕名而來的熱血青年，張亞勤的加盟成為打開僵局的契機，隨後沈向洋加入，成為團隊的第一個研究員。

1999年，研究院第一批管理團隊逐漸成形，由國內高校博士生和海歸派組成。略微發黃的合照記錄下知春路 49 號的偉大時刻，在往後的十幾年裡，這批人的光熱輻射至大半個中國科技圈。

微軟亞洲研究院，又被稱為MSRA，對於大眾而言，她是個遠不如阿裡、騰訊等互聯網巨頭響亮的名字，即使在人工智慧已然發展得如日中天的今天，她的名氣依然不敵商湯、曠視之類的 AI 獨角獸。

但大眾同樣不知道的是，沒有樹大根深的MSRA，就不會有此後一代又一代的互聯網巨頭、移動互聯網巨頭，再到如今的 AI 獨角獸。

香港科技大學電腦系與數學系教授、前騰訊AI Lab主任張潼曾這樣向筆者談及MSRA對於公司穿越發展週期、基業長青的重要意義。

“研究院有幾個功能，一個功能是它會在短期專案上支援一些產品；另外一個是本身它也會對做一些技術儲備，為開發一些產品做積累；還有一個我覺得挺重要但被忽略的一點，研究院作為公司的人才儲備，在產業迅速變革的時候，這些人才才能產生價值。”

在張潼看來，微軟歷經多輪時代浪潮之而不倒，重回全球市值第一寶座，正與其人才儲備息息相關。

“比如說微軟，”張潼告訴筆者，“它原來就是一個軟體公司，但後來在做搜索的時候，雖然沒有做到Google的程度，卻能夠很快地起來，包括現在做雲計算，它為什麼能夠成為市值最高的公司之一？就是因為技術的儲備、人才的積累，在公司轉型上，如果沒有這些人才儲備，就沒有辦法去做這些事情。”

象牙塔內，學術研究熱火朝天，人才貯備從無到有；象牙塔外，互聯網創業水大魚大、戰事紛呈，已然開啟一個新的時代。

MSRA 建院這一年前後，搜狐、京東、阿裡、騰訊、新浪、網易、百度相繼誕生，外企們應該不會想到，當時還是由一群初生牛犢的中國年輕人創立的幾家門戶網站，或是ebay、Google的“拙劣模仿者”們，在此後的十年裡順勢崛起，直至將他們“掃地出門”。

隨著中國第一波互聯網發展熱潮湧現，中國公司開始為創新事業向矽谷尋找人才、資金，甚至包括公司命名的方式。

把別人的成果直接商用當然會被人詬病，但正是這段經歷讓中國的互聯網公司積累了使用者介面設計、網站架構和後端軟體發展的初步經驗。

三十年河西，三十年河東。

百度的核心功能和極簡主義的設計風格借鑒了Google，但在此基礎上，李彥宏堅持不懈地優化網站，以迎合中國用戶的搜索習慣。淘寶以ebay為師，卻另謀在初期為商家提供免費服務的模式，最終打敗ebay。

曾比作中國版BuzzFeed的位元組跳動，通過機器學習演算法為使用者提供定制化的新聞內容。現在，BuzzFeed的市值也已和位元組跳動不在一個量級。美團的靈感來自Groupon，但其業務線卻從團購一路拓展至電影、外賣、酒店、旅遊等本地生活服務等，現在美團的估值已經10 倍於Groupon。

Google、eBay、Uber、Airbnb、LinkedIn、Amazon……一個又一個美國巨頭都想贏得中國市場，卻無一不鎩羽而歸。

外國分析師在美國公司無法佔領中國市場這個問題上糾結的時候，中國的公司正忙著打造更好的產品。

資本聞風而動，人才循錢而至。

隨之而來的是，風投資金和人才魚貫湧入互聯網行業。市場如火如荼，創業公司的數量呈幾何級數增長。

大多數創業公司的產品靈感或許來自大洋彼岸，和矽谷的競爭的確產生了中國本土的互聯網巨頭，但真正造就了一代創業者鬥士的，卻是外人難以想像的殘酷“本土大戰”。

“如果你去外面看看，你會發現這個世界上最好的市場其實就在你腳下。”這是現如今大多數出海創業者對於開闢海外市場最為深刻的感受。

中國市場競爭的殘酷，讓中國互聯網公司探索出了完善的商業模式和強大的運營能力。

一些在殘酷的“本土廝殺”中成功出局的中國企業，也在海外戰場上開啟了與全球科技巨頭的無限戰爭。

2012 年，隨著智慧手機的出現與普及，中國移動互聯網出海風口開始形成，作為出海先驅，獵豹更是將中國免費工具的模式移到了海外。

2016 年，有更多公司開始把中國模式複製到海外市場，隨著市場的變化，出海的類型開始多樣。

中國企業出海的典範位元組跳動，一方面 Copy From China，將在中國獲得成功的資訊流模式複製到海外市場；另一方面則借助資本的力量在海外展開大肆並購，最終通過技術輸出的方式實現全球擴張。

