上篇 “一个人像一支队伍一样战斗”，我们看到了一个关于坚持，隐忍，不断进步与改变，在蛰伏中等待机会的故事。一个人的团队其实也并不是老魏所期待的。绝大多数创业者，期待的还是一个可以兼容并包，共同奋斗的团队与群体。特别相比起许多在硅谷颇有影响力的印度第一代移民，中国创业群体在硅谷话语权、影响力是与中国人在硅谷的人口比例不成正比的。在与许多创业者的交谈中都了解到，中国第一代移民由于在语言、文化背景上的限制，即便在创业氛围非常友好的硅谷，孤独感与挫败感往往比在国内创业来的更要强烈。人作为社会化动物不可能脱离对群体归宿感依赖和寄托。特别是在创业这条只有 1% 成功率的道路上，独自战斗几乎意味着无法成功。老魏的选择，也是在找不到志同道合的伙伴情况下无奈的选择。德芙这个系列写的都是 80 后的故事。80 后创业与 70 后创业相比，少了份经验，但是多了份勇气，少了前顾后盼的犹豫，多了份不顾一切的魄力。
创业从个人效益和经济价值最大化程度角度来讲，从来都不是一件合算的事情。对于在硅谷大多数有着名校高学历背景的中国第一代移民，在硅谷任意一个条件优越的 IT 大公司做一份安稳的工作，享受湾区的阳光与海滩，在大企业的职业阶梯上一丝不苟地往上奋斗，似乎才是更明智的选择。Evernote 的 CEO Phil Libin 曾经在他著名的演讲 "No Exit Strategy" 中提到 ”人们往往对创业有三个最大的误区。一：创业可以赚大钱，所以我要创业。但是殊不知创业失败率其实有 95%-99%，其间还得搭上自己的时间成本和机会成本；二：创业可以有非常灵活的工作时间，我再也不用朝九晚五了。创业者的工作时间确实很灵活，因为你可以选择是一天工作 15 个小时还是 20 个小时，所以“轻松” 二字不可能在创业者字典中出现；三：创业可以自己做自己的老板，我再不会有要求诸多的老板管束了。可是残酷的现实是，对于初创企业的 CEO 来说，人人都是他的老板。员工是他的老板，客户是他的老板，甚至连媒体都是他的老板。对于初创企业来说，CEO 其实更多是 Chief Everything Officer。
我们今天要讲的故事，就是一个从经济学角度来讲，非常不明智的的故事，一个关于 80 后的选择与坚持的故事。当你在如日中天的 Google 从事着一份高薪的工作，当你从哈佛商学院 MBA 毕业，几乎拿到了精英社会的入场券，你会放弃这一切，做一个屌丝的创业者么? 当你在美国苦读 5 年，PhD 终于毕业，生活和工作的道路上都因为 PhD 学历而变得更有优势的时候，你会选择放弃这一切，加入不到 5 人的创业团队么? 还有你会为了自己的信念与坚持，毅然辍学，在 Mountain View 的 Mobile House 里，开始日夜颠倒的工作么? 这里没有人会给你买医保，更没有人会给你办绿卡，可能连最基本的工作签证往往都来之不易。但是 Orbeus 团队成员就是在这种情况下，经历多次起伏迁徙，几经濒临团队解散，但最终坚持下来，一路过关斩将，成为众多著名孵化器的最终入选队伍。
下面我们就和Orbeus团队一起，感受他们的选择与坚持。
36氪：先简单介绍下团队吧，似乎团队成员都是第一次创业，现在团队的分工是怎么样的?
