第11章 震撼
2013年4月12日。
這本是一個普通的周五，但對於全球計算機視覺（CV）領域來說，這一天註定被載入史冊。
美國麻薩諸塞大學，LFW（Labeled Faces in the Wild）人臉識別數據集官方網站的伺服器後台，在美東時間上午九點準時刷新了數據。
在2013年，無論是Google、Facebook、微軟這樣的矽谷巨頭，還是麻省理工、斯坦福這樣的頂尖學府，都在盯著同一個榜單，那就是LFW。
它是全球人臉識別的珠穆朗瑪峰，誰能在 LFW上拿第一，誰就是世界公認的武林盟主。
此前，這個榜單的前三名長期被美國公司霸占。
然而，今天，全球計算機視覺圈的平靜被打破。
當無數研究員刷新網頁後，他們震驚地發現，榜單的第一名換人了。
第一名:深度視覺(China)
準確率: 98.56%
第二名: Facebook(鎂國)
準確率: 93.2%
美國，加州，臉書總部。
一家來自中國的公司占據了榜單的第一名。
這一刻，全球計算機視覺圈的平靜被徹底打破。
尚未正式掛牌的AI實驗室AI實驗室內，一片死寂。
這裡的空氣仿佛凝固了，只有伺服器風扇的嗡嗡聲在迴蕩。
負責人馬剋死死盯著屏幕上的那個98.56%，眼珠子上布滿了血絲。
他手裡抓著列印出來的深視科技那兩頁技術報告，紙張都被捏皺了。
「誰能告訴我，這是什麼鬼東西？！」
馬克憤怒地把報告摔在桌子上：「高維非線性統計映射？這是什麼流派？是SVM的變種？還是某種新的流形學習？」
「老闆。」
旁邊的首席科學家一臉迷茫，「我們分析了很久。LFW官方說驗證了他們的日誌，數據是真實的。」
「文檔裡面說這是專有算法。」
馬克氣極反笑，「哈！給出了一個超越人類極限的成績，卻不發論文？只給了一篇滿紙廢話的技術報告？他們這是在搞什麼？魔法嗎？」
「該死！該死！」馬克抱著頭，在大辦公室里來回踱步。
馬克不知道的是，這正是陳陽想要的效果。
中國，京城，盤古七星酒店。
相比於大洋彼岸的焦慮，這裡的包廂內充滿了歡聲笑語。
陳陽笑著舉起酒杯，與湯小鷗、徐力、顧書瑤等人重重地碰在了一起。
玻璃杯碰撞出的清脆聲響，是勝利的樂章。
「陳陽，你這招空城計，唱得好啊。」湯小鷗抿了一口紅酒，感嘆道：
「我剛才看了眼國外的論壇，那幫老外都快瘋了，都在猜我們到底用了什麼數學模型。估計他們要在錯誤的道路上研究好幾個月。」
「這就是我們要的時間差。」
陳陽放下酒杯，目光深邃，「現階段，我們必須猥瑣發育。Facebook和Google的實驗室里坐著無數個天才，他們的實力強大。」
「如果我們今天把論文發出去。估計下個禮拜，扎克伯格就能復現出一模一樣的算法？」
「到時候，我們就是給別人做嫁衣。」
徐力在一旁認同道：「對。我們先把市場占住，再把過時的技術發給他們看。」
「先保持半年的技術優勢。」
「這段時間，足夠我們把中國的安防和金融市場吃下來了。」陳陽在一旁幽幽說道。
雖然沒有發詳細論文，但「98.56%」這個硬邦邦的數字，足以引爆國內媒體。
在這個科技圈普遍缺乏自信的年代，一家中國創業公司在硬核技術上正面碾壓了Facebook，這種新聞的爆炸力是核彈級的。
第二天一早，各大媒體的頭條像雪花一樣飛了出來。
【新浪科技頭條：神秘的東方力量！中國深視科技登頂全球人臉識別榜單，準確率98.56%碾壓Facebook！】
【網易獨家：不發論文，不開源！這家中國公司用黑盒技術讓矽谷恐慌。】
