原先人工智能的落地集中在感知智能上，后来兼并了更多领域知识

　　在刚刚过去的2021年里，中国人工智能界最受人瞩目的一件事，莫过于被誉为「AI四小龙」之首的商汤科技在香港联交所成功上市，成为「中国AI第一股」！ 　　对于许多正在奔跑的「AI科创家」来说，这无疑是一个振奋人心的消息——它让人们看到，AI创业并非登不上台面的儿嬉戏语，也全非「寒冬」一说。早年间创立的「AI四小龙」，在摸爬滚打中尝到的，也不仅是开辟AI产业化的苦果，还有AI落地先锋的甜头。 　　2018年「深度学习三巨头」Yoshua Bengio、Yann LeCun与Geoffrey Hinton获得图灵奖后，人们普遍认为，未来十年，人工智能领域不会再出现重大的理论突破；相反，人工智能的发展将越来越多地体现在AI技术的应用及其与产业的结合上。 　　换言之，「AI 能赚多少钱」成为了新的关注点。而随之出现的，是越来越多的AI创业公司。 　　与老一辈以「AI四小龙」为代表的80后创业者相比，新一代的90后青年科学家在AI创业上有些许不同之处。 　　比方说，投资环境。老一代频频赶上AI投资热潮，而随着深度学习的瓶颈突现、AI技术成果转化难等等问题的出现，新一代创业者在找钱的问题上越来越多地遇到投资者的质疑与防备，同时也面临越来越多的竞争对手。 　　技术发展上，原先AI的落地集中在感知智能上，后来AI兼并了更多领域的知识（图形学、统计学、强化学习、演化计算等等），新一代科学家的创业方向也开始更加多元化。除了计算机视觉，还有语音识别、自然语言理解、图形学、芯片…… 　　为此，我们策划了「AI科创家」系列，邀请年轻一代的AI创业者与我们分享他们的创业故事。第一位创业者，是一位在学术界与工业界均十分有名的90后青年学者，他就是循环智能（Recurrent AI）的联合创始人、Transformer-XL与XLNet一作杨植麟。 　　1、「激进」的AI落地法 　　「我想有一条更激进、更彻底的路径去打破学术界与工业界的壁垒。」被问及创业的原因时，杨植麟这样答道。 　　在投资人的眼里，杨植麟与循环智能的其他创始人一样，有一份绝对拿得出手的光鲜履历： 　　本科就读于卧虎藏龙的清华大学计算机系，师从IEEE Fellow唐杰，2015年以年级第一名的优异成绩毕业； 　　随后，赴自然语言处理（NLP）研究全球排名第一的卡内基梅隆大学语言技术研究所（LTI）攻读博士，师从知名学者Ruslan Salakhutdinov与William Cohen； 　　博士期间，他与图灵奖得主Yoshua Bengio合作发布「火锅问答」数据集HotpotQA，又以一作身份发表的 XLNet 与 Transformer-XL在NLP领域产生重要影响，成为 NeurIPS 2019 与 ACL 2019 的最高引论文之一，谷歌学术引用次数直接破万……