科创人·智慧芽技术副总裁屠昶旸：技术之路是挑战之路，不愿在大厂空耗岁月

屠昶旸 智慧芽技术副总裁
拥有20多年高科技、互联网行业从业经验，曾在思科、网迅等公司任职。长期从事为企业级用户提供协作开放云平台的技术运营服务，负责云平台的技术运营和相关云管理软件的开发。智慧芽成立于2007年，全球总部苏州，分公司遍及中新英加日五地，屠昶旸负责全球700+研发团队，管理数据、开发、人工智能等。

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文 | babayage
编辑 | 笑 笑
技术人的觉醒时刻
回忆起自己的20多年技术人生，屠昶旸（Simon）用“觉醒时刻”（wake up-time）标注了若干关键点：
觉醒时刻1·计算机是能干正事的：屠昶旸第一次接触计算机是高中时期，在苹果Macintosh上用Basic语言写写画画，“并没什么感觉，像是小游戏”。直到上了大学，用计算机进行力学计算，屠昶旸才切身体会到计算机对于科学计算的极大助力。
觉醒时刻2·神奇的计算机硬件：大学时期机房里的计算机经常会坏掉，大部分原因都是网络连接故障导致与主机链接不通，逼着屠昶旸翻说明书了解各种计算机硬件设备的原理。他至今还能记得第一次见到主机时的震撼感，“好大一台机器，里面是一堆磁盘，角落里还堆着各种打卡的老式机器”。
觉醒时刻3·联网的魅力：大学毕业后，经过一年体制内的工作经历，让屠昶旸彻底明白了一件事：自己只愿做有挑战、有难度的事情，绝不想四平八稳地度过一生。他在1999年加入北大方正，有机会真正深入了解IT业界，了解到联了网的计算机计算能力可以让计算机发挥成百上千倍的效能，算是为日后从事SaaS行业奠定了基础。
“我这个人那时候并没什么远大的理想，但我知道，我不愿意做简单的事，喜欢有挑战、有难度的技术型事业”，直到今天，屠昶旸一直延续着这一人生决策的原则，也正因如此，1998年，那场“技术很简单但偏偏很赚钱”的互联网泡沫，曾经让他深陷困惑。

看不懂“太简单”的互联网泡沫
挑战自我加盟网迅
1998年，北京任何一所大学内的任何一栋理工类专业宿舍楼，都有一个以上的xx.com创业项目，屠昶旸身边很多同事也选择了跳槽，加盟各类“.com”企业。
屠昶旸用“困惑”来形容自己当时的心情，“那一两年真的看不懂，写网页有什么技术含量？可偏偏市场需求特别大，发展也好、融资也快、工资也高，自己追求的技术精进好像没有什么价值，确实有点迷茫”。他也不是完全没动过心思，但是无论如何，都很难说服自己去做一件“太简单”的事。
1999年，在那个“人跑得七七八八”的部门里，因为困惑杵在原地的屠昶旸，成为了老板眼中比较靠谱的人，便交给他一个团队，负责打印设备的通讯模块开发。这项有一定技术挑战性的工作安定了屠昶旸的情绪，彼时的他基本不懂管理，如同很多刚转管理岗的技术大牛一样，仅凭着“能做的你们做、做不了我来”的身先士卒，倒也把小团队带得精神饱满、交付顺畅，同时也初步认识到“团队“ 和 ”个人“的区别。
2001年，全球互联网泡沫破裂的巨响传导到了中国互联网行业，每天都有公司在倒闭。一边是互联网人的哀鸿遍野，另一边，一直坚守技术挑战路线的屠昶旸得到了一份来自美国WebEx的工作邀约，当年的世界头号网络会议供应商网迅（WebEx）为他提供了一份完全符合口味的工作：有难度，有挑战，场景明确。