【獨家揭秘：基於自研框架NeuralFlow，深視科技構建起技術護城河。】
【知乎熱榜：如何評價深視科技超越人眼識別極限？為什麼他們拒絕公布算法細節？】
知乎上，這個問題的熱度瞬間衝到了全站第一。
一位認證為「機器學習博士」的高贊答主寫道：
「看到榜單的那一刻，我頭皮發麻。98.56%是什麼概念？人眼的極限才97.5%。這意味著機器比親媽還認得准你！至於不發論文？這才是成熟商業公司的做法！核心技術為什麼要教給外國人？陳總這波操作大氣！不僅拿了第一，還順便推了一波自家的NeuralFlow框架。這波裝逼，我給滿分！」
底下的評論區更是沸騰：
「牛逼！終於不是山寨了！」
「深視科技？沒聽過啊，哪裡冒出來的神仙公司？」
「聽說創始人是清華姚班的大一學生？果然英雄出少年！」
深視科技，總經理辦公室。
窗外的中關村車水馬龍，樓下聚集了想要採訪的記者。
陳陽坐在辦公桌後，看著網上鋪天蓋地的討論，神色淡定地喝了一口水。
「書瑤。」陳陽放下茶杯，看向坐在對面的顧書瑤。
「趁著這個熱度，官網的平台馬上更新。」
陳陽手指輕輕敲擊著桌面，「把我們的人臉識別SDK（軟體開發工具包）掛上去。」
「價格方面。」陳陽沉吟片刻，給出了一個在當時極具競爭力的定價策略。
「我們將提供兩種模式。」
「第一種，針對中小開發者，提供離線SDK授權。一套授權3萬到6萬人民幣每年，這個版本包含基礎的人臉檢測和1:1比對，足以滿足大部分門禁和考勤需求。」
「第二種，針對高並發的大客戶，比如銀行、網際網路大廠。我們提供私有化部署或者雲API調用。」
陳陽伸出一根手指：「這個價格，一事一議。起步價50萬，上不封頂。如果調用量大，還要按次收費。」
「好！」
顧書瑤飛快地記錄著，「3-6萬這個門檻設置得很巧妙，既擋住了白嫖黨，又比國外動輒幾十萬美金的授權費便宜太多。我有預感，我們的客服電話要被打爆了。」
「要的就是這個效果。」陳陽點頭。
「還有。」
「讓清雪進來一下。」
片刻後，沈清雪推門而入。她今天穿著一身米白色的職業套裝，臉上洋溢著喜色，顯然也被公司爆火的氛圍感染了。
「陳大老闆，有什麼指示？現在外面好多VC想見你，都要排隊呢。」沈清雪笑著調侃。
「VC先晾著，讓他們急一會兒。」陳陽擺擺手，
「清雪，有個更重要的任務交給你。」
「你說。」
「我們現在有了世界第一的軟實力，但還需要硬載體。」
陳陽站起身，走到白板前，寫下了兩個字：安防。
「我們不止賣軟體SDK，還要切入硬體市場。」
「你動用獵頭，或者通過咱們投資人的關係，幫我挖一批人。」陳陽目光灼灼，
「我要找那些在海康威視、大華股份待過的老兵，熟悉安防硬體、熟悉供應鏈的人。」
「我們要自己做硬體？」沈清雪驚訝道，「那個投入可不小。」
「不，現階段我們不做生產，我們做方案整合。」
陳陽解釋道，「去找那些做考勤機、門禁機、閘機的小工廠。告訴他們，深視科技願意提供世界第一的人臉識別模組。他們只需要把我們的技術裝進他們的殼子裡，這就變成了AI考勤機。」
「以前的指紋打卡太慢，還容易傳染細菌。以後，員工只要走過去，『滴』的一聲，0.2秒完成打卡。」
「還有小區的門禁，未來都要換成刷臉的。」
陳陽在白板上重重地畫了一個圈：「這是一片藍海。我們要趁著現在名氣最大的時候，把深視科技的Logo，貼滿全中國的寫字樓和校門口。」
沈清雪聽得美目流轉，她敏銳地捕捉到了其中的商機。
「軟硬結合，降維打擊。」沈清雪總結道：
「用世界第一的算法去賣考勤機，這簡直是殺雞用牛刀。不過我喜歡。」