直到最近兩年，無論是遊戲、內容還是電商類產品，出海的中國公司已經逐漸讓產品達到完全當地語系化的狀態。中企出海，已然歷經從稚嫩到成熟。

┃AI時代：走入無人區

“2000 年的時候，大家更多還是想著錢，怎麼快速賺到錢。”這是王永瑞還在清華念書時，對互聯網帶來的外部環境的極速變化，最為深刻的感受。

但賺到錢的一個好處是，中國的創業者們終於有錢去做些從前囊中羞澀之時難以做到的事情了。

發展硬科技，讓中國在底層研究、前沿科技的突破上真正屹立於世界民族之林，則是大多數中國科學家與技術人心中一顆自始至終都不曾熄滅的種子。

互聯網這十年，伴隨著供應鏈的成熟、市場的培育、人才儲備越來越充足，也為發展硬科技的提供了可能。

王永瑞談到，在清華讀書的這些年裡，周圍很多同學，還是“在互聯網圈裡混。”

到 2008 年畢業時，他明顯感覺到，一些新的變化正在發生，“這個時間段逐漸開始有一些人開始往硬科技的方向去做，慢慢的也有人去做硬科技的創業。”

“硬科技和移動互聯網的區別還是比較明顯的，它區別就是說一個週期的問題，聯網可能你投入就快了，慢的話我就三個月肯定也出來東西了，如果你是做一個硬體產品，週期不會這麼短，還不算你前期的人員、知識儲備以及經驗積累。”

王永瑞談到硬科技時說：硬科技創業雖然週期長、難度大，但這不妨礙越來越多有情懷、有個性、有創造力的工程師們加入進來。

“國內在很多基礎應用工程應用的學科建設，或者說知識儲備過程中還沒有達到，或者說離世界上先進的水準還有一定差距，中國大量的工科學生還是有一種情懷在，真的想把這個 gap 給彌補上來。”

至少在清華園裡，2010 年前後，雙創提出來前幾年，學校、學生們對於將產學研結合，甚至創業的熱情開始變得高漲。

隋建鋒回憶說，那個時候還沒有人工智慧這種說法，“現在的人工智慧、智慧硬體，那個時候我們叫機電一體化，簡單理解就是用各種各樣的方式實現機器人的自動化。”

互聯網風雲十年，是清華人不斷開放、追求變化的十年，而姚班的出現則把這種求變之心放大到一個極致。

打比賽、做課題、搗鼓機器，一些工科生做著做著，就開始了“真槍實彈”的創業。這批人當中，有小馬智行的樓天城，曠視科技的印奇、唐文斌、楊沐，MOMENTA 的曹旭東，深鑒科技的姚頌、單羿，禾賽科技的李一帆……今天，他們撐起了 AI 創業大潮的半壁江山。

2004年9月的一天，正在普林斯頓大學攻讀博士學位的張勝譽像往常一樣與導師姚期智碰面交流近期研究進展。姚期智突然對他說：“我要回中國了，permanently（永遠地）。”

張勝譽後來回憶說：“當時有些訝異，但隨即感到釋然。單純從研究角度講，的確沒有一個地方比普林斯頓更舒服。他回國，應該是要去做一件大事。”

此後不久，姚期智辭去普林斯頓終身教職，正式加盟清華大學高等研究中心，成為清華全職教授，在清華園裡，開啟了人生下半場全新的探索。2005 年，姚期智主導與微軟亞洲研究院共同合作成立“電腦科學實驗班”，姚班由此而生。

姚班初成立時，“教主”樓天城還是剛剛入學“萌新”，還在安徽蕪湖一中讀高三的“怪小孩”印奇，仍然幻想著有朝一日能編織出《終結者》中的天網世界，在後來的人工智慧浪潮中叱吒風雲的姚班少年們，此刻正在園子裡積蓄能量。

八年前，印奇與唐文斌、楊沐下定決心開始人工智慧領域創業之時，人工智慧還遠未成為一個風口，或者說尚且未被完全證明為一股可以改變時代的浪潮。

創業之初，印奇就曾與唐文斌商定，二人同赴美國攻讀博士，印奇專注智慧感測器方向，學的是硬體，唐文斌則繼續研究軟體。三人決定出發之時已然想好，做AI，最終一定會走到做硬體這一步。

