對2016年的姜意來說，過去十一年是一條蜿蜒的盤山公路。從2005年那個起點，他還看不到自己做的事跟核磁共振成像、用影像識别減少癌症誤診，甚至描繪大腦地圖的中國腦計劃有任何的關聯。
2005年，姜意從武漢理工大學的計算機系畢業。他很快在上海徐彙區一座普通寫字樓裡租下一處辦公點。這間最初隻有一個人的公司為一些稍大的企業提供it裝置并編寫一些簡單的軟體。接下來五年，他的公司兩度陷入發不出工資的拮據，姜意在其間突然白了頭發。2011年，公司調轉方向跟中科院上海神經所開始了一項核磁共振成像的研發合作。這個項目在當年虧損，卻成為他們進入科研和醫療的轉折點。2016年，姜意的公司成為中科院、高校和三甲醫院的供應商，是上海地區少有的熟知高校、醫療領域科研it需求的系統內建商。
雷鋒網在2016 hpc china上采訪了姜意。在超過十年的輾轉之後，承藍科技已經從一個小作坊，變成了時下it技術公司們最願意結盟的一類合作夥伴。盡管還是規模不大的公司，他們在殘酷的環境中生存下來，熟知某個細分行業一線的需求，同時對新技術敏感開放。當我們大談人工智能、深度學習這些新浪潮時，往往是這批熟知行業的公司過渡了技術前沿與一線應用之間的隔閡。
2015年的承藍科技有3000萬左右的營收，它距離一家商業上非常成功的公司依然非常遙遠，但距離姜意這個個體多年前出發時想要的“做一點事出來”是有一點點靠近了。
以下是承藍科技姜意自述，雷鋒網(公衆号：雷鋒網)整理。
從學校畢業後，我加入了一個朋友的公司，做技術方面的工作。那是個短暫的經曆，積累了一點人脈和資源，但朋友公司很快倒閉了。我就想繼續在這個領域走下去，然後就開始自己創業。
那時候還沒有明确的創業的概念，比較簡單，比如說寫寫小的軟體，順帶圍繞着賣賣各種裝置和服務。2005年，在上海徐彙一座普通寫字樓裡租了一個小辦公室以後，一家一個人的公司就這樣辦起來了。當時這樣的公司很多。
寫字樓裡沒有客流，客戶都是我們主動聯系的，要翻企業黃頁、打電話。當時客戶都是一些很小的企業，都是幾十個人的崗位。我們給他們寫一些工具軟體，像資訊管理、經銷存之類的，然後在适當地賣各種裝置和服務進去，比如說伺服器、電腦等等。
那個時候，技術含量比較低，像個作坊。到了07年的時候，公司還是很小，因為很多東西沒有規範好，就造成了一些帳款回不來了，我就老去客戶那邊催款。
有個經曆讓我印象特别深，對方快要倒閉了，公司其實也不是特别小，還是有廠房的那種。然後我就跟他們老闆說，必須得給我錢，這差不多是我們生存的根基了。印象中那筆錢大概有十幾萬吧，我賺的隻是其中很小一部分，但是可能連本錢都收不回來了。我就一直待在那裡，待了一個禮拜。一個禮拜以後，我發現基本上要也要不回來了，與其天天時間耗在這裡，不如把它忘了，重新開始。
那是我們壓力最大的時候，因為剛經曆了賺到一點錢，然後陸陸續續各種收不回來，幾乎讓我們破産。我的頭發也在那個時候白了。
重新起步的時候，就是從各種業務裡摳一點錢出來，我還辦了好些信用卡，因為不能違約，糟糕的時候一個月要還很多利息。也有朋友幫忙借一點。我們今天公司的自然人股東裡面，就有一個是我們在04、05年就認識的。十年了，有時候有困難，他都是鼎力相助。
盡管這樣，07年以後我們在業務上還是重複以前的老路。當時就是比較倔吧，必須得沿着這個方向做下去。一方面我對程式是非常熱愛的，我們接的那些項目，軟體全都是我一個人設計，一個人開發的，甚至經常寫到三點多，然後周六、周日還得寫，白天又繼續工作的狀态。我在心裡想着這一次要規範一點，做得更好一點。我們想盡辦法要活下來。
然後到了09年的時候，壞賬的問題還是又來了。這裡面有一些是金融危機的原因，很多小企業倒閉了。這讓我特别灰心，我就想，從那個時間點開始，如果能找到新的方向，我就繼續做下去，如果找不到可能就會放棄。各種生意不付你錢，或者回不了款，沒有辦法。我要找到一個永遠不會拖欠我款的機關。
09年 - 10年的時候，我們挑選了原來規模大一點、信譽好一些的企業，做了一些活，讓公司稍微盤活一點，加上賬上還有一點點錢剩下，我們要開始和原來一些業務做一個了斷了。
到了2011年，是我們比較重要的一個節點。我就開始轉向到科研或政府的業務上去。當時想的很簡單，因為前面受了太多委屈，突然到了一個機關，一些客戶上，這些客戶永遠不會欠你錢。你會做很多努力，不管各種技術方案，讓他認可你，然後做完這些項目，也不會拖欠你的帳款。這就能非常開心地做下去。
