在剛剛過(guò)去的2021年里，中國(guó)人工智能界最受人矚目的一件事，莫過(guò)于被譽(yù)為「AI四小龍」之首的商湯科技在香港聯(lián)交所成功上市，成為「中國(guó)AI第一股」！

對(duì)于許多正在奔跑的「AI科創(chuàng)家」來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是一個(gè)振奮人心的消息——它讓人們看到，AI創(chuàng)業(yè)并非登不上臺(tái)面的兒嬉戲語(yǔ)，也全非「寒冬」一說(shuō)。早年間創(chuàng)立的「AI四小龍」，在摸爬滾打中嘗到的，也不僅是開(kāi)辟AI產(chǎn)業(yè)化的苦果，還有AI落地先鋒的甜頭。

2018年「深度學(xué)習(xí)三巨頭」Yoshua Bengio、Yann LeCun與Geoffrey Hinton獲得圖靈獎(jiǎng)后，人們普遍認(rèn)為，未來(lái)十年，人工智能領(lǐng)域不會(huì)再出現(xiàn)重大的理論突破；相反，人工智能的發(fā)展將越來(lái)越多地體現(xiàn)在AI技術(shù)的應(yīng)用及其與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合上。

換言之，「AI 能賺多少錢」成為了新的關(guān)注點(diǎn)。而隨之出現(xiàn)的，是越來(lái)越多的AI創(chuàng)業(yè)公司。

與老一輩以「AI四小龍」為代表的80后創(chuàng)業(yè)者相比，新一代的90后青年科學(xué)家在AI創(chuàng)業(yè)上有些許不同之處。

比方說(shuō)，投資環(huán)境。老一代頻頻趕上AI投資熱潮，而隨著深度學(xué)習(xí)的瓶頸突現(xiàn)、AI技術(shù)成果轉(zhuǎn)化難等等問(wèn)題的出現(xiàn)，新一代創(chuàng)業(yè)者在找錢的問(wèn)題上越來(lái)越多地遇到投資者的質(zhì)疑與防備，同時(shí)也面臨越來(lái)越多的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

技術(shù)發(fā)展上，原先AI的落地集中在感知智能上，后來(lái)AI兼并了更多領(lǐng)域的知識(shí)（圖形學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、演化計(jì)算等等），新一代科學(xué)家的創(chuàng)業(yè)方向也開(kāi)始更加多元化。除了計(jì)算機(jī)視覺(jué)，還有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、圖形學(xué)、芯片……

為此，我們策劃了「AI科創(chuàng)家」系列，邀請(qǐng)年輕一代的AI創(chuàng)業(yè)者與我們分享他們的創(chuàng)業(yè)故事。第一位創(chuàng)業(yè)者，是一位在學(xué)術(shù)界與工業(yè)界均十分有名的90后青年學(xué)者，他就是循環(huán)智能（Recurrent AI）的聯(lián)合創(chuàng)始人、Transformer-XL與XLNet一作楊植麟。

1、「激進(jìn)」的AI落地法

「我想有一條更激進(jìn)、更徹底的路徑去打破學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的壁壘?！贡粏?wèn)及創(chuàng)業(yè)的原因時(shí)，楊植麟這樣答道。

在投資人的眼里，楊植麟與循環(huán)智能的其他創(chuàng)始人一樣，有一份絕對(duì)拿得出手的光鮮履歷：

本科就讀于臥虎藏龍的清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，師從IEEE Fellow唐杰，2015年以年級(jí)第一名的優(yōu)異成績(jī)畢業(yè)；

隨后，赴自然語(yǔ)言處理（NLP）研究全球排名第一的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)語(yǔ)言技術(shù)研究所（LTI）攻讀博士，師從知名學(xué)者Ruslan Salakhutdinov與William Cohen；

博士期間，他與圖靈獎(jiǎng)得主Yoshua Bengio合作發(fā)布「火鍋問(wèn)答」數(shù)據(jù)集HotpotQA，又以一作身份發(fā)表的 XLNet 與 Transformer-XL在NLP領(lǐng)域產(chǎn)生重要影響，成為 NeurIPS 2019 與 ACL 2019 的最高引論文之一，谷歌學(xué)術(shù)引用次數(shù)直接破萬(wàn)……

圖注：楊植麟的谷歌學(xué)術(shù)論文被引主頁(yè)