而在MSRA的實驗室裡，湯曉鷗依然沉溺于拿兒子照片做人臉識別研究的快樂。此時的湯教授應該還沒有想到，日後不久，他會跑出來創業。畢竟，在以基礎科學研究聞名的 MSRA，誰能實現最多的技術突破，誰就獲得最多尊重。

直到 2012 年，人工智慧以深度學習的面貌重新贏得世人關注，屬於硬科技從業者的創業黃金時代終於來了。

多年來對神經網路根深蒂固的成見讓人工智慧的許多研究人員忽略了這個已經取得出色成果的“邊緣群體”，但 2012 年傑佛瑞·辛頓的團隊在一場國際電腦視覺競賽中的勝出，讓人工神經網路和深度學習重新回到聚光燈下。

在邊緣地帶煎熬了數十年後，以深度學習的形式再次回到公眾視野中的神經網路法不僅成功地讓人工智慧回暖，也第一次把人工智慧真正地應用在現實世界中。

研究人員、未來學家、科技公司 CEO 都開始討論人工智慧的巨大潛力：識別人類語言、翻譯檔、識別圖像、預測消費者行為、辨別欺詐行為、批准貸款、幫助機器人”看”甚至開車。

隨之而來的是，越來越多的學者在這個時候離開象牙塔，一批遠在海外的人也陸續回國，他們要從中得到在學術圈外一展身手的機會，當然也嗅到了商機，還有金錢的味道。

2014 年，湯曉鷗帶著他在港中文多媒體實驗室 (mmlab) 的一眾“門徒”跑出來創業了，取中國歷史上第一代王朝商朝開國君主之名——商湯，商湯科技應運而生。

一批 AI 公司有如雨後春筍般冒出來，不管是 MSRA、清華，還是 UIUC、中科院、mmlab，一代科學家與技術人們，仿佛跟約定好了一樣接二連三地流入尚且年幼的科技創業前沿陣地。

┃AI+5G 時代：細分，落地，紮入產業

造輪子的時代過去了，AI 從發明的年代邁入實幹的年代，從專家的年代邁入資料的年代。

西方國家點燃了深度學習的火炬，但最大的受益者卻是中國。在資料和工程人才方面，中國擁有得天獨厚的優勢。

無論是國際市場，還是國內市場，5G 和人工智慧都備受關注。被冠以“互聯網預言家”的馬化騰，更是公開表示“一個 AI+5G 的全智慧時代正在到來。”

“硬科技真正的突飛猛進，或者說走到了風口浪尖，有幾方面原因，一個是整個供應鏈、市場環境確實更加成熟了，包括很多柔性製造新技術的應用，感測器的不斷小型化，包括智慧硬體底層的技術系統的開發，一些主晶片的小型化，這一系列的技術，搭建得比較成熟了。”

硬科技的發展，則是跟隨著技術、市場、供應鏈的完善水到渠成的結果，而硬科技專案越來越受大家追捧，同樣是這個時代自然而然的發展趨勢。

王永瑞明顯感受到，硬科技真正掀起熱潮，是在最近一兩年。人工智慧領域的創業尤其如此。

在經過前期的拼實力、拼融資、拼應用等一系列競爭之後，AI獨角獸們逐漸開始學著做產品，講應用，談落地。

2019 年，大家的目光不約而同地轉向了商業化落地，以及實現規模化收入上。細分、落地、紮入產業，人工智慧的競爭已然進入下半場。

“真的太瘋狂了，什麼華為、阿裡都進來了。”一位 AI 公司的朋友這樣描述今年下半年整個行業的競爭態勢。

隋建鋒談及了他今年經手的兩個印象頗為深刻的項目。

“當時我在北京接觸智慧硬體的專案叫情感記錄儀，像一個小的紐扣一樣配在身上，通過提取人的溫度、心跳來判斷出你的情緒。這項目也經歷過一段時間，最後黃掉了。”

這樣的項目，到底有沒有存在的意義？隋建鋒反問，“你的情緒你高興還是喜悅還是悲憤，你自己肯定會主觀地意識到，還需要用這種智慧硬體來衡量你是高興還是不高興嗎？”

智慧硬體所謂的智慧肯定是服務於硬體，不是為了智慧而智慧，這是隋建鋒從事硬科技專案投資孵化以來最為深刻的感受。

“來到深圳之後我又接觸到一個智慧讀錶盤的專案，它的應用物件就是水錶電錶，每個月要有人去讀這個數，這其實是一個工作量非常大的事情，然後一個團隊專門做了一個讀表儀，一把它放到水錶上，它就能夠及時把資料傳輸出來。”

