在各种市场机会的切入中，朱珑透过各个渠道找到了苏州公安局主管技术的副局长。副局长只在课间休息给了朱珑三分钟见面机会。看着朱珑的一大堆“学术”背景，全球三大AI实验室的博士，图像目标测试的冠军，局长说：“好呀，我们现在套牌车的识别率不到30%，如果你能将识别率提升到70%，我就考虑用你们的。”因为很多名牌大学都没把这个课题做下来，局长只认效果。学术背景只能“敲敲门”，能否进来还得看你的“砖”够不够“硬”，副局长给了朱珑几个星期的时间。
找到“魔鬼”和捅开“窗户纸”
如何捅破问题的“窗户纸”?怎么优化、取舍、结合?怎么把“魔鬼”找到?需要物理学家精准描述世界的气质和找到“魔鬼”细节的感觉。
接下苏州公安局长话的活儿，朱珑和林晨曦他们做了几个维度的事情。一是研究实际应用场景，找到解决问题的关键维度。其二把图像识别理论和产业难题和业务结合，变成这个应用场景的算法模型。“AI不是产品，它需要和具体的应用场景结合，解决具体问题。”一个算法模型并不适合所有的应用场景。这两个维度都非常关键。
就像网吧监控和道路行车监控需要捕捉的关键点就不一样，车牌识别之所以识别率不高，事实上选择识别的维度同样是关键。在过去对车牌的识别焦点主要车牌上，光线、车速，都会影响它的识别效果，而且还有很多套牌车，随时换牌。
朱珑他们想到如果能够将“车牌”与“车脸”同时识别，其识别率精准率就大大提高。因为很多套牌车常常会更换车牌，但是“车脸”和“车型”却不能更换，主流车型就那么几十种，“车脸”就那么几十种种，依图是第一个想到把这两个维度结合在一起的。就像人对一个车第一眼的识别和记忆一定是“车脸、颜色、车牌”同时摄入而不只是去盯着车牌的道理一样。
似乎想到“车脸”这事不是难事，但很多事情就这么一层“窗户纸”，当所有的人都把注意力集中在车牌这个“死胡同”出不来的时候，谁能够跳出想到其他关键维度，这个灵感就是那种说不清楚的“感觉”。这个感觉应该来自两个维度，除了朱珑在各AI名师下“耳语目染”的积累，同时也应该与他们每天见5拨警察，和他们几乎是泡在一起，体会他们的现实场景和工作场景的“悟道”有关。
我搜索依图科技的公众号，看过一段朱珑与上海交大学生做讲座的视频，有几个印象很深的信息。一是朱珑说Alan Yuille给了他物理学家精准描述这个世界的“气质”。
他谈及了他的导师Alan Yuille教授，这个霍金的学生，物理学博士毕业，既在UCLA统计系任职，同时又在心理学系、计算机系、精神病学、生物行为学系任客座教授，研究过量子引力、机器视觉、生物视觉、神经建模、认知模型等。朱珑说：“这个导师给了我不一样的物理学家精准描述这个世界的气质，一种不一样的颗粒度。”
很多人应该会觉得朱珑认为导师给了他“物理学家描述这个世界的气质”，这个说法比较有趣，通常很少有人说导师给了自己一个气质。不过应该说朱珑的表述是精准的，百度里关于气质的定义是就是“表现在心理活动的强度、速度、灵活性与指向性等方面的一种稳定的心理特征。”对事物感受的强度、速度、灵活性和指向性不一样，才能做出和别人不一样的东西，这确实是朱珑老挂在嘴边的“那种感觉”。
二是“idea is cheap”，魔鬼藏于细节之处。”朱珑说，不管是在学术界还是行业领域，在全球顶级的学府、实验室和企业中，每个创新的idea都是聪明人都会想到的，而在英雄所见略同之后，决定成功的关键在于执行的每个细节中，这是由数学、物理、工程等基本功体现出来的。