一般來(lái)說(shuō)，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)的博士生往往要經(jīng)過(guò)六年的學(xué)習(xí)才能畢業(yè)，而楊植麟只用了四年（2015-2019）就從CMU出師，一度成為學(xué)術(shù)圈的風(fēng)云人物。

作為一名佼佼的青年AI學(xué)者，楊植麟確定自己志在推動(dòng)人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的大規(guī)模應(yīng)用。

一般來(lái)說(shuō)，年輕博士生參與技術(shù)落地的途徑是進(jìn)入資金雄厚、牛人云集的大廠，在其中謀得一官半職，比如他的兩位博士導(dǎo)師Ruslan Salakhutdinov與William Cohen并分別在搞學(xué)術(shù)之余擔(dān)任蘋果 AI 研究負(fù)責(zé)人與谷歌首席科學(xué)家。

但楊植麟認(rèn)為，「科學(xué)家加盟大廠」的模式在組織架構(gòu)上存在局限性，并不能令他更深入地參與到AI落地中，也無(wú)法從根本上解決工業(yè)界進(jìn)行AI落地的瓶頸：

「我覺(jué)得AI行業(yè)面臨的共同問(wèn)題是學(xué)術(shù)界與工業(yè)界之間的Gap。我們看到老師們?cè)诠I(yè)界有一些title，但其實(shí)本質(zhì)上他們還是在做研究工作?；A(chǔ)研究固然重要，但無(wú)法打破這種壁壘，研究?jī)?nèi)容與實(shí)際落地之間還有很多步驟。」

具體的表現(xiàn)有：一，高校教師往往更偏向?qū)W術(shù)研究，與工業(yè)界的聯(lián)系較少，也缺少工業(yè)界落地的思考與驅(qū)動(dòng)力；二，與此同時(shí)，雖然許多互聯(lián)網(wǎng)大廠也會(huì)招入杰出的科學(xué)家去解決技術(shù)難題，但它們的首要出發(fā)點(diǎn)是賦能業(yè)務(wù)，而非推動(dòng)AI落地。

從大廠運(yùn)作的組織架構(gòu)上來(lái)說(shuō)，這些杰出的科學(xué)家沒(méi)有足夠的資源或權(quán)利去推動(dòng)產(chǎn)品落地。公司的業(yè)務(wù)方向會(huì)調(diào)整，即使科學(xué)家有意愿去推動(dòng)一項(xiàng)產(chǎn)品的落地，成本與代價(jià)也會(huì)大幅增加，技術(shù)的轉(zhuǎn)化率與效率也會(huì)受到企業(yè)組織架構(gòu)的影響。

在楊植麟看來(lái)，這是一個(gè)非常大的限制，這也造成了在大廠中，許多AI技術(shù)的落地周期十分漫長(zhǎng)，也不夠敏捷。因此，2019年博士畢業(yè)時(shí)，他拒絕了谷歌、Facebook與華為等大廠的高薪offer，選擇了回國(guó)創(chuàng)業(yè)。

圖注：楊植麟與兩位博士導(dǎo)師Ruslan Salakhutdinov（最右）、William Cohen（最左）合影「創(chuàng)業(yè)的好處是我們可以自己決定公司的組織架構(gòu)。人生苦短，精力有限，優(yōu)化公司的組織形式可以有效減少中間損耗，縮小技術(shù)轉(zhuǎn)化與社會(huì)價(jià)值之間的距離。」楊植麟談道。

楊植麟對(duì)AI科技評(píng)論回憶，他的本科與博士導(dǎo)師都十分看重技術(shù)的實(shí)際價(jià)值，這給他帶來(lái)了很大的啟發(fā)。不同的是，他會(huì)更激進(jìn)地去追求落地的結(jié)果，深入業(yè)務(wù)中進(jìn)行研究。他的計(jì)劃是同時(shí)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究與技術(shù)落地，并同時(shí)取得成果。

循環(huán)智能成立于2016年。也就是說(shuō)，楊植麟從博士二年級(jí)開(kāi)始就一邊搞學(xué)術(shù)研究、一邊創(chuàng)業(yè)。