這本是一個普通的周五，但對於全球計算機視覺（CV）領域來說，這一天註定被載入史冊。
美國麻薩諸塞大學，LFW（Labeled Faces in the Wild）人臉識別數據集官方網站的伺服器後台，在美東時間上午九點準時刷新了數據。
在2013年，無論是Google、Facebook、微軟這樣的矽谷巨頭，還是麻省理工、斯坦福這樣的頂尖學府，都在盯著同一個榜單，那就是LFW。
它是全球人臉識別的珠穆朗瑪峰，誰能在 LFW上拿第一，誰就是世界公認的武林盟主。
此前，這個榜單的前三名長期被美國公司霸占。
然而，今天，全球計算機視覺圈的平靜被打破。
當無數研究員刷新網頁後，他們震驚地發現，榜單的第一名換人了。
第一名:深度視覺(China)
準確率: 98.56%
第二名: Facebook(鎂國)
準確率: 93.2%
美國，加州，臉書總部。
一家來自中國的公司占據了榜單的第一名。
這一刻，全球計算機視覺圈的平靜被徹底打破。
尚未正式掛牌的AI實驗室AI實驗室內，一片死寂。
這裡的空氣仿佛凝固了，只有伺服器風扇的嗡嗡聲在迴蕩。
負責人馬剋死死盯著屏幕上的那個98.56%，眼珠子上布滿了血絲。
他手裡抓著列印出來的深視科技那兩頁技術報告，紙張都被捏皺了。
「誰能告訴我，這是什麼鬼東西？！」
馬克憤怒地把報告摔在桌子上：「高維非線性統計映射？這是什麼流派？是SVM的變種？還是某種新的流形學習？」
「老闆。」
旁邊的首席科學家一臉迷茫，「我們分析了很久。LFW官方說驗證了他們的日誌，數據是真實的。」
「文檔裡面說這是專有算法。」
馬克氣極反笑，「哈！給出了一個超越人類極限的成績，卻不發論文？只給了一篇滿紙廢話的技術報告？他們這是在搞什麼？魔法嗎？」
「該死！該死！」馬克抱著頭，在大辦公室里來回踱步。
馬克不知道的是，這正是陳陽想要的效果。
中國，京城，盤古七星酒店。
相比於大洋彼岸的焦慮，這裡的包廂內充滿了歡聲笑語。
陳陽笑著舉起酒杯，與湯小鷗、徐力、顧書瑤等人重重地碰在了一起。
玻璃杯碰撞出的清脆聲響，是勝利的樂章。
「陳陽，你這招空城計，唱得好啊。」湯小鷗抿了一口紅酒，感嘆道：
「我剛才看了眼國外的論壇，那幫老外都快瘋了，都在猜我們到底用了什麼數學模型。估計他們要在錯誤的道路上研究好幾個月。」
「這就是我們要的時間差。」
陳陽放下酒杯，目光深邃，「現階段，我們必須猥瑣發育。Facebook和Google的實驗室里坐著無數個天才，他們的實力強大。」
「如果我們今天把論文發出去。估計下個禮拜，扎克伯格就能復現出一模一樣的算法？」
「到時候，我們就是給別人做嫁衣。」
徐力在一旁認同道：「對。我們先把市場占住，再把過時的技術發給他們看。」
「先保持半年的技術優勢。」
「這段時間，足夠我們把中國的安防和金融市場吃下來了。」陳陽在一旁幽幽說道。
雖然沒有發詳細論文，但「98.56%」這個硬邦邦的數字，足以引爆國內媒體。
在這個科技圈普遍缺乏自信的年代，一家中國創業公司在硬核技術上正面碾壓了Facebook，這種新聞的爆炸力是核彈級的。
第二天一早，各大媒體的頭條像雪花一樣飛了出來。
【新浪科技頭條：神秘的東方力量！中國深視科技登頂全球人臉識別榜單，準確率98.56%碾壓Facebook！】
【網易獨家：不發論文，不開源！這家中國公司用黑盒技術讓矽谷恐慌。】
【獨家揭秘：基於自研框架NeuralFlow，深視科技構建起技術護城河。】