技术要服务于客户场景
一听就会，一做就错
在WebEx，屠昶旸完成了职业生涯的突破性成长，在这个阶段他也同样标注了两个觉醒时刻：
觉醒时刻4·技术能力成长：20世纪初，中美IT工程师的技术实力差距显著，在WebEx跨国团队的工作经历，以及研发服务于全球客户产品的经历，让屠昶旸在技术和管理两方面逐步成长起来。
觉醒时刻5·血的教训，懂得了技术服务与客户的真意：
“技术服务于客户，这话一听就懂，可真到实践的时候一做就错”。真正让屠昶旸对这句话刻骨铭心的经历是：某家超大型客户使用网迅产品召开在线董事会，突然发生了故障，老板非常恼火，责令所有人立刻解决客户的问题。包括屠昶旸在内的网迅最顶尖技术大脑凑在一起，用了 12个小时锁定了问题并进行了修复，团队上下笑意盈盈地准备向老板邀功，等来的却是老板有史以来火力最为猛烈的批判——“12个小时，一群人都在想解决技术问题，却没有一个人想着先把客户的服务做起来，最终丢掉了这家当时对网迅非常重要的客户。这个教训特别惨痛，以至于我从那之后突然开了窍，时时刻刻提醒自己想想能为客户提供什么服务、解决什么问题”。
此外值得一提的是，当年的屠昶旸并没有意识到，自己成为了To B SaaS这一商业模式的先驱探索者：WebEx是SaaS模式最早的两家创业企业之一（另一家是Salesforce），屠昶旸对SaaS模式的大事小情都堪称门清。
并入思科正式成为管理者
最头疼裁员，最焦躁大企业病
2007年，赴美出差的屠昶旸在电梯里遇见了老板，这位以tough闻名、不苟言笑的老板，居然破天荒地笑着跟他打了招呼，“当时心想，这老板以前是VP级别的人说炒就炒，怎么突然就变nice了？”
2007年5月25 日，思科32亿美金收购网迅的消息官宣，老板的好心情之谜揭开了谜底，屠昶旸11年的思科从业生涯也正式宣告开始。
（2007年10月，智慧芽PatSnap成立。）
网迅在被思科并购之前，典型的硅谷创业公司的文化，简单，直接，技术和产品第一。而在思科，就有很大的不同，需要接受正规的管理培训、执行严谨的流程制度，也经历了很长一段时间的磨合和适应。因为适应能力较强、对管理有着不俗的悟性，屠昶旸逐步成长为了一名资深的技术Leader，最多时，他管理分布在全球各地的超过300名工程师。
屠昶旸·研发管理专题Q&A
Q1.  最头疼的管理难题？
A.第一次裁员，2008经济危机后公司决定优化全公司研发人员（那时全球IT企业都在裁员），需要固定裁10%，当时的团队要么是我亲手招进去的人，要么是共事多年的同事，而且我们BU的业绩和增长态势都很好，10%的裁员比例确实很头疼。 
Q2.  如何敲定10%名单？
A.我的思路是先确定哪些人一定留，包括团队核心、潜力员工、往年业绩。最终确定的名单会以绩效为主评价。
Q3.  研发绩效是研发管理普遍难题，您采用的绩效评价方法是？
A.首先不会是单一指标评价，技术人都太聪明，你定的单一指标他总有办法应对。
研发绩效管理的起点是招聘，从招聘开始就要招到优秀的人；其次是人岗匹配，人要放在正确的位置，要照顾情绪和成就感；第三，主观评价在软件行业是必不可少的，大概占比在50%以上。 
Q4.  大型团队的主观评价权一定是分散的，如何保证主观评价标准的相对一致性？
A.首先，基于信任机制的层级授权，一把手一定管不到所有人，但一定有时间与中层保持沟通、对齐思想；其次是设定奖励机制，我们做的是评选明星工程师，明确我们奖励的行为、特性和评价维度，比如跨业务范围协同，比如技术创新，将优秀行为与结果挂钩的挑出来，每一季度进行奖励，告诉大家应该向哪个方向发展，通过个体荣誉进一步凝聚普遍共识。
人才分布基本是正态分布的，你只需要抓头和抓尾。
复盘在思科11年职业生涯的最大感触，屠昶旸总结了一收获一头疼：收获是，在一家追求卓越的企业中亲身体会到了如何实现卓越。思科是一家通过大量并购和裁撤保证自身竞争力的企业，任何一个业务领域，思科只接受top 2的市场位置，如果不符合标准就果断放弃，“在这样的企业待久了，自己也会产生这样的气质。”
头疼的是，大企业的很多工作时间都要用于沟通，而其中让屠昶旸最受折磨的是非必要的重复沟通。“2015年之后，我感觉自己的很多时间都是浪费掉的，不停的开会、展示自己的团队、与其他跨国团队协调，导致产品创新很慢，譬如Zoom就是在WebEx被收购后、创新变慢的时机迅速发展起来了……最终下决心离开思科，是一年半时间内我的上司换了四个。在新的上司面前，介绍我们团队是做什么的、有什么强项、未来计划做什么，同样的话讲了4次，那是压垮骆驼的最后一根稻草。”
2018年，屠昶旸离开思科，加盟国内科技创新情报SaaS服务商智慧芽。
 