正是有感于「大廠科學(xué)家」的尷尬處境，他一直強(qiáng)調(diào)「我們需要新的思考」。在循環(huán)智能，他不僅是AI技術(shù)負(fù)責(zé)人，還是產(chǎn)品經(jīng)理，這無(wú)疑是一個(gè)「范式層面的革新」，是他心中能夠有效打破技術(shù)與價(jià)值之間壁壘的最優(yōu)途徑：

「一方面，我們會(huì)去做基礎(chǔ)的研究，如預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)等；另一方面，我們也要去進(jìn)行落地。這兩個(gè)事情可以互相提升與促進(jìn)?！?/p>

2、研究與落地，雙輪驅(qū)動(dòng)

循環(huán)智能最早的三位創(chuàng)始人陳麒聰、楊植麟與張宇韜相識(shí)于清華大學(xué)的知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室，都有一股「用AI創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值」的熱血。三人都是技術(shù)出身，后來(lái)因?yàn)闃I(yè)務(wù)發(fā)展，循環(huán)智能在2018年又引入了另一位擅長(zhǎng)技術(shù)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的「第四把手」揭發(fā)。

自成立以來(lái)，楊植麟就是團(tuán)隊(duì)的核心技術(shù)骨干。2016年與2017年，他與陳麒聰、張宇韜開(kāi)始摸索技術(shù)的應(yīng)用方向。

對(duì)新一代AI創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，2017年是一個(gè)重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

那一年，谷歌團(tuán)隊(duì)在“Attention is All You Need”一文中提出Transformer模型，該模型沒(méi)有采用卷機(jī)網(wǎng)絡(luò)與以往RNN的時(shí)序結(jié)構(gòu)，采用編碼機(jī)制，編碼端同時(shí)包含語(yǔ)義信息（Multi-Head Attention）和位置信息（Positional Encoding），能夠并行計(jì)算，大大提升了語(yǔ)言模型的訓(xùn)練速度。

對(duì)于專注技術(shù)落地的創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是一項(xiàng)利好消息，能夠減少預(yù)訓(xùn)練的時(shí)間，節(jié)約研發(fā)成本，加速技術(shù)與場(chǎng)景的匹配速度。Transformer的出現(xiàn)，打破了計(jì)算機(jī)視覺(jué)憑借深度學(xué)習(xí)在AI創(chuàng)業(yè)圈一統(tǒng)天下的壟斷局面，使一大批基于NLP技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)始嶄露頭角，循環(huán)智能便是其中之一。

循環(huán)智能的主要業(yè)務(wù)是運(yùn)用NLP、語(yǔ)音、多模態(tài)、大模型等人工智能技術(shù)打造「銷售科技」方案，幫助企業(yè)的銷售團(tuán)隊(duì)提升銷售業(yè)績(jī)。

楊植麟談道：「我們認(rèn)為，AI產(chǎn)生價(jià)值的過(guò)程可以分為幾個(gè)階段，而其中一個(gè)階段就是幫助每個(gè)人變得更好，提升人的能力，從而提升整個(gè)社會(huì)的運(yùn)行效率。這個(gè)Vision（愿景）是我們公司成立之初就有的想法?！?/p>

據(jù)他介紹，循環(huán)智能選擇將AI用于「提升人的溝通能力」，也是經(jīng)過(guò)了很長(zhǎng)時(shí)間的探索，與客戶交流、不斷迭代才確定。最終，他們抉擇的原動(dòng)力是客戶的訴求，以及對(duì)整體市場(chǎng)的判斷。比如，根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年銷售科技初創(chuàng)企業(yè)的投資額就超過(guò)了50億美元，此后逐漸遞增。這也表明了市場(chǎng)對(duì)這個(gè)賽道的信心。

圖注：Gartner的銷售科技（SalesTech）技術(shù)成熟度曲線2021顯示，銷售賦能一支已經(jīng)渡過(guò)「技術(shù)萌芽期」（Innovation Trigger），進(jìn)入「期望膨脹區(qū)」（Peak of Inflated Expectations）

如前所述，楊植麟認(rèn)為，AI系統(tǒng)的組織架構(gòu)會(huì)影響產(chǎn)品的能力，而組織架構(gòu)的靈活設(shè)置可以幫助他們以一個(gè)更好的模式去推進(jìn)產(chǎn)品落地。在創(chuàng)業(yè)的過(guò)程中，楊植麟實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)研究與工業(yè)落地的雙輪驅(qū)動(dòng)模式。比方說(shuō)，他被 ACL 2019 接收 Transformer-XL 一文，早在發(fā)表之前就已應(yīng)用在了循環(huán)智能的 ASR 產(chǎn)品中。

