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| 本文作者： 宗仁 | 2016-06-08 18:38 |
最近大家纷纷听到普林斯顿的助理教授肖建雄博士离开学术界去大自然创业的消息，具体创业公司我们未知，不过傻子都知道，过一阵肖大神组好团队就会自己跟我们说的，不然去创业为毛捏……嘎嘎，创业归创业，今天我们要做的，其实是想八他，作为前普林斯顿视觉研究组的关键人物（人称Professor X）；AI领域年轻有为的、才华横溢的、杰出的80后青年一枚，在他准备创业的前夕，了解他的过去就会更好地知道他的未来。而这个助理教授的过去，得从2007年的港科大说起。
2007年，获得香港科大的学术成就勋章；
2009年，获得香港科技大学学士和硕士学位。
2012年，获得ECCV最佳学生论文奖，
2012年，获Google Research最佳论文奖，
2014年和2015年，获Google Research Awards。
伴随着这些奖项，这位青年的学位也一路看涨，于2009年获得香港科技大学学士和硕士学位，2013年获得麻省理工学院博士学位。然后去了美国普林斯顿大学计算机科学系当助理教授，再具体的，就是普林斯顿视觉研究组负责人。
在2015年11月左右，肖健雄教授所在的视觉研究组推出了新的极简GPU卷积神经网络学习框架Marvin（PDF共87页，雷锋网扫了一遍，里面有我们非常熟悉的三维物体探测器、深度学习、GPU、training、RNN、LSTM、Tensor这些关键词）
在2016年3月的VALSE Webinar会上他分享的报告题目为Three Design Principles for Robust Robot Perception
在报告中，他着重分析了如何解决计算机视觉与机器人感知之间的鸿沟问题，总结了他在这方面的研究经验，并给出了三个设计原则。
首先强调了用于三维视觉的端到端算法的重要性，并介绍了一个新的领域，即三维深度学习，同时展示了该思想在室内机器人物体检测与定位、SLAM和闭环检测上的应用。
接着，展示了一种新的基于深度学习的自动驾驶技术模式，其训练基于驾驶模拟仪器的虚拟图像，与一般的无人驾驶模式不同，该方法直接学习由输入图像到车辆未知和转向的映射。
最后，分享了设计机器人感知鲁棒算法的经验，回答了听众提出的一系列有意思的问题。
因为这位80后青年的低调，我们能找到相关消息不多，雷锋网选择了一些比较相关的评价，
知乎上一位网友这样看他，
肖大神的很多工作都是很好的，以前以3D 重建、Structure from motion（从运动信息中恢复三维场景结构）等见长，最近也赶上deep learning的东风与之结合做出了一些不错的工作，相信他在企业界能有所建树。
一位人人网上的好基友，在他的AI领域同龄人备忘录上，指出这位大神本科时期灰常喜欢编程：
感觉他本科写过的代码我一辈子都写不完，想起自己还曾经怯怯地加他MSN然后说我是他的粉丝。天分、勤奋再加上一流的平台，不成功很难。
另外雷锋网在知乎的另一位网友里，也发现了这样的评语“第一次知道肖大神，是在普林斯顿学校网站上下的SfMedu的代码，以及一个slices。那个slices看的我也是给跪了！”（请问这位大神是有多爱编程啊？）
他创立了一个什么样的公司？
疑似驾驶辅助方向，但并未得到验证。（过一阵肖大神公司打理清楚了会自己告诉我们的。）
对于AI领域的学术大牛转身去大公司或者创业公司，大家已经越来越能接受这个趋势了， Hinton加盟了谷歌实验室，吴恩达去了百度，燕乐存去了Facebook AI研究院……
就算不去大公司任职，最近每个创业公司冒出来的首席科学家岗位，大家也一定有所耳闻，这算不算学术界入侵科技界的一种必然趋势呢？
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