大数据人工智能助“芽”生长
2017年，智慧芽创始人张济徽初次登门拜访屠昶旸，后者婉拒了盛情邀请，“对专利的价值理解不上去，当时只觉得是个不太重要的事，自己不懂，也就不知道怎么能帮到对方”。
不久之后，张济徽再次造访，详细描述了专利数据积累在驱动企业创新方向上的作用机制，并且描摹了一整张研发创新SaaS的宏伟蓝图，这一愿景触动了屠昶旸，“接触了团队，朝气蓬勃但有点缺乏经验，让我想起了当年刚加入网迅时的自己”。
“这么多年，我也没什么变化，依旧谈不上有多宏伟的理想，可也依旧想尝试挑战有难度的事情”。加入智慧芽，屠昶旸的技术战略力、领导力毋庸置疑，但技术细节与自己擅长的有一定夹角，这位老兵硬是拿出令年轻人佩服不已的勤奋努力，完成了对所需技术细节的深度了解。
科创人：能否介绍下智慧芽的业务战略规划，以及您勾勒的技术实现路径？
屠昶旸：智慧芽最初是以PatSnap全球专利数据库产品切入市场，目前的战略方向是科技创新情报SaaS服务商，产品矩阵包括：PatSnap全球专利数据库、Innosnap知识产权管理系统、Insights英策专利分析系统、Discovery创新情报系统、Life Science系列数据库等，服务创新研发的不同周期、不同环节和不同角色。
在数据源方面，智慧芽积累了1.7亿多个全球专利数据、2.2亿多个化学结构数据，以及千万级财务新闻、科技文献、市场报告、投资信息等全面海量数据，并在生物医药、新材料、汽车等行业建立垂直行业数据库，为了真正实现产品级应用，一定离不开机器学习、计算机视觉、自然语言处理（NLP）等人工智能技术。
在数据处理方面，智慧芽通过NLP（自然语言处理）、CV（视觉计算）、机器学习等人工智能技术支持，可实现自动化、智能化的数据挖掘和文本挖掘，并做到深层次的语意搜索。截至目前，智慧芽可提供3种语言检索方式，专利数据每周更新，90%数据可实现机器自动化处理，并达到秒级产品响应速度。
全链路数据能力及跨领域复制能力同样重要，智慧芽已经形成了强大的“数据加工厂”模式，全方面锤炼数据能力：第一，核心数据处理能力包括图像处理能力、自然语言处理、光学字符识别（OCR）和机器翻译等，保障数据全面性、时效性；第二，在数据加工上，智慧芽形成独特的优势——数据标注工程和数据特征工程一体化体系，实现了数据标注智能化，大大提高处理效率，也实现了训练样本的自循环，大大降低处理成本；第三，基于机器学习的智能匹配和分类体系，分类准确率大于96.3%。目前，智慧芽数据加工厂已经进入了2.0阶段，在人机结合、自动化2.0、可拓展可复制以及跨领域的算法驱动和知识链接能力上，智慧芽还在不断提升。
智慧芽AI基础研究方面投入非常大的精力，自研核心技术的针对特定行业的预训练模型，取得了很好的应用成果。通过深度学习、自然语言处理以及预训练语言模型等前沿人工智能技术的运用，实现在海量全球多语言专利文本中进行自动化、智能化的数据分析与文本挖掘，进一步实现深层次语义分析，为用户提供更加精准地语义检索服务。
从不同的数据源入手，智慧芽进行了细粒度地文本实体抽取、实体关联、问题关联、领域关联、特征选择等方面的数据治理，通过领域语义图谱、文本/图片训练样本和预训练模型等，通过自研机器翻译引擎系统，智慧芽打通了不同专利文本之间的语言壁垒，使得面向全球TB级专利文本的分析、检索以及语义挖掘成为可能。
专利智能语义检索系统，主要在专利预训练语言模型的基础上，基于DSSM架构采用BERT孪生网络来获取文本的浅层语义信息，在检索层面，采用传统关键词检索以及向量检索相结合的方式，既保证了检索结果的覆盖率，也保证了检索结果的相关性。通过基于预训练语言模型的智能语义排序方法的应用，智慧芽专利智能语义检索系统取得了巨大的技术突破以及商业价值。
科创人：如今按照您的理解，智慧芽未来为客户真正实现的价值是什么？
屠昶旸：易用、广泛的数据库，广泛的知识产权全系列产品，前瞻性的创新研发系统，其中创新研发系统是我最有兴趣的。服务知识产权发展的本质上是服务创新发展，智慧芽基于专利大数据除了继续服务于知识产权和创新保护，服务于围绕“创新“ 的生态——譬如我们的服务于研发决策的创新情报系统Discovery，服务于金融机构的科创力评价系统TFFI，服务创新药研发的Pharmsnap系统等。
智慧芽为客户实现的真正价值，是希望为以企业为主体的创新全流程提供效能软件和工具，助力创新研发活动的高效和高质量。