Orbeus： 我们确实都是一毕业或者还没有毕业就出来创业了，很多东西都是摸着石头过河，除了产品本身，很多创业常识，譬如法律事务，融资，专利申请等等，都是自己一点点学的。王盟和天强是联合创始人，天强现在是 VP of Engineering，负责产品的后台架构、大数据处理，还有其他关于产品后端以及一部分前端的设计工作。王盟是我们的 CTO，有过三菱 Merl 实验室、Google 和 Youtube 的工作经历，全权负责核心算法优化以及新算法开发工作。徐宁是我们现任的 CEO，哈佛 MBA 今年毕业，负责融资、法律和团队日常运作等事务。毓珊是我们这里学历最高的，PhD 毕业选手，专职产品经理，负责产品设计和实现。李轶是我们的 VP of Marketing, 负责所有对外公关、产品推广等工作。
36氪：在图像识别领域，特别是人脸识别，应该需要非常扎实的机器学习以及学术背景，Orbeus 团队显得特别年轻，技术成员都通过什么途径来积累专业知识，进一步优化算法呢？
Orbeus：王盟和天强都是Computer Vision（CV）领域的 Phd Candidate （博士候选人），毓珊是 AI 方向的博士毕业生，加上我们都在本科开始接触这个领域的研究，所以平均下来每个人也至少都有 6-7 年的经验。团队成员年龄看着不大，但是在这个领域的积累已经很扎实。从背景上看，我们属于非常典型的技术型创业团队，另外 Orbeus 人还有着典型硅谷技术人朴素的执行力至上理念：“我们之所以可以做到，不是因为我们的资历，而是因为我们已经做到了！”硅谷是一个靠结果说话的地方。特别是纯技术团队，精确度 0.01 的差别可能就是和别人拉开差距的地方。投资人也是看结果说话，我们做算法，就是看算法表现，这些都是有硬指标的。我们一直都是靠着对技术的热情，和几乎每日每夜不眠不休地 hackathon，才能做出现在计算机视觉领域最稳定的云端引擎之一，我们技术成员基本每天都是晚上 4、5 点睡觉，隔天 10 点起床继续。
最初的创业动机，是王盟在 2011 年结束了在 Youtube 为期一年的实习之后，觉得图像识别的发展空间非常大，而且在许多方面 Youtube 还有很多改进空间，于是和天强在一次聚餐中，敲定了做图像识别领域的创业项目。CV 现在也是学术界非常热门的研究课题，下面的不同方向譬如人脸识别、物体识别的发展程度各不相同。譬如人脸识别在精确度上比物体识别要高的多，物体识别中的许多难题在学术界中都没有得到突破。这个领域在学术界经常会有一些突破性的研究进展，工业界的反应往往比较滞后，所以我们积累专业知识的途径就是阅读大量的论文，跟进最新的论文研究结果。另一方面我们的与原来在学校相比的优势是，我们有大量工业界的数据和实例去验证和优化算法，在学校的科研研究可能一般是做仿真和模拟，来验证其效果。当我们手上有大量真实工业数据的时候，我们就有了大量的 training data，这个对验证算法各种不同的用例下的表现是非常有优势的。
另外我们团队成员在创业过程中，都觉得 Phd 教育其实对创业帮助很大。Phd 的教育其实就是解决问题的教育，这个经历教会你一种解决问题的思维模式。当你遇到一个别人没有遇到过的问题，网上没有任何解决办法的时候，你知道如果去分析，假设，和验证。这也是我们在实践中，不断积累我们专业知识，提高领域修为的方式吧。
上图是facebook人脸识别和Orbeus的人脸识别API对比，可以看出Orbeus的识别精度、维度要高许多
36氪： Orbeus各类创业比赛、孵化器选拔也参加了不少，Y Combinator 的 Finalist 也入选了，能说说当时在 Chicago Excelerate Labs 的经历么？
Orbeus：
在申请顶级孵化器时，我们在 MIT 斯隆商学院的自习教室里熬夜伏案了两个月，时常几人就着充气床就睡在一块儿，匹萨盒子、可乐罐子，时常是散落满地。但即便我们如此勤奋，却仍然不得不说当日能够拿到那么多 finalist 和 offer 出乎我们预料之外，我们的运气真的很不错！
在许多地方，CEO 可能是团队的核心，但在 Orbeus，工程师和技术本身是有着团队灵魂的作用的，我们团队所有成员的目的很明确，就是把产品做好，把算法表现提高，这点做到了，其他问题自然都迎刃而解。我们相信：“世界是由聪明的巧匠们用双手雕刻”，也因为经历了一系列团队迁徙、融资、人员聚散，团队成员的商业知识也逐渐完备起来，从刚开始只知道写代码和优化算法，到现在对早期创业的各个步骤都思路清晰，这似乎，也是硅谷倡导工程师文化的公司里，典型的技术创始人的成长之路。
