港交所上市那天，陈振杰站在台上，脑子里冒出的第一句话不是“终于成功了”。

“我想的是赶紧下班。”他说完笑了一下。

那之前的大半年到一年，他和团队几乎又回到创业早期的节奏：凌晨两三点、三四点收工，第二天一早继续处理业务。外界看到的是一家AI公司登陆港交所，他更在意的，仍然是产品能不能做好、客户问题能不能解决、企业下一步怎么走。

2026年3月30日，山东极视角科技股份有限公司在香港联合交易所主板挂牌上市。12年前，陈振杰还在北大光华读书，和几位同伴一起，把一个创业想法推向真实商业世界。

2014年前后，他们进入过彼时还不算拥挤的人工智能计算机视觉赛道，从深圳起步，把业务带到青岛的产业现场，又在横琴与澳门之间寻找新的连接。对陈振杰来说，这段路从来不是一条笔直的线。更多时候，他是在一个个尚未完全清晰的窗口前，先做判断，再把自己放进去。

他把这称为“用时间换空间”。

2026年3月30日陈振杰在港交所敲钟

“我可能不太适合每天干一样的事情”

陈振杰最初进入大学时，读的是生命科学。

那是一个容易被想象力点燃的学科。很长一段时间里，“生命科学是21世纪的科学”这样的判断，影响过许多年轻人的选择。陈振杰也在其中。

但读了一段时间后，他发现这条路径并不完全适合自己。继续深造、毕业去向、未来职业路径，都让他重新评估自己的兴趣和能力。于是，他转去供应链管理专业，后到北京大学光华管理学院攻读企业管理硕士学位。

在北大光华读研，他和身边许多同学一样，去咨询机构、互联网公司实习。那本来是商学院学生最常见、也最稳妥的路径之一。他却越来越不确定自己是否适合这样的生活。

“我还是比较喜欢折腾。每天遇到不同的挑战，我可以接受；但每天让我干一样的事情，或者类似的事情，我可能就待不住。”他不是一开始就要做AI，也不是天然要做上市公司创始人。最早的创业探索，甚至和人工智能没有关系。他和同伴做过蓝领用工平台，试图解决工厂招聘和工人找工作之间的信息不对称；也关注过互联网点餐一类的模式创新。

但越往前走，他越感到单纯的商业流通创新、商业加互联网的机会窗口正在变窄。那时，互联网创业的许多风口已经被更早进入的人占据。如果还要创业，下一阶段可能必须和技术结合。

人工智能进入了他的视野。

今天回头看，2015年前后进入AI，似乎是一件顺理成章的事。但在当时，这并不是一个人人追逐的赛道。移动互联网仍然热闹，人工智能离普通商业世界还有距离。很多客户不知道它能做什么，很多投资人也未必愿意押注。

他认为，工业革命以来，机器替代了大量体力劳动；下一步，智能应用会逐渐替代部分脑力劳动。只要这个大方向成立，行业什么时候爆发，就成了一个时间问题。

“5年爆发，8年爆发，10年爆发，我们都可以接受。”

他知道这意味着等待，也意味着更长时间的试错。

但他的逻辑很清楚：

如果不能在资源最多、人才最密集的时候取胜，那就更早进去，用时间沉淀自己的位置。

商业世界不给学生优惠

极视角最初的团队，是一个三角形。

罗韵负责技术，陈硕负责产品设计，陈振杰负责商业化和融资。2014年前后，他们开始一起尝试创业；2015年，极视角在深圳成立。

2014年极视角三位创始人启动创业（中间为陈振杰）

那时候，他们能拿出来的东西还很有限：一个方向，一个Demo，一支年轻团队，以及对长期赛道的判断。

三个人分处不同地方。陈振杰在北京，罗韵和陈硕在广州的时间长。早期沟通密度极高，每天电话可能超过十个小时。为了方便打电话，他们甚至办过“家庭号”。陈振杰不写代码，但他必须尽快理解技术公司的基本语言。误报如何抑制，检出效果如何提升，算力如何缩减，哪些想法是产品逻辑，哪些才是技术路径。他只能边听、边问、边学。

真正的难题，很快从会议和电话里走到了客户现场。

第一批订单没有立刻带来轻松的商业回报，反而先把他们难住了。一个 Demo到了真实场景中，要面对光线、角度、设备、网络、客户验收和稳定性等问题。技术想法和产业落地之间，隔着一整套细碎而具体的问题。

