12個員工，60平米，被拒絕100多次，他到底是怎樣站上浪潮之巔的？
自古英雄出少年，1978年出生的朱瓏就是這麼一位。
他從小學習優異，22歲進入加州洛杉磯分校攻讀博士，並先後在麻省理工、紐約大學的人工智慧實驗室工作。在博士求學過程中，他還拿到過國際計算機視覺演算法競賽“影象目標檢測 ”的第一名。
不過，朱瓏並不滿足於在待在實驗室，還想下海折騰折騰。
有這想法的還有林晨曦。他是朱瓏的發小，兩人讀同一所小學、同一所初中，同一所高中，直到上大學才分開。
在上海交大，林晨曦勇奪全球大學生程式設計總決賽的冠軍。畢業後，先後在微軟亞洲研究院，阿里工作，ofollow,noindex">阿里雲 的飛天分散式作業系統正是這位老兄的傑作。
“人工智慧的商業化已經成熟，人臉識別即將爆發，”
“太好了，一起創業如何？”
朱瓏緊緊地握住了林晨曦。
你想啊，朱瓏長於高精度的深度學習以及計算機視覺演算法，而林晨曦擅長把大規模計算能力工程化和產品化，兩人簡直就是絕配！就這樣，2012年9月29日，依圖科技 在上海誕生，並把主攻方向對準安防行業。
但是，再偉大的公司也是從平凡的第一步開始的。剛開始，要資金沒資金，要場地沒場地，兩人唯一擁有的資源就是熱情與創意。
為省錢，頭半年，兩人沒有拿一分錢報酬，而且全體12個員工都擠在閔行吳中路那間不足60平米的二居室，困了就在沙發上打個盹，或者在椅子上將就一宿，“沒有加班這個詞彙，這是大夥存在的方式。”
你知道的，人臉識別看似一瞬間，其實技術門檻非常高，“需要同時擁有人臉檢測、關鍵點掃描、大資料分析等3個核心技術，”全世界都沒有幾個團隊搞得出來，日後我國計算機視覺界赫赫有名的“一桶筐湯”中的另外三家，依圖、格靈深瞳、商湯科技 ，即便在重量級大咖的加持下，起步也異常艱難。
不過，對於天才的朱瓏與林晨曦來說，困難是暫時的，“每人手裡都有六、七項專利。”果然，僅用了4個月兩人就搞出了3套解決方案，“人臉識別率高達到92%。”
在接下來的2個月，朱瓏一口氣跑了上海15個區的120多家單位，就連崇明縣的街道辦事處也沒放過。可惜，沒有一個單位願意搭茬。
你想啊，朱瓏是技術出身，平日裡接觸的不是科學家就是程式設計師，哪裡有什麼企業或者政府人脈，尤其朱瓏剛剛從美國回來，就想一口吃個胖子，想從高度敏感的安防行業分一杯羹。你以為自己是馬雲，還是馬化騰，人家能讓你進單位的門就算很給面子了。
怎麼辦？
就在此時，2013年3月4日，長春發生了一起震驚全國的嬰兒丟失案。當時，警方在長春城裡撒下全部兵力，掘地三尺，也沒有找到嬰兒，後來才知嬰兒乘坐的車輛是套牌車，一般的車牌定位方法根本不起作用。
“如果能識別出套牌車，不就可以破案了嗎？”朱瓏突然來了靈感。在當年二季度例會上，他決定採取兩步走的策略，“先識車輛再識人！”
霎時間，公司全體25個員工傾巢而出，“每天在大街上抓拍50輛車輛。”很快，建立了一個底層汽車資料庫。不過，識別車輛與識別人不一樣，光靠車牌的5點識別遠遠不夠，“一旦套牌或者遇到惡劣天氣，精確度就下降到30%。”直到後來，團隊將特徵點提高到60個，識別率才提高到了50%，湊乎能用。
機會終於來了。當年4月，朱瓏通過七拐八拐的關係，找到了江蘇一家地級市的公安局。當時，人家已有合作伙伴，但礙於“海歸”、“博士”的光環，勉強答應見朱瓏一面，“時間是3分鐘。”是的，就三分鐘！
朱瓏非常清楚，他早已不再是麻省理工的海歸博士，紐約大學的教授，而只是一個普通的客戶經理，“必須拿出乾貨來！”所以一見面就直奔主題，“我們可以把套牌車的識別率從30%提高到70%！”“什麼？翻一倍？”結果公安局長驚呆了。
海口是誇下了，可將行車監控率從50%提高到70%難度太大了。團隊前前後後折騰了個把月，即便把車牌特徵點提高到120個，識別率也才能到55%。有成員抱怨朱瓏打高射炮，放衛星，“光線、車速，都會影響識別效果，而且還有很多套牌車，隨時換牌。”