之所以说我们运气不错，是因为 YC 的入选比例是 2000 进 60，Excelerate Lab (EL) 入选比例是 400 进 10。EL 和 YC 最大的区别就是，EL 每一季度队很少，只有 10 个公司，但是每个公司都能得到他最大程度的帮助，EL 是灌输式地把所有资源 Push 给你。YC 每一季度有 60 个公司，没有办法每一个都照顾到，所以他会把可提供的资源告诉你，你按照自己的需要去安排。另外因为 YC 盛名在外，所以你一旦入选 YC，可以通过 YC 的影响力去获取额外的资源。这也算是 YC对于品牌的增值吧。EL 一共是有三个月的培训时间，更像“创业者集中培训营”的模式（entrepreneur bootcamp）。第一个月是各种 mentorship，譬如给你安排和其他比较成功创业者见面，和 VC 交流等等，我们的导师里，就有许多著名的人物，例如 match.com 的 CEO Sam Yagan，著名的连续创业者 Howard Tullman 等等。第二个月是关于创业所需知识的培训，譬如股权分配，融资基础，如何招人，如何做产品推广等等，每节课还要签到，保证每个团队一定有人到场。第三个月是主要是产品开发和准备 Demo day, EL 的目的就是要保证团队在毕业时都能融到资。所以第三个月就是疯狂产品迭代和开发，以及 CEO 疯狂练习上台展示讲稿的时间。
我们在 EL 那段时间可以说有两个最：一是桌子最乱的团队，二是工作得最晚的团队。我们的工作台和其他团队台面上干净整洁的苹果电脑比，散落着各种各样的论文、机器、文件、名片，甚至在最初的时候还有服务器（后来托管了出去）。每晚上 2、3 点钟，当时团队一行六人，就像下了自习的高中生一样，热热闹闹地回到宿舍里，偶尔还会有深夜的夜宵，然而一旦这么做，就意味了大家还想工作，时常一折腾，就到了天边泛起鱼肚白的时候。Orbeus 可以算是 EL 的第一个纯技术公司，他们旗下很多公司都带有芝加哥创业公司典型的特点：大部分都做电商、或者互联网和线下服务结合的产品。我们于是就成了中间的另类。由于技术较新，商业模式的探索也处于早期，在刚开始没有产品的情况下，我们最痛苦的事情是每次被 VC 问到 “Where will the big moneycome from” （你们能从哪里赚大钱?）。我们都回答的不好，事实上许多以新技术为标杆的公司，在早期都经历了漫长的探索，如 Google 收购 AdSense 以前的阶段，如 Facebook。如今我们眼前的路已经逐渐清晰，但坦诚的说，计算机图像识别技术目前为止，还并没有在这个领域成熟的标杆性公司诞生，这既是挑战，也是巨大的机遇，希望我们将来，也能够成为一家能够“破坏性创新”，改变行业规则的公司。
EL 是在 YC 之前给了我们 Offer，由于 Offer 要求的答复时间较短，所以我们就没有再继续等 YC 的 Offer。后来得知入选 YC 之后，我们借此机会特地来了一次湾区，沐浴在加州舒服的阳光里，看到这里生生不息日夜繁忙的大小创业团队，每每都能从硅谷人的口中听出热情和活力，不禁感慨这真的是一片能够让人很快爱上的地方。难怪在电影《社交网络》里，Sean Parker 对 Mark 的那句“You should come to Palo Alto”是如此有魔力。当时我们就下定决心，无论如何都要搬过来，因为这里有技术创新的土壤和创业的基因。虽然继续留在 Chicago，有手把手把我们带到创业路上的导师，有我们已经熟稔的当地创业者圈子，我们能获得更多专项的支持，可是我们又如何能够拒绝加州阳光的诱惑，更何况把自己投入到一个竞争更激烈，但也更能让自己快速进步的环境中会更有益于团队和产品的发展。
网上疯传这张男女程序员差别待遇的的图片... 其实是源自Orbeus..，图中也正是Orbeus团队成员在Excelerate Labs的场景
36氪：在Excelerate Lab 毕业后基本上团队成员都是全职投入到了创业里，天强放弃 PHD 学位，王盟 PHD 休学。半年多以后，徐宁加入，估计在 Harvard 读 MBA 的时候也想不到自己毕业之后会加入创业团队吧? 能和我们聊聊这个选择的心路历程么?