對(duì)于這項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)的快速轉(zhuǎn)化，楊植麟引以為豪：

「在預(yù)訓(xùn)練的過(guò)程中，我們將技術(shù)部署在產(chǎn)品系統(tǒng)上，讓它能以實(shí)際數(shù)據(jù)集的運(yùn)行效果為最終目標(biāo)，驅(qū)動(dòng)中間的研發(fā)過(guò)程。在將挖掘系統(tǒng)落地時(shí)，系統(tǒng)也是以最終的業(yè)務(wù)結(jié)果為目標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí)與優(yōu)化。同時(shí)，中間過(guò)程又可以迭代出很多AI問(wèn)題與基礎(chǔ)技術(shù)，使得之后的產(chǎn)品可以進(jìn)一步改善?！?/p>

AI模型的落地中，一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題是數(shù)據(jù)集的真實(shí)性與完備性。

一般來(lái)說(shuō)，研究者在改進(jìn)模型時(shí)，往往是基于特定的、人工創(chuàng)造的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)也許并無(wú)法完整、正確地描述模型在實(shí)際場(chǎng)景中遇到的情況。因此，盡管預(yù)訓(xùn)練的若干技術(shù)都已在學(xué)術(shù)界的許多數(shù)據(jù)集上得到了測(cè)試，且性能優(yōu)異，但在實(shí)際應(yīng)用中，卻仍需要非常多的技術(shù)改進(jìn)才能部署落地，因?yàn)槟Ｐ蜁?huì)遇到更多更復(fù)雜的問(wèn)題。

目前，在解決這一問(wèn)題上，學(xué)術(shù)界仍未有突出進(jìn)展。但在創(chuàng)業(yè)的過(guò)程中，由于楊植麟與團(tuán)隊(duì)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)研究從一開(kāi)始就是在實(shí)際的數(shù)據(jù)集中測(cè)試，直接與AI產(chǎn)品框架匹配，因此，類似的落地問(wèn)題便能從根拔起。

3、談?wù)劇窷LP+銷售」

除了2017年的Transformer，近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域又涌現(xiàn)出了許多基于Transformer的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，比如Bert與GPT-3。此外，還有許多新興技術(shù)對(duì)AI創(chuàng)業(yè)者產(chǎn)生了積極影響，比如少樣本與零樣本的研究突破。

從NLP技術(shù)落地的角度來(lái)看，這將是一個(gè)個(gè)革命性時(shí)刻。因?yàn)橥ㄟ^(guò)將這些研究成果有機(jī)結(jié)合，AI模型的效果與效率能夠得到大幅提升。在某些場(chǎng)景中，研究者甚至只需要通過(guò)非常少的樣本、甚至零樣本就可以取得跟以往一樣好的效果。

對(duì)于循環(huán)智能來(lái)說(shuō)，這意味著，在用AI提升銷售轉(zhuǎn)化率的過(guò)程中，他們能夠做到很多以前做不了的事情，比如會(huì)話洞察與分析引擎。隨著NLP落地技術(shù)的逐漸成熟，加之企業(yè)服務(wù)在全球范圍內(nèi)成為新的投資熱點(diǎn)，楊植麟與團(tuán)隊(duì)憧憬，通過(guò)「NLP+銷售」的路徑，循環(huán)智能也有成為「中國(guó)Gong.io」的可能。

具體來(lái)說(shuō)，用人工智能提升銷售效率的過(guò)程可以分為三步：一是對(duì)銷售與客戶之間的會(huì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；二，對(duì)有價(jià)值的會(huì)話內(nèi)容進(jìn)行挖掘并建模，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；三，分析會(huì)話數(shù)據(jù)，找出銷售人員在與客戶溝通的過(guò)程中存在的問(wèn)題，更精確地分析客戶意愿，并給出解決問(wèn)題的關(guān)鍵要素。