陈振杰记得，学生创业团队刚进入市场，连商业世界怎么运转都要重新学。怎么面试员工，怎么和客户谈订单，怎么处理行政事务，怎么搭组织架构，几乎每一项都是从零开始。

“面试早期员工的时候，其实我们三个可能比对方还紧张。”他说。

对方也许已经工作了五年、八年，参加过几十场甚至上百场面试。三个刚从校园里出来的创始人坐在另一边，心里也在打鼓：我们真的会面试人吗？这个人看起来经验这么丰富，我们能管理好吗？

这比“创业艰难”四个字更接近真实。

很多时候，创业不是热血地向前冲，而是突然发现自己对一个问题毫无经验，却又必须当天给出答案。客户要交付，员工要管理，产品要上线。没有人会因为你是学生团队，就降低真实商业世界的要求。

极视角就在这种状态里往前走。陈振杰说，他们的优势或许不在于起点，而在于迭代速度。错了就改，不懂就学，缺什么补什么。

2020年前后，他们发现公司人数“涨不动了”。招进来多少人，同期也会有多少人离开。那是学生创业团队必须补的一课：一个公司不能永远靠几个人的激情和默契运转。后来，极视角开始引入更有经验的合伙人，补齐组织中短时间内难以靠创始团队自身解决的模块。

“很多创业团队三四年就分崩离析了，”陈振杰说，“我们这十几年，虽然中间有分歧、有PK，但还是一起走下来了。相比公司跨越了多少商业难题，我觉得这个才是更触动我的事。”

不是追风口，而是等窗口

现在回看 AI，容易觉得它从一开始就光芒万丈。但陈振杰进入这个赛道时，事情并没有这么确定。

当一个风口已经被所有人看见时，资源密度和关注密度会变得很高。这个时候，跨学科、非技术背景的人再匆忙进入，未必有足够时间重新摸索和学习。更好的办法，可能是往前看一点，看AI与其他学科的结合，看更早期、更模糊但长期正确的方向。

他本科从生命科学转向管理学，后来进入AI创业。现在，他又重新关注AI 与医疗、生物、基因工程等方向的结合。某种意义上，生命科学并没有完全离开他的视野，只是在多年之后，以另一种方式回到了他的判断里。

“像一个闭环。”他说。

但他并不把这种判断说成确定答案。相反，他经常强调创业没有百分之百正确的路径。赛道选择有眼光，也有运气；长期判断有逻辑，也要承受等待。

这让他和那些“追风口”的叙事保持了距离。

他更关心的是：当风口还没有完全形成时，你是否愿意先进入；当产业还不清楚时，你是否愿意花时间理解；当短期回报并不确定时，你是否还能继续做下去。

“用时间换空间”不是一句漂亮话。它背后是多年不确定、反复试错、客户现场、团队磨合和持续投入。

极视角最早的业务切口，是零售行业的客流分析。客户一开始想知道客流，后来又提出更多需求：能不能分析消费者的性别、年龄、着装风格？能不能看人在什么地方停留更久？能不能做动线分析？

陈振杰很快发现，这些需求看起来都属于视觉识别，但在当时的技术背景下，往往意味着不同的算法。那时，一个算法大多只能识别一类问题。一个行业就可能有几百种需求，如果未来服务越来越多客户，需求会变成几千种、几万种。靠公司自己一项项自研，做不过来。

这时，他想到了平台。

但极视角后来真正形成的模式，并不是简单把客户和开发者撮合到一起。陈振杰解释，C端应用的开发者很容易想象用户需求：外卖、聊天、商城，都是日常生活里能直接理解的场景。但B端需求不同。一个开发者如果没有去过电力企业，不知道电力企业需要什么算法；没有去过化工企业，甚至可能不知道某些设备如何运转，更不用说识别什么、监测什么。所以，极视角的平台首先要做需求翻译。客户提出问题后，极视角把需求整理成算法方案，再把方案放到平台上。开发者基于这个方案完成具体算法实现。

陈振杰打了个比方：平台并不只是把需求抛给开发者，而是先把问题拆解、技术路线和基本框架梳理清楚，再由开发者在此基础上完成算法实现和创新。这个平台也不只是信息平台，还是基础设施平台。他们最后部署给客户的一段代码，其中很多通用模块由极视角平台提供，剩下部分由开发者完成定制。通用能力沉淀在平台上，分散需求由开发者生态补充。这样，平台既能提高效率，也能覆盖更多细分场景。这套模式后来发展为极视角的重要业务基础，服务场景覆盖了工业、能源、零售、交通等多个领域。

此时，陈振杰对AI创业的理解不再是“我们自己写出所有算法”，平台解决的也不是“谁有需求、谁会写代码”的信息差，而是把需求翻译成开发者能理解的任务，把代码变成客户现场能稳定运行的方案。他看到的是各行各业分散的长尾需求，是客户现场和开发者能力之间的距离，是如何把一次性交付变成可复制的平台能力。这也是他作为非技术出身创始人的位置。