在這之前我們從來沒有跟政府和科研機關合作過。那個時候他們的很多裝置采購要走中央政府采購的網站，我們就去裡面研究它的需求。各種上海的部委、海洋局、海事局、海關、中科院等等這些機關，上面有很多辦公室的聯系方式，我們就打了大量的電話，去溝通、了解。2010年那一年，我們幾個人就天天、每天研究它。
在這之前，這些機關的供應商主要是惠普、戴爾、聯想這些it公司，還有下面的代理商、經銷商。經銷商們在想的事情是客戶需要什麼東西，他會告訴你這個産品多少錢、多少報價，而我們實際上關注買這個東西做什麼，為什麼要買這些，我們怎麼幫你把事情做好，我們很多客戶的預算、甚至方案都是我們幫着寫的。我帶着工程師，一個一個客戶地從早到晚，一個一個敲定方案。每天就是早六點，晚上十一點，整個團隊都這個狀态。
結果當然是我們比那些it大廠們、經銷商們更懂他們，合同額也一年從四百多萬漲到了九百多萬、一千多萬、兩千來萬，然後到去年差不多三千萬左右。那時在上海這個采購的圈子還是比較小的，我們很快做到了這個領域排名靠前，比如國家海洋局東海分局、上海海事局、上海海關、中科院上海的各個研究所。他們的it采購需求是一個很細分的市場，可能當時很多人沒聽過，更沒有人像我們一樣沒日沒夜地研究它。
我也發現，任何技術都是工具，最終最核心的都是業務，都是要解決什麼問題，背後是什麼問題，該用哪種技術手段。今天也是一樣，任何一個科研，或者醫療，不管是雲，還是大資料，還是深度學習，其實都是技術手段。
光是合同額的增長，隻能說讓我們生存下來。之前說我們特别關心使用者的業務需求在哪。是以一關心呢，就發現在科研機關很多資料的分析，怎麼去提升效率，是很普遍的問題。問題普遍的時候，就是我們的機會。
我們見到很多機關買了一堆裝置，幾百萬甚至上千萬投進去，但要讓整個叢集大規模、高效率真正運轉起來，很難。比如使用者要跑一個計算任務，可能裝置就不停地出錯。使用者買了大量的伺服器資源，想要去算一個業務，伺服器就是不聽指揮。他們在自己細分領域的研發，但是it這塊是比較弱的。
即使今天看到的高性能計算，使用者買完計算資源之後，沒有資料處理的平台，最後也有可能出現用不起來。在當時就更加沒有人提供了。這對于我們是比較好的機會，那我們就全力以赴，盯在那個點上，然後一點點，放大，一點點放大。
我們在這方面的第一個業務是在中科院的上海神經科學研究所。我們跟科研機關、供應商們已經在打交道，就特别留意他們的業務裡面，有沒有一些前沿的方向。而神經科學研究所，屬于腦科學方面上司地位的機關，我就特别關注裡面的一點點風吹草動。
當時聽說一個研究員剛剛從國外回來，要做核磁共振方面的項目。我判斷核磁共振是一個非常有價值的裝置，因為它在醫療裡的應用很廣，很多疾病診斷都跟核磁共振的分析有關系。之後就找人與那位研究員認識了，大家覺得可以嘗試一起做一下，那就慢慢地從小問題，小需求一個一個去解決，互相開始建立很好的信任。
從2011年9月份我們正式投入到這個項目裡，後來演進成一個核磁共振的資料分析平台。這個系統後來不停在完善，一直到2014年。這些業務延伸到我們今天服務的醫院。
當年的這個項目大概是百來萬的合同吧，我們做下來鐵定是虧損的。因為我們投入了大量的人力和時間在上面，定了很多計劃要實作的功能。那段時間很多東西簡直是有點困難，非常有點困難。
每次發展得好一點，公司就租下來一個稍微大一點點的辦公室，再坐不下，就再換稍微大一點點的。我們就這樣搬了好多次家。更多的是遇到好多對我們當時來說，好困難的技術問題，非常有意思，也非常辛酸。 随着項目進行，團隊有了很大變化，原先工程師隻是解決各種支援問題，後來團隊慢慢就偏向于開發，将很多項目成果都變成一個個成熟的子產品。
那個時候我是發現那麼多科研機關裡的，客戶還花那麼多時間，去做一些重複性的工作，而且有時候還做失敗了。因為科研日常大家都面臨着各種資料，然後要分析，不是一台電腦能做的，需要大量的計算資源。對科研機關來說，最好的方式其實它是有一個程式就能做好，但是實際上沒有。那就要他自己去買各種裝置，各種的伺服器、各種各樣的軟體，自己嘗試做這種開發。這對科研來說是一個不該有的現象。可能國外比如一個高校，它是有一個大的團隊在支撐這些it工作，包括機群怎麼建，軟體怎麼開發。而在咱們國内基本上都是各個實驗室自己在弄。我們就相當于承擔這個角色。解決好這個問題，我們自然會有一個價值。