Orbeus：
（王盟）我一直很崇拜乔布斯，每当看到一件我认为可以做到极致，但却没有做好的事情时，我时常会想：“我可以做些什么？”有时候我也在想：“如果有一天世界末日，我会怎么应对？”我应该是那种会尽力去修理和拯救世界，不会及时享乐等死的那类人吧。在视觉领域从学多年，从一开始立志用学术在这个领域有所建树，到现在看到了学院派方式的缺陷，教授们描绘了一个美好的图景，然而却没有稳定的构架和海量的数据去支持这些美妙的算法。解决这些问题，是我的初衷，如果将来，我们还能够顺便成为互联网上图像和视频传输的必经之路，那就更加荣幸之至。关于创业，我并没有太多关于赚钱和成功等等的想法，把产品和技术做到极致，我们就会成功，因为我们也许能够解决一个许多人多年都想要解决的问题。
（天强）我本身一直都是非常想创业的，所以才会放弃 PHD 生涯投身业界。虽然我是计算机视觉背景，但是一直以来并没有想到自己会在这个领域里创业，我所憧憬的创业生活，并不限于领域，而在于挑战和冒险，在于每一天都是新鲜和刺激的。我很感性，在和王盟第一次聊到这个点子时，我就觉得它有神奇的魔力，我愿意放弃安定的生活来投身于此，以致于后来我们有了个名字：Orbeus，寓意为“女巫先知的魔法球”，以致于我后来先辞职，后放弃了微软和 Ebay 抛过来的橄榄枝，成了硅谷浩浩荡荡创业大军里极其普通的一员。我当然彷徨和犹豫过，但每当看到自己硅谷的小家里，整个团队日出而作，拂晓而休，男生编程，女生商务，分工明确时，心中一股久违的“桃花源”情节油然而生，看着公司队伍一天天壮大，在这片阳光普照的土地上，颇有一种建设自己家园的感觉。我喜欢这样，也喜欢公司里的每一个人，大家是同事，但也像家人和朋友。
（徐宁）：除了前天强说的那些，另外从我角度来说，我是一个技术圈的局外人，我从商业角度来看，觉得这个技术在未来会有很大的影响力。当年我们在发布我们 API 平台的时候，我们没有做任何的公关和推广，就是完全是类似内部的一个发布。但是就是这样一个默默的产品上线，立刻就有 700 多个开发者 sign up 了，后来就是口口相传越来越多人知道我们的产品，纯技术产品就是可以酒香不怕巷子深。另外一点我非常喜欢这个团队，团队成员间的 chemistry 是很多东西都无法代替的。我觉得很难得碰到这一样一帮同事，各有各的专长，为了同样的目标可以同时放弃很多东西，聚到一起，大家目标一致、明确、专注，这种感觉很棒，也是缘分吧，这些都是我在当开始读 MBA 的时候没想过的事情。我们团队由于多数人是工程师，我觉得我加入的话能够加强公司 business 和产品推广的力量，也能给团队带来很多正面的能量和影响吧。在 MBA 最后一个学期开始，基本就是全职在做 Orbeus 了。
36氪：图像识别现在商业化的例子还不多，也说明了其潜力巨大，能不能说几个现阶段可实现的商业化用例?
Orbeus： 我们现有的几个商业项目，有一个线上约会网站，他们需要用人脸识别技术来分析每个人上传的照片，譬如是不是真实照片而不是明星或者动物，譬如年龄的估计等等。还有一个是智能相册的应用，譬如我在上传了一大堆图片之后，我要进行分类和筛选，我只想选择有我家人的照片和海滩的照片，这个都能通过人脸识别和场景识别来实现。还有一个例子是，有一个婴幼用品的公司，要从很多婴儿模特中选一个非常开心愉悦的婴儿头像做广告，这个用人眼来识别的话区别度很小，但是我们的识别技术可以有对不同情感的指数分析，最后挑出了几张看着最开心的娃娃脸。
我们大概也计算过，每年 CV 相关的毕业生非常有限，基本也给那些大的公司招完了。其他很多企业就算有需求，也很难有一个专业的图像识别团队来做这些事情。所以我们现在做的就是根据每个客户不同的要求，去灵活应用我们的技术，来满足他们的需求。
这张图就是Orbeus rekognition API的demo, 各位有兴趣的同学可以猛戳http://rekognition.com/demo
36氪： 在美国创业，遇到最大的困难时什么? 有曾经想过回国创业发展么?
