澳門90后跑出“AI視覺大模型第一股”，極視角創始人陳振杰：智能應用必然替代重復性腦力勞動

本文來源：時代周報 作者：何珊珊

今年3月底，極視角（06636.HK）成功登陸港交所，成為“AI視覺語言大模型第一股”。

對34歲的陳振杰來說，那是一個階段性的創業成功時刻。極視角由陳振杰2014年創立，歷經多年發展，成為AI計算機視覺領域的明星公司。

AI視覺賽道從不缺玩家，海康威視等傳統安防巨頭、商湯和曠視等AI原生企業早已重兵布局。極視角要在巨頭環伺之下求得一席之地，并不容易。

“2014-2015年是最艱難的階段，當時公司只有Demo，沒有成熟產品，也沒有營收。”極視角創始人、董事長陳振杰對時代財經回憶稱。當時，AI還并不為外界熟知，不受資本認可，陳振杰沒有選擇繼續走大廠拿高薪的就業路徑，而是一頭扎進計算機視覺領域開始創業。

過去十余年，國內AI賽道創業經歷了殘酷的淘汰賽。同處計算機視覺領域的“AI四小龍”，在新一輪的AI浪潮當中，逐漸失去舞臺中心的位置。業內玩家們亟需在新的競爭中，盡快完成從熱門概念到商業落地的艱難跨越。

天風國際近期發布研報稱，隨著人工智能技術持續發展與成熟，下游客戶對計算機視覺解決方案的需求日益增長。相關需求不僅集中在人臉識別等傳統應用領域，也正逐步拓展至更多新興應用場景。而在經歷2023~2025年的快速發展后，AI產業的價值重心正在從模型能力轉為企業AI落地。

時值時代財經十周年，我們推出特別策劃，聚焦成長迅速的商業新銳，作為受訪嘉賓，陳振杰復盤了從澳門北上創業的完整歷程，拆解了極視角“算法平臺”路線的底層邏輯，也分享了對AI產業周期、商業化落地與上市后戰略的深度思考。

陳振杰自稱是一個喜歡做戰略規劃的人，并希望通過落地執行驗證自己的想法。“選擇AI創業的原因并不是基于復雜的技術判斷，而是一個簡單邏輯：人力越來越貴，機器代替人力是必然的。以前機器生產替代了部分體力勞動，未來智能應用肯定會逐漸替代腦力勞動。”

他還表示，進入AI這個長期賽道創業，可能需要幾年甚至十幾年才會爆發。短期資本冷熱只是階段性波動，要摒棄賺快錢的思維。

極視角 陳振杰 圖源：受訪者供圖

靠200萬融資熬過生死線

陳振杰1992年出生于澳門，有中山大學和北京大學等名校背景，以及貝恩、畢馬威、騰訊等實習履歷。2020年，他入選福布斯亞洲30位30歲以下精英。

簡歷的另一面，是艱難的創業過程。

極視角的起步難度遠超預期。陳振杰復盤稱，創業初期公司生存一度非常艱難，只能海量地去約見投資人，“當時多數人對AI賽道連基本概念都沒有。”除此之外，創始團隊三人分處三地溝通成本極高，團隊零薪酬僅靠積蓄維持，早期商務、人員管理全部從零摸索。直到2015年春節，公司拿到200萬天使輪融資才渡過生死線。

“選擇創業不是一時熱血，是基于一個非常樸素的長期判斷。當人力成本持續上升，機器替代體力勞動已成現實，未來智能應用替代重復性腦力勞動是必然趨勢。AI是一條能做十年、二十年的長賽道，哪怕短期內不被資本認可，底層的產業趨勢不會變。”陳振杰表示。

就在拿到“救命錢”的同一年，極視角為運營商營業廳上線智能零售算法，首個智能零售算法商業項目落地。首個項目的產業價值正向反饋，讓陳振杰確信AI的價值最終要落在產業場景里。

陳振杰認為，團隊之所以能夠熬過低谷，在于對賽道長期方向的共識，并且從第一個項目驗證了AI能切實幫助企業降本增效。而另一個不得不提的因素則是，同窗合伙人之間信任互補，未產生過核心利益分歧。

極視角2017年推出AI視覺算法商城，“類似蘋果的AppStore”；2024年切入企業大模型定制落地業務。截至目前，累計落地6000余個產業項目，政企客戶超3000家，覆蓋能源、軌道交通、制造、環保等細分行業。有市場機構分析，隨著AI產業重心由模型參數比拼轉向企業端落地服務，以及傳統行業智能化改造需求集中爆發，AI視覺與大模型解決方案市場將迎來擴張紅利。

過去十年，陳振杰認為極視角踩中了三大行業周期。2014-2015年提前進入AI視覺賽道，避開移動互聯網末期的流量紅海；2018-2022年借助產業數字化轉型浪潮，依托平臺模式快速覆蓋政企客戶；2023年以來聚焦垂直行業大模型落地，避開通用大模型的同質化內卷，主攻視覺語言大模型與行業智能體落地。