直到朱瓏走訪了25個監控點，跟60多個民警座談，他才意識到光靠識別車牌是不行的，所以決定換個思路，“將車牌與車臉同時識別！”也是，很多套牌車常常會更換車牌，但是車臉和車型卻無法更換，而且主流車型就那麼幾十種，車臉也最多上百種。
“車臉、顏色、車牌同時攝入！”
思路一換不要緊，識別率蹭蹭上漲。兩個月後，等正式的“蜻蜓眼”車輛識別系統做出來，識別率竟然達到驚人的90%。
結果，依圖產品一上線就幫助當地警方破獲了一起超過10萬元的入室搶劫案。當時，犯罪分子得手後得意洋洋駕車逃離現場，警方接到報案後，馬上運用“蜻蜓眼車輛識別系統”進行過濾，10分不到就鎖定涉案車輛，30分鐘後就抓到了犯罪分子！
首戰告捷，朱瓏信心大增。
此後，他按圖索驥，把全國的公安系統作為重點突破物件。不過，你以為公安系統那麼容易就切進去？此後的3個多月，朱瓏跑了大半個中國，尤其在反恐形勢嚴峻的西北，差不多每個縣都跑了一遍，“洽談的多，落地的少。”
關鍵時候，福州老家伸出了援助之手。
從2013年10月開始，福州交警開始使用基於視訊流的依圖智慧車輛識別系統，“覆蓋了三環以內的89路視訊。”此外，基於視訊流自動獲取人像並可開啟“黑名單監控模式”的人像卡口系統也投入使用。
在此基礎上，朱瓏一鼓作氣實現品牌識別、假套牌庫分析、基於視覺特徵的“以圖搜車”，先後應用於8個省公安廳，並獲得了公安部的科學技術進步獎，“車輛捕獲率大於99%，號牌識別率大於95%，車輛品牌識別率大於95%。”
是時候從“識車”轉向“識人”了！不過，緊靠兩人湊的那一百多萬明顯不夠用了，找資金成了第一要務。
說到天使投資，當然首選真格基金 。2013年11月底，朱瓏、林晨曦來到徐小平位於國貿的家中，三個人從下午 3 點一直聊到凌晨1點，“用完下午茶，再吃晚飯，吃完晚飯再吃夜宵，”到了凌晨又到樓下的酒吧泡了一個小時，最後睡在徐老師的沙發上！
大夥都知道，徐老師的投資風格一般是20分鐘搞定。為什麼這次談了那麼久？原來朱瓏連份像樣的專案計劃書都沒帶，完全是靠一張嘴在噴，而且徐老師根本聽不懂什麼叫人工智慧！
不過，看在朱瓏能夠滔滔不絕地講上9個小時，徐老師最後被徹底感動了。所以到了後半夜，趁大夥犯困的時候，徐老師丟擲一口價，“ 200 萬美金，佔比 20%。”沒有想到朱瓏立馬清醒了，“200 萬美金，佔比 16%！”最後雙方各退一步，“100 萬美元 8%。”
資金一到位，問題就好辦多了。3個月之後，朱瓏就在人像識別比對、人臉識別等5個領域搞出了產品，依圖也成為了國內首家在1億級以上人像庫進行人臉靜態比對識別的公司，“涉及1:1 比對、1：N 比對、活體檢測等多個技術。”
尤其是人體檢測技術，哪怕照片錯誤百出，人像識別準確率依然高達 98%，“無論那張臉是化了妝、已經變老、打了過量玻尿酸，還是被美圖軟體磨了皮的，統統5秒鐘搞定。”
2014年11月，依圖靜態人像系統一舉協助廈門公安成功比對12名嫌疑人，協助偵破盜銷“三車”、入室盜竊、搶奪、扒竊等案件7起，“10多年沒有偵破的案件10分鐘搞定。” 很快，公安系統颳起一陣蝴蝶效應。上海、武漢、深圳、濟南、貴陽等地的公安接踵而至，場景涉及刑偵、交通、交警、情報等10個方面。
合作的城市一多，朱瓏總結出一套南北方營銷方案，“南方更追求創新，比如一個城市用了一個功能，另一個城市就希望有更新的功能。而北方城市是穩妥型，哪怕技術世界一流、一聽說沒有城市用過，就不敢用。”因此，朱瓏要求團隊3個月一小更新，6個月一大更新， 9個月更換一個新版本，“永遠走在客戶的前面。”
事實上，公安系統在使用依圖的產品後，辦案效率明顯提高。據說武漢在使用了依圖人臉識別系統後，兩個月就破了100多起歷史懸案。依圖的人臉識別牛到什麼地步呢?