他不必成为写代码最多的人，但必须不断问：技术如何进入商业现场？客户真正要什么？哪些环节可以标准化，哪些需求必须定制？一个算法从开发到部署，中间还有多少环节没有被看见？他说，自己会从不同视角提出建议。有些可能听着“外行”，有些也可能因为跨学科视角而有帮助。做图像识别时，他会反过来想，人是怎样理解图像的。人看一张图，未必会把所有像素都细细扫描，而是先识别轮廓，再把注意力聚焦到关键位置。这种理解未必能直接转化为技术方案，但它会促使团队从算力、识别路径和效果优化等角度重新讨论问题。

2016年陈振杰亮相央视《创业英雄汇》

AI要到现场去

2021年前后，极视角将发展重心进一步落到青岛。从外界看，这像是一个反常规决定。AI公司通常扎堆北上广深，那里有高校、人才和技术生态。陈振杰当然知道这一点。他并不否认北上广深适合研发，但他看到的是另一面：极视角的客户，很多并不在那里。

极视角面对的，往往是那些过去高度依赖人工识别、巡检和管理的场景。AI要解决的，是在这些具体环节中承担一部分重复性工作，让效率更高、判断更稳定、管理更可控。这类需求最密集的地方，常常不在一线城市的写字楼里，而在工业现场。工业、能源、港口、交通、化工等场景中，有大量视觉识别、状态监测、流程管理和效率提升的需求。

山东工业门类齐全，客户场景丰富。对极视角来说，这是试验田，也是验证场。离客户更近之后，问题也变得更直接：投入产出比怎样？能不能真正降低成本？能不能提升管理效率？能不能长期稳定运行？

这改变了极视角的研发路径。

“我们更多也会关注，在落地过程中怎么样能够切实让使用方把技术用起来。”陈振杰说。在《人民日报》报道中，陈振杰曾谈到，人工智能产业化落地需要与实体经济深入结合，如果不能嵌入工厂车间、港口码头、轨道交通等具体场景，再先进的算法也难以真正发挥价值。“技术必须进入现场。”对陈振杰来说，青岛不是简单的城市选择，而是一次商业逻辑的再确认。研发能力固然重要，但一家面向产业场景的AI公司，最终要在客户现场证明自己。

《人民日报》报道陈振杰的创业故事

从澳门出发，也向澳门回望

陈振杰是澳门青年。从深圳到青岛，他不断在更大的产业场景里寻找技术落地的可能；从澳门到横琴，他又开始思考如何回馈家乡，如何让更多澳门青年看到前沿科技产业的真实机会。“未来会有更多港澳科技青年创业者，立足内地广阔市场来考虑自己的发展方向和企业布局。”他说。

身边有一些北大澳门校友、师弟师妹在澳门创业，有的做末端物流，有的想拓展湾区和内地市场。他也经常会和他们交流经验、对接产业。“港澳青年融入内地发展”落在一件件具体事情上：一个市场怎么打开，一个客户怎么接触，一项技术怎样从研发走向交付，一个澳门青年如何越过熟悉生活半径，看到更大的产业现场。

回头看12年创业，陈振杰说，最大的收获是：没有后悔走这段路。这句话不重，却很有分量。他知道，创业不是靠热情就能走通的路。和他们同时进入AI的，有科学家，有大厂高管，也有资源、经验和技术积累都更深的团队。若只看起点，一个学生创业团队并没有多少天然胜算。但多年后回望，陈振杰庆幸自己当年没有停在犹豫里。毕业前后，他也认真考虑过就业，最后还是选择把自己放进创业的不确定性中。

澳门回归祖国25周年时陈振杰接受媒体专访

北大的自由、开放和包容，会鼓励学生做各种尝试，不用被单一标准束缚。但他也提醒，不要陷入“想得太多、做得太慢”的惯性：产业趋势、技术路径、商业模式、未来变量都推演了一遍，却迟迟没有真正迈出第一步。很多答案不是在讨论里出现的，而是在客户现场的反馈里、团队分歧的磨合里、一次次调整和交付中被做出来的。想清楚当然重要，但世界不会等一个人把所有可能性都演算完。

从深圳到青岛，再到横琴，陈振杰的路径一直在变化。但变化之中，有一点很稳定：他愿意在尚未完全确定的时候先走进去。走错了就掉头，走慢了就补课，走通了就继续。

没有哪一步能保证百分之百正确，但每一步都必须真实地走下去。