“澳門適合創業想法萌芽；深圳濃厚的科創氛圍與充足的人才供給，適合完成0到1的技術驗證；2021年總部從深圳遷至青島后，山東完整的工業門類則為AI落地提供了海量實體場景。”談及公司的發展軌跡，陳振杰向時代財經表示。

平臺模式降低項目落地成本

從資本泡沫到落地寒冬、再到大模型爆發，國內AI行業至今經歷了三輪周期。在這個過程中，創業公司要么囤積到更多子彈，要么盡快找到自我造血的途徑，否則大概率將面臨出局。

陳振杰對此的思考是，技術是AI創業的底層要求，無底層平臺和自研技術則無競爭力。但與此同時，技術必須落地產業、完成商業變現才能產生價值。

發展初期如何與其他AI企業差異化競爭，在市場中找到自己的位置，是一項嚴峻的考驗。不同于一眾同行，極視角試圖走通的是平臺模式——通過AI視覺算法商城，串聯起算法供需雙方，尤其滿足各行各業長尾企業的市場需求。當需求方購買一項算法服務，平臺則與開發者按照一定比例分成。

盡管模式新穎，對一家初創公司來說，在缺乏資源的情況下去獲得企業客戶并非易事。陳振杰向時代財經稱，早期行業存在信任壁壘，政企客戶更傾向于選擇從業多年的老牌企業；公司對頂尖人才吸引難度也遠高于頭部大廠。年輕企業只能依靠平臺模式、長期股權激勵與產業落地前景爭取突破。

針對AI技術“落地難、復用難、盈利難”，他認為，落地難的核心是縮小技術與產業現場的鴻溝，團隊要下沉到一線場景，用輕量化產品降低客戶試用門檻；復用難要靠平臺化解決，沉淀標準化通用技術模塊，再結合開發者生態滿足細分需求；盈利難則需要構建可持續的商業化體系，以標準化產品與服務形成穩定營收，以定制化方案創造高價值收益，同時布局新興賽道拓寬商業增長空間。

雖然被外界視為平臺型企業，但極視角并非只做輕資產平臺。

“公司一直重視底層自研建設。”陳振杰回應道，“早期落地項目時我們就發現，傳統單一自研的模式場景適配性弱、落地成本高，無法匹配海量行業的碎片化需求。”

他告訴時代財經，極視角最終選擇的路徑是“深耕底層技術自研，上層生態覆蓋場景”，以自研技術為基礎，搭建產業AI平臺體系，再依托平臺生態適配多元細分場景，持續降低產業落地的邊際成本，形成區別于傳統模式的可持續產業化路徑。

在這種策略下，陳振杰認為極視角能夠使產業算法在實體場景中落地。此外，通過自研星際視覺語言大模型，依靠自然語言指令即可精準定義目標物體和場景，一鍵生成定制化識別模型，滿足多場景智能識別、目標定位與場景分析需求。而更具明顯商業效應的是，通過自研工具鏈，算法開發、測試、部署、運維全流程標準化，大幅降低了單項目落地成本。

要摒棄短期風口思維

這一賽道的市場規模仍在持續擴張。

據弗若斯特沙利文預測，到2029年，中國新興企業級計算機視覺解決方案的市場規模將達到970億元，2024年至2029年的復合年增長率為54.3%，滲透率有望進一步升至53.2%。

市場紅利之下，面對市場普遍關注的“上市即拐點”問題，陳振杰坦陳，IPO募集資金將主要用于技術研發、商業化擴張與補充流動資金，核心方向是迭代行業專用視覺大模型、完善全鏈路工具鏈等。

據招股書披露，極視角本次約4.34億港元募資凈額中，60%將投入研發，重點用于大模型及AI基礎設施建設及產品升級；30%用于提升商業化能力，推進全球化戰略；剩余10%補充營運資金。

在陳振杰看來，相比傳統產業巨頭，年輕團隊有兩大核心優勢：一是決策鏈條短、迭代速度快，扁平化管理下可快速跟進大模型、具身智能等技術變革。近兩年快速布局與落地大模型解決方案，形成第二增長曲線；二是更懂長尾碎片化產業需求，團隊長期下沉一線，能捕捉到大廠忽略的分散輕量化視覺需求，依托平臺與生態實現海量場景覆蓋。

對于當前想要入局硬科技、AI賽道的年輕人，陳振杰認為，創業者應該首先扎根一線，再談技術創新。更為重要的是，創業團隊要摒棄短期風口思維，做好十年以上的長期規劃。

從澳門、深圳到青島，這個年輕創業者把一個冷門賽道的小團隊做成港股上市公司。陳振杰回顧這段創業經歷時稱，十年時間驗證了硬科技長期主義路徑的可行性。對于未來十年，他的目標是持續迭代大模型技術體系，為企業提供智能體與Token服務，降低實體產業智能化升級門檻，讓視覺AI成為千行百業數字化轉型的通用基礎工具。