這樣跟你說吧，哪怕是網咖攝像頭拍下的那些煙霧裊繞，朦朦朧朧的影象，都有90%的概率找出人是誰。很多實戰成果就連朱瓏自己都嚇一跳，“人臉識別系統自我更新速度超乎想象！”
有了公安的支援，很快，朱瓏就建立了一個全球最大的人像比對平臺，“通過海量資料迭代和演算法優化，可以在0.5秒內找到一個人。” 在最新的國際人臉識別供應商測試結果中，依圖科技的人臉識別演算法獲得了四項測試的第一，一舉將谷歌以及俄羅斯的沃科德（ Vocord）甩到身後。
要知道，2012年朱瓏回國的時候，當時的人臉識別誤報率為千分之一，而2016年，依圖的蜻蜓眼人像識別比對系統把誤報率降低到了億分之一，“4年提高了10萬倍。”
人工智慧的風口終於來了。在2016年年初和年尾，阿爾法狗以無可爭議的實力戰勝了九段高手李世石、柯潔，人工智慧開始走入大眾，並帶給了朱瓏更多的機會。青奧會、珠海航展、G20峰會……都有這款名為“蜻蜓眼”的人像識別比對系統作“定心丸”。
G20期間，寧波市政府在關鍵路段的地鐵站布了10個攝像頭，3周就抓了9個在逃犯人，“從攝像頭實時捕捉地鐵站畫面，到後臺監控警報響起，中間不超過1秒鐘。”
目前依圖的產品進入公安、銀行、保險、海關、電信、地產、醫療等15個行業。一些地方的海關邊檢開始使用依圖的人臉識別技術，“沒有辦法，只要依圖參加的招標，識別率總是第一。”
2015年上半年，朱瓏帶隊參與了一家大型股份制銀行的人臉識別測試，又是從18家供應商中脫穎而出，僅僅3個月後，該行的遠端視訊櫃員機就上了線，“無需銀行卡，直接刷臉取款。”
目前，依圖科技拿了幾千萬美元的A輪、B輪融資，國內頂級的風投如紅杉資本 、高榕資本 ，雲峰基金 紛紛都伸出了橄欖枝。C+輪融資後,依圖科技估值已達150億，最讓投資人興奮的是依圖科技已經開始盈利！
有機構預測，自2017年到2020年，人臉識別市場規模將增長166.6%，在眾多生物識別技術中居於首位。到了2025年，單純的人臉識別技術市場規模將上升至1000億。這無疑給了朱瓏巨大的想象空間。
識別車、識別圖、識別人臉後，朱瓏的下一步目標是“城市大腦”，那是真正考驗人工智慧的高難課題，“需要呼叫道路上的攝像頭資料，捕捉車輛、車牌，分析車輛的運動軌跡，對道路交通建模，讓機器深度學習不同路段的相關性，繼而提出緩解交通擁堵的策略，包括調整紅綠燈時長等等。”
“創業公司要做的就是把一個個0變成1，有1就有2，有2就有3，3生萬物，什麼時候創業都有機會，因為這個世界永遠需要更便宜，更高效的解決之道。”