“做智慧硬體一定離不開應用場景，這是我在北京和深圳感受到的一個非常大的差別，也是目前整個 AI 大的領域特別重要的一個點，一定要找到痛點。”

在更加細分垂直的領域，如醫療、教育、智慧製造、腦機交互，大風口之下，一個個小風口正在形成，一個個小獨角獸正在誕生。

最近一兩年，AI醫療賽道的森億智慧，將製藥時間從8年縮短到幾個月的AI製藥公司 InSilico Medicine，從事類腦晶片研發的靈汐科技，腦機交互產品研發的腦陸科技、優腦銀河等，明顯開始受到資本的青睞。

隋建鋒說，如今 VC 技術化，甚至 LP 技術化的趨勢正變得愈發明顯。“我們在找LP的時候，也傾向於找那些理解技術，能給硬科技創業者帶來更多資源的 LP。”

AI商業化的1.0在雲端，是基於大資料做應用。AI商業化2.0的變化趨勢是從雲端到邊緣，把人工智慧的能力帶到每個人身邊。

5G則是有效連接雲端和邊緣的高速度、高可靠性和低時延的通信管道，可以用最優化的方式實現人工智慧的資源配置。

5G和AI結合在一起一定會進入很多新場景，產生很多新機會。今年4月初, 中國完成首例 AI+5G手術，在400公里外完成“補心”手術，為智慧醫療開啟無限想像空間。

而這些都只是剛剛開始。

┃尾聲：科技人，永遠年輕

最早今年之內，AI獨角獸曠視科技就要在港交所敲響IPO的鐘聲。

曠視終於從 8 年前那個窩在創新工場共用辦公空間小角落裡敲代碼、磨產品的“幾人組”，發展成如今第一個衝刺港股的“純人工智慧公司”。

一個月前，筆者在美麗的西南山城重慶，拜訪了雲從科技總部，恰逢曠視招股書公佈當天，問及雲從研究院院長周翔友商上市一事，周翔打趣著說到，“你看曠視都已經上市了，這個行業肯定不會繼續虧下去了。”

猶記得，招股書發佈當晚，業內一時譁然。

這家年輕AI獨角獸的表現，似乎並沒有此前大家期待的那麼高，對整個行業帶來的影響，吉凶禍福，難以預測。

筆者也就此事詢問了雲從聯合創始人姚志強，他堅定地認為“行業趨勢不可逆。短期內是有泡沫的。任何事物的快速發展，不可能沒有泡沫，它是發展過程中特定階段的產物。”

“但是真正的泡沫是不代表未來，是虛幻的，是一定會帶來沉痛的，但如果泡沫代表未來，那麼短暫的泡沫對未來趨勢影響不大，只要是在大趨勢下的選擇，一定會出現一個偉大的企業。”

在曠視人眼中，印奇不苟言笑，平時總是“端著”，唐文斌則更加外向，和大家聊技術、談人生都不在話下。

印奇也曾坦陳，自己性格比較內斂，在機場碰到客戶，一度會躲著走，直到最近兩年，他開始“強迫”自己主動上去跟客戶打個招呼。印奇一直處在從一個典型理工男努力轉變為合格公司管理者的過程中。

姚志強告訴筆者，“只要是技術男認定的事兒，我們就不會想太多的結果，先卯足勁幹再說。”但“失敗和成功的教訓都指向一個，要接地氣，技術必須為其他行業提供服務，並且能夠真的解決問題。”

王永瑞與禾賽科技的李一帆是同門好友。變形金剛、機器貓、自己組裝的模型，在他的印象中，李一帆的桌面上總是擺滿了各式各樣的機器人。“工程類的東西完完全全地融入到了他的生活，你能感受到那是一種發自內心的喜愛。”

平日裡，依圖科技創始人朱瓏喜歡圍著他辦公室所在的一層樓，一圈一圈地轉，不過，他轉圈從來不是為了監視員工。有關應該如何經營這家公司，他一直在思考。

90後的馬漢東已經是AI醫療公司森億智慧的聯合創始人。員工問他，我們所做的事情到底有沒有意義？馬漢東的回答是，你們直接去醫院裡看一看，我們的設備、應用，救的都是人命。

既身坐冷板凳，又頭頂泡沫，科技創業，可謂路上道道折。但創業者們從來沒有懷疑過這其中的價值。

幾十年的發展也有力地證明，科技公司的力量正變得越來越強大，聚聚了一大批頂尖科技公司的中國力量也越來越難被取代。

中國的科技公司，歷經了從無到有，又從Copy to China到Copy from China的大時代。直至如今，一些重要領域已然躋身世界前列，這是近代以來從未曾有過的重大改變。