後面的項目，因為核磁共振資料分析上，有些在蛋白質結構的研究上可以直接用起來，是以又在蛋白質結構這塊做了好多合作，然後又跟基因測序的機關合作。基本上整個生命科學這條線上，既有我們找他們，也有客戶推薦，就都開始合作了。
在我們做這些的時候，技術很重要。技術手段是一個我們實作業務需求的一個根本的工具，但它可能不是唯一一個。有時候實作一些業務，可以有好多個技術手段來做。整體上，這些年是越來越往雲端、低成本和軟硬體一體化來走。
2011年中科院神經所的項目我們做了第一台雲伺服器，那時候應該還沒有雲服務這個說法。一個是裝置放在本地比較吵，集中管理使用率高，成本更低，可以快速地做一些預覽工作，不受地域限制。
我們在gpu這塊的應用也越來越多，一開始是做一些資料分析，需要圖象做三維重構、分割、渲染。後來涉及到運算的需求越來越大，cpu的需求和成本都越來越高，我們想幫使用者節省更多的成本，就開始嘗試用gpu做更多的資料運算。我們跟nvidia的深入合作也是從那個時候開始的。
在15年，我們把之前做的所有項目基礎都濃縮成了各個子產品，這樣加上伺服器、存儲這些東西，就逐漸成了整個面向行業的雲服務，成了軟硬體一體化的模式。
也是在15年年初，我們有一個機會接觸到中科院在探讨啟動中國的腦計劃，腦計劃就像當時的人類基因組計劃一樣。美國在13年，後來日本、歐盟都啟動了腦計劃，美國投入了45億美元，歐盟也投入了幾十億歐元。
腦計劃要啟動的時候，它缺少很多資料分析的平台，以及怎麼去建立更多的資料庫。我們剛好就很有幸，因為那時候一些項目已經可以看到成果了。我們就成了腦計劃一個關聯項目的合作夥伴，項目叫中國科學院戰略先導b類腦功能連接配接圖譜。然後我們就在裡面，做了更大更長遠的規劃。實際上腦計劃目前為止還沒有正式啟動，我們的參與度有多少可能還是未知的。我們都覺得這是一個非常大的機會。
是以那個時候開始，我們就考慮可以用人工智能的技術做一些醫學影像的分析、診斷，這可以解決這些很多領域的問題。
這幾年裡我們一直發現，科研機關跟醫院的合作是非常緊密的。醫院有大量的資料，如果這麼一套系統，讓他們能快速處理分析這些資料，那這部分工作就變得比較簡單了。我們就開始互相有一些了解和接觸。
我們第一套在醫院落地應用的系統，是16年才完成傳遞的。在上海市精神衛生中心，這是長三角或者全國精神類的疾病研究裡面很專業的一家機關。他們的病人涉及到抑郁症、精神分裂症，還有吸毒成瘾，各類的症狀，都是跟大腦有關的疾病。相比惡性良性腫瘤，目前跟精神類疾病的合作還不夠深，精神的疾病實際上很多時候都是在腦袋這個層面有好多原因，它不能那麼明确地被量化。
我們跟他們的合作，首先是把他們的資料采集、存儲的标準，開始制訂起來，然後用這樣一套系統，資料就能非常标準化地産生了。以後産生的每個資料，逐漸都會形成龐大的有效資料。相比以前的那些資料，可能隻是放在那邊。
另一方面是惡性良性腫瘤的疾病診斷。我們發現各種癌症的資料反映，如果能早期地去做篩查的話，病人的五年存活率就會大幅提高。病情都是越早發現，越早治療，成功率越高，成本越低。但惡性良性腫瘤的診斷過程複雜，很多惡性良性腫瘤都依賴核磁共振的資料，掃描時還有各種手段、各種序列，檢查不同疾病，所用的方法和看到的結果都是不一樣的，如果說普通拍片子是傻瓜式的iphone，那這個就比單反相機還要複雜。還有現實情況是，這些資料出來之後要做分析，一方面需要的時間很長，另一方面醫生很忙。是以大部分醫生根本就沒有時間去做額外的研究。
我們希望的就是，在存儲、分析之外，能夠幫助醫生做更重要的工作，甚至參與一些診斷、輔助診斷、複核這樣的工作。
我們在跟醫院的合作裡，近期用深度學習的方法來作為在乳腺癌的診斷訓練，我們現在在訓練裡達到了87%的準确率。在前列腺癌上，目前準确率大約在72%。這都是跟醫院的醫生合作的成果。
我們未來可能就是圍繞科研和醫療這兩個領域了。這五年、六年接觸下來，好多研究人員都非常非常正能量，他們甚至比我們還忙，在過年假期的時候還在跟我們來回讨論很多問題。我們希望幫他們來提升效率，讓這些科研、醫生有更多的研究成果。
本文作者：吳德新