歸根到底，就是對(duì)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析。

聽(tīng)來(lái)簡(jiǎn)單，但事實(shí)上，「AI+銷售」是一條同時(shí)具備市場(chǎng)剛需與高技術(shù)壁壘特征的賽道，因?yàn)檫@要求AI系統(tǒng)具備綜合分析的能力， 除了算法，會(huì)話洞察能力、數(shù)據(jù)分析能力、行業(yè)營(yíng)銷知識(shí)等等也缺一不可。這很符合循環(huán)智能創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)業(yè)風(fēng)格：既要?jiǎng)?chuàng)造價(jià)值，也要擁有一定的技術(shù)門檻，提高競(jìng)爭(zhēng)難度，減少對(duì)手。

從剛需的角度來(lái)看，業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)是每一家企業(yè)的發(fā)展根基。銷售作為市場(chǎng)營(yíng)銷中的一環(huán)，其會(huì)話流量的轉(zhuǎn)化率對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)的影響至關(guān)重要。據(jù)楊植麟觀察，流量轉(zhuǎn)化率在許多行業(yè)中都是一個(gè)突出的痛點(diǎn)問(wèn)題，尤其是金融行業(yè)。

他們?cè)佑|過(guò)一個(gè)國(guó)內(nèi)的頭部保險(xiǎn)公司X，旗下有一家分公司Y。Y的銷售困境是：雖然Z的銷售團(tuán)隊(duì)賣出了許多保單，數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于X位于鄰城的另一個(gè)分公司Z，但所收的保費(fèi)總和卻比Z要低。經(jīng)過(guò)分析，原因很簡(jiǎn)單：因?yàn)閅的均件保費(fèi)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Z。

這時(shí)，他們需要通過(guò)分析手中已有的數(shù)據(jù)，來(lái)找到拯救萎靡業(yè)績(jī)的方案。而回顧已有數(shù)據(jù)，企業(yè)的唯一法寶，是保存了大量的溝通語(yǔ)音或文本數(shù)據(jù)。

對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，未經(jīng)解碼的語(yǔ)音數(shù)據(jù)猶如黑盒，同時(shí)是非結(jié)構(gòu)化的。這時(shí)，NLP與語(yǔ)音技術(shù)的結(jié)合可以對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效解析，并管理一個(gè)企業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)的溝通過(guò)程。換言之，此時(shí)AI產(chǎn)品還是一個(gè)「管理抓手」的角色，分析銷售人員與客戶的溝通情況，洞察客戶需求，提高銷售管理能力和銷售團(tuán)隊(duì)的工作效率。

「我們提供的產(chǎn)品可以把每位銷售人員在每一天的開(kāi)口率以非常清晰的、精確的方式呈現(xiàn)出來(lái)。它能定位到每一個(gè)團(tuán)隊(duì)成員的每一通電話、每一次溝通，據(jù)此便可以做很多報(bào)表分析，從而知道每個(gè)團(tuán)隊(duì)的問(wèn)題在于何處。」楊植麟介紹。

圖注：循環(huán)智能AI產(chǎn)品的原理示意圖

根據(jù)實(shí)戰(zhàn)的結(jié)果，循環(huán)智能打造的AI系統(tǒng)每天可以處理超過(guò) 1 億次的對(duì)話數(shù)量，幫助Y將保單的均件保費(fèi)提升了大約20%。目前，他們已與數(shù)十家銷售人員超過(guò)一千人的企業(yè)合作，主要覆蓋銀行、保險(xiǎn)、房地產(chǎn)、汽車等四大行業(yè)。

楊植麟解釋：「這幾個(gè)行業(yè)都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是對(duì)銷售技能的要求高，銷售過(guò)程非常復(fù)雜。同時(shí)，相對(duì)來(lái)說(shuō)，這些行業(yè)有精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的需求，它們的精細(xì)化程度達(dá)到了一定的閾值，足以支撐他們應(yīng)用AI系統(tǒng)來(lái)優(yōu)化效率?！?span style="color: #FFFFFF;">雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))

在這個(gè)過(guò)程中，他們的AI系統(tǒng)后臺(tái)也積累了數(shù)千個(gè)來(lái)自不同行業(yè)的語(yǔ)義模型，構(gòu)成了循環(huán)智能AI大腦的強(qiáng)大知識(shí)庫(kù)，有利于NLP模型的進(jìn)一步落地。去年，他們與華為云合作，開(kāi)發(fā)了大規(guī)模中文模型「盤古」，在部分實(shí)際場(chǎng)景中達(dá)到了優(yōu)于Bert與GPT系列的效果。

