他还说，目前团队在快速扩张中，我们的目标是在较短时间内形成一个有战斗力的团队。这个团队将包括多领域的精兵强将：计算机视觉，图形学，计算摄像学，机器学习以及多媒体等，当然我们也十分注重团队的层次感，要既有老将，也有新兵，既有科学家，也有工程师。

在人才招聘的标准上，王珏有着独特的观点，他说，我认为的最佳招聘是为公司找到契合度最高的人才。我们首先希望候选人对我们在做的事情有高度认同感。其次，我们希望候选人除了在学术研究上已经有所建树之外，能够有把东西真正搞work的强烈兴趣和一定的工程能力。最后，要有那么一点点极客精神。对于即将毕业的研究生来说，发表多少论文不重要，我们希望看到候选人独立思考和全身心投入解决一个问题的态度和过程。

他接着说道，顶级的视觉专家你们新智元已经报道过很多了，但是我们不追求将招聘重心放在顶级专家上。把10个顶级专家放在一起，未必能形成一个有战斗力的团队。对于初创公司来讲，战斗力决定一切。

旷视美国研究院成立两个多月了，它的现状是什么呢？王珏博士说：“我们的理念是行胜于言，认真做事。我特别喜欢公司发的笔记本上面的一句话: Talk is cheap, show me the code。成立短短两个多月，我们已经成立了一个小的团队，已经为旷视的产品提供了多项技术输出，学术界也将很快看到我们的论文和研究成果。” 关于未来，“我们希望能尽快聚拢一批优秀的人，建立一个有意思的研究环境，一起做一些有意思而且有意义的大事情”。

做视觉的觉得我是做图形学的，做图形学的觉得我是做视觉的，两边人都来了我就说自己做人机交互

在 Adobe 9 年多的时间里，王珏博士手把手带领过 31 位博士实习生，发表了了 65 篇学术论文，获得了 58 项美国专利，实现了 13 项重要技术的研发和产品转换。在众多的技术之中，王珏博士对2013年发布的去模糊技术 Shake Reduction 情有独钟。这项技术由王珏博士在2012年 Adobe MAX 技术大会上向 5000 多名观众公开演示。然而，让王珏博士记忆犹新的原因并不在此。

王珏博士回忆说：“在13年底的某一天，我被叫到一个会议室，见到了公司的多位高管。老板用投影仪投出了一张模糊的图片，说祝贺你，FBI 用你的技术恢复了这张图片的细节，从而根据其中的线索在 Kansas 解救了两名被绑架的儿童。听到这个消息，我整个人感觉像是被电流击中一般，好几天都处于非常亢奋的状态”。“用自己的技术让这个世界美好了一点点，这对于科研人员来讲，是一件非常有幸福感的事情”。在此之后，FBI 曾多次使用该技术辅助案件的侦破工作。

王珏博士形容自己是经常走在岔道上的人，因为他的研究兴趣非常广泛。“做视觉的觉得我是做图形学的，做图形学的觉得我是做视觉的，两边人都来了我就说自己做人机交互。” 王珏博士这样打趣自己。“我一直以来都不给自己的研究加太多的限制，只关注于做自己感兴趣的事情，自己能做的事情，用心做”。形成这样的研究风格也和王珏博士的经历有关，他在清华自动化系跟随李衍达院士的课题组研究医学成像，在微软研究院跟随王坚博士（现阿里巴巴技术委员会主席）做手写笔、和徐迎庆老师（现清华美术学院信息艺术设计系主任）做动画，在华盛顿大学电子工程系跟随图形学泰斗 Michael Cohen (1998年图形学终身成就奖得主) 研究计算摄像学，“好像从来没有务过本专业的正业”。

长期跨领域的研究，使得王珏博士在研究上总是喜欢多思考一些问题。“比如在做一个算法的时候，我不仅会考虑算法性能，还会考虑算法能否支持有效的用户交互，这往往是传统的计算机视觉研究人员容易忽视的问题。而这，也许是算法是否能够落地的关键。”

王珏对新智元说：“做技术研究的时候，我习惯于一直看到技术的最终应用场景，从而来确定技术的走向，而不是仅仅局限于技术的本身。比如从视频分割这个视觉经典问题讲起。分割不是最终目的，有多种可能的应用，而不同的应用对于算法精度和复杂度的要求是不同的。在Adobe的时候，我们希望分割结果能够直接应用在好莱坞的电影制作上，那么这个应用对于分割精度的要求就非常高。而全自动的算法无论如何总是会出错的。如何能在交互环境下有效的进行视频分割就成了一个有意思的问题，一方面要求算法能够在少量用户干预下快速收敛到精确结果，另一方面也要求系统提供一种直观和有效的交互方式，使得算法能够辅助用户进行高效的工作。”

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