【知乎熱榜：如何評價深視科技超越人眼識別極限？為什麼他們拒絕公布算法細節？】
知乎上，這個問題的熱度瞬間衝到了全站第一。
一位認證為「機器學習博士」的高贊答主寫道：
「看到榜單的那一刻，我頭皮發麻。98.56%是什麼概念？人眼的極限才97.5%。這意味著機器比親媽還認得准你！至於不發論文？這才是成熟商業公司的做法！核心技術為什麼要教給外國人？陳總這波操作大氣！不僅拿了第一，還順便推了一波自家的NeuralFlow框架。這波裝逼，我給滿分！」
底下的評論區更是沸騰：
「牛逼！終於不是山寨了！」
「深視科技？沒聽過啊，哪裡冒出來的神仙公司？」
「聽說創始人是清華姚班的大一學生？果然英雄出少年！」
深視科技，總經理辦公室。
窗外的中關村車水馬龍，樓下聚集了想要採訪的記者。
陳陽坐在辦公桌後，看著網上鋪天蓋地的討論，神色淡定地喝了一口水。
「書瑤。」陳陽放下茶杯，看向坐在對面的顧書瑤。
「趁著這個熱度，官網的平台馬上更新。」
陳陽手指輕輕敲擊著桌面，「把我們的人臉識別SDK（軟體開發工具包）掛上去。」
「價格方面。」陳陽沉吟片刻，給出了一個在當時極具競爭力的定價策略。
「我們將提供兩種模式。」
「第一種，針對中小開發者，提供離線SDK授權。一套授權3萬到6萬人民幣每年，這個版本包含基礎的人臉檢測和1:1比對，足以滿足大部分門禁和考勤需求。」
「第二種，針對高並發的大客戶，比如銀行、網際網路大廠。我們提供私有化部署或者雲API調用。」
陳陽伸出一根手指：「這個價格，一事一議。起步價50萬，上不封頂。如果調用量大，還要按次收費。」
「好！」
顧書瑤飛快地記錄著，「3-6萬這個門檻設置得很巧妙，既擋住了白嫖黨，又比國外動輒幾十萬美金的授權費便宜太多。我有預感，我們的客服電話要被打爆了。」
「要的就是這個效果。」陳陽點頭。
「還有。」
「讓清雪進來一下。」
片刻後，沈清雪推門而入。她今天穿著一身米白色的職業套裝，臉上洋溢著喜色，顯然也被公司爆火的氛圍感染了。
「陳大老闆，有什麼指示？現在外面好多VC想見你，都要排隊呢。」沈清雪笑著調侃。
「VC先晾著，讓他們急一會兒。」陳陽擺擺手，
「清雪，有個更重要的任務交給你。」
「你說。」
「我們現在有了世界第一的軟實力，但還需要硬載體。」
陳陽站起身，走到白板前，寫下了兩個字：安防。
「我們不止賣軟體SDK，還要切入硬體市場。」
「你動用獵頭，或者通過咱們投資人的關係，幫我挖一批人。」陳陽目光灼灼，
「我要找那些在海康威視、大華股份待過的老兵，熟悉安防硬體、熟悉供應鏈的人。」
「我們要自己做硬體？」沈清雪驚訝道，「那個投入可不小。」
「不，現階段我們不做生產，我們做方案整合。」
陳陽解釋道，「去找那些做考勤機、門禁機、閘機的小工廠。告訴他們，深視科技願意提供世界第一的人臉識別模組。他們只需要把我們的技術裝進他們的殼子裡，這就變成了AI考勤機。」
「以前的指紋打卡太慢，還容易傳染細菌。以後，員工只要走過去，『滴』的一聲，0.2秒完成打卡。」
「還有小區的門禁，未來都要換成刷臉的。」
陳陽在白板上重重地畫了一個圈：「這是一片藍海。我們要趁著現在名氣最大的時候，把深視科技的Logo，貼滿全中國的寫字樓和校門口。」
沈清雪聽得美目流轉，她敏銳地捕捉到了其中的商機。
「軟硬結合，降維打擊。」沈清雪總結道：
「用世界第一的算法去賣考勤機，這簡直是殺雞用牛刀。不過我喜歡。」