目前，循環(huán)智能已進(jìn)行到B輪融資，連續(xù)三年實(shí)現(xiàn)了超200%的營(yíng)收增長(zhǎng)。不過(guò)，楊植麟談道，創(chuàng)業(yè)必須深入業(yè)務(wù)：「我們現(xiàn)在還屬于將產(chǎn)品打磨成熟的階段，主要任務(wù)是擴(kuò)展與提升銷售溝通場(chǎng)景的覆蓋面。」

4、創(chuàng)業(yè)感想

楊植麟認(rèn)為，決定一家技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司是否能立足的兩個(gè)因素，一是具備多維度的綜合能力，二是深耕行業(yè)，能夠?qū)⑼ㄓ卯a(chǎn)品與細(xì)分的行業(yè)方案進(jìn)行有機(jī)結(jié)合：

「當(dāng)我們擁有了一個(gè)通用的技術(shù)品牌后，我們可以用較低的邊際成本將其擴(kuò)展到新的行業(yè)、新的公司與新的細(xì)分場(chǎng)景中。因此，我們需要一個(gè)成為『行業(yè)專家』的團(tuán)隊(duì)，能夠提供專業(yè)的行業(yè)方案，再用這個(gè)專業(yè)方案包裝產(chǎn)品，進(jìn)行落地?！?span style="color: #FFFFFF;">雷峰網(wǎng)

循環(huán)智能擁有明星創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)，在吸引綜合人才方面并不難。楊植麟也強(qiáng)調(diào)，打造用于提升銷售的AI系統(tǒng)并不能僅靠一群「NLPer」或「CSer」的力量，還需要有硬件人才、營(yíng)銷人才、行業(yè)分析師等等。

在科技賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)程中，NLP的核心價(jià)值往往體現(xiàn)在最后一公里。對(duì)于任何行業(yè)來(lái)說(shuō)，只要有溝通數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，NLP技術(shù)就可以發(fā)揮價(jià)值。傳統(tǒng)的NLP場(chǎng)景最大的瓶頸是規(guī)?；?，但隨著Transformer、少樣本/零樣本學(xué)習(xí)等研究的突破釋放了極高的邊際價(jià)值，楊植麟相信，在未來(lái)幾年，NLP的規(guī)?；x能將成為可能。

創(chuàng)業(yè)五年，楊植麟總結(jié)了自己在技術(shù)以外的成長(zhǎng)：一是有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)到商業(yè)邏輯，加深了對(duì)行業(yè)與場(chǎng)景的認(rèn)知；二是學(xué)習(xí)到如何建立與運(yùn)營(yíng)一家公司；三則是能有一種更徹底的方式縮短了技術(shù)與價(jià)值之間的鴻溝。

十年前，也許很多人會(huì)認(rèn)為，進(jìn)入大廠才是研究實(shí)用AI的最佳途徑。但隨著近一兩年來(lái)越來(lái)越多的技術(shù)大牛從互聯(lián)網(wǎng)大廠離職，或回歸學(xué)術(shù)界，或自主創(chuàng)業(yè)，人們開(kāi)始意識(shí)到：要推動(dòng)人工智能技術(shù)的大規(guī)模落地，需要一種新的運(yùn)作模式。從這點(diǎn)來(lái)看，楊植麟的選擇頗有先見(jiàn)之明。

據(jù)了解，目前，楊植麟除了在循環(huán)智能創(chuàng)業(yè)，同時(shí)也在清華大學(xué)、智源研究院等機(jī)構(gòu)主導(dǎo)了多個(gè)AI研究項(xiàng)目，繼續(xù)踐行他對(duì)如何打破研究與應(yīng)用之間壁壘的思考。在創(chuàng)業(yè)與學(xué)術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)下，楊植麟等新一代實(shí)干家，給中國(guó)人工智能的未來(lái)帶來(lái)的不僅是「激進(jìn)」的應(yīng)用，還有培養(yǎng)從研究端就開(kāi)始思考技術(shù)轉(zhuǎn)化的青年人才。

薪火相傳，未來(lái)可期。

參考鏈接：

1. https://www.gartner.com/en/documents/4004056/hype-cycle-for-crm-sales-technology-2021

2. https://mp.weixin.qq.com/s/huaJLRecOoV-gWzL0ZjEAQ

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。