Orbeus： 在美国创业最大的困难，有两个。一个是圈子，一个是 credibility （信誉）。圈子很好理解，我们作为在美国才生活不到 3 年的学生，圈子非常局限。和很多本地创业者都是熟人推荐或者朋友引荐相比，我们根本没有这样的圈子。而且创业这个圈子还特别看重熟人推荐，如果你有一封投资人业内好友的推荐信，效果完全不一样。这个也是和 credibility 有关，因为我们对于美国创投圈来说完全是新人，没有任何过往历史可以追溯，不像在美国读的高中、大学，别人可能会看你高中大学是不是就积极参与创新项目。对于我们来说，完全就是 0。这个对于你融资、找客户，都是一个问题。当你和别人去展示你的产品，别人对于你会有很怀疑的态度。
我们现在也不能说没有这个圈子和信誉的困扰，只能说我们看到了解决的方法。就是用过硬的技术，和优秀的团队组合，多参加各类创业社区的活动的讨论会，通过这个来增加信誉。对于纯技术产品来说，VC 往往会通过 benchmark 来检验我们的产品，往往手上可能有其他本地的团队也在图像识别的产品，他们可以对比两边的精确度和其他一些硬指标来区分优劣。这点我们还是很自信的。
对于做商业模式，或者做移动应用的产品的创业者来说，因为很难有指标去检验或者预计用户对产品的反应，外加上技术门槛低，竞争激烈，这些都让做纯 idea 的中国团队在这边更难生存，我们还是很幸运的。对于回国我们暂时还没有下一步的计划，硅谷这里专利保护机制以及氛围，在现阶段看，都更适合我们公司的发展，而且在硅谷还能接触到领域的专家和最新的技术进展。
36氪：创业团队成功的重要因素是其调整和响应的速度，团队从成立至今有经历过哪些调整么? 在产品计划上有没有大的改变?
Orbeus： 我们最初也没有明确的方向，因为图像识别领域内有许多方向可以专攻。后来在 facebook 收购 face.com 的时候，看到了这个机会。一方面是觉得 facebook 会收购一个专做人脸识别的企业，证明这个技术在各大企业是有需求的。另外一方面是 facebook 在收购了 face.com 之后，将其 API 服务关闭了，这导致了人脸识别的 API 在短期内有一个空缺。为了抓住这个机会，我们几乎是以 hackathon 的工作方式推出了我们自己的人脸识别的 API，反响还很不错。在此后开始了漫长探索垂直领域的过程，产品计划逐渐清晰，形成了现在的较有体系的整体战略：以搭建基础设施和功能扩展为主，挖掘新的垂直领域为辅，加之快速推出一些消费应用并看市场反应为最次。这次我们的 reKognition API 也是乘了 Google Glass 的东风，第一次在设备和硬件上看到人脸识别技术的完美应用。我们现在主要产品还是 2B 或者是 API 产品，对于 2C 的产品我们也有打算，但不是我们现阶段的主要开发方向。
36氪：现在融资状况如何，有扩大团队的计划和打算么？接下来一年的 roadmap 会是怎么样?
Orbeus： 我们这一轮由真格基金和华岩资本领衔，共筹集了 110 万美元。在近一年内应该会保持现在的团队规模，初创企业的成员是求精不求多，硅谷很多 10 人小团队都可以做到支持千万用户级别的产品，譬如 Instergram。明年可能会根据需要扩大团队。接下来的一年我们主要的目标是在 API 领域继续优化我们现有产品，并且为分类器精度的提高继续做贡献。另外也会继续深入挖掘不同的垂直领域的商业用例，并且做出几个被该领域所认可的解决方案。图像识别领域可以开发的东西太多，希望我们能先做好冰山一角，以此为基础发掘新大陆。
这一篇关于 80 后的选择的故事就讲到这里，不管是奔三的 85 前，还是刚开始工作旅途的 85 后，选择都是一个抉择、放弃和改变的过程。正如上篇中提到的，并不是所有人都有勇气在有选择的时候放弃选择，只求问心无愧，不求心安理得。大部分时候我们妥协的结果便是庸庸碌碌，若干年后突然觉得应该奋起求变，但已经有心无力了。“Follow your heart”这句话不是白说。希望大家可以再 Orbeus 团队身上看到一种敢于选择劣势的勇气。下一篇我们要讲的，是投资人和创业专家的眼中，中国草根在硅谷的创业现状。
来源：36氪
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