華為首次自曝“天才少年”成果：入職不到一年就干成這件大事

            

                
                來源：量子位
            

            
要說起華為“天才少年”，那話題度可以說是直接拉滿。但在百萬級年薪背后，“天才少年”們?nèi)粘氖略鯓拥墓ぷ鳎瑓s始終保持神秘。現(xiàn)在，下文終于來了——華為首次主動公開“天才少年”最新動向：2019年入職、拿到200萬offer的鐘釗，僅用不到1年的時間，就帶領團隊將AutoML算法研究應用到了千萬臺華為Mate系列和P系列手機上。
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華為官方提到，這意味著，鐘釗團隊成功開啟了AutoML大規(guī)模商用的先河。
消息一出，又是一波話題爆炸。
“華為這200萬年薪，花得值了。”

入職不到一年，算法用于千萬臺華為手機
具體怎么個值法，還是從鐘釗本人的研究工作說起。
事實上，鐘釗解決的正是圖像像素處理算法中的一大痛點——算法精度與模型大小的平衡。
如果解決它，就能將像素處理算法部署到手機上，加速空間增強、超分辨率等圖像處理的速度。
然而，與目標檢測、圖像分類等常見CV算法不同，這類模型的制作，需要對像素的相關屬性有深入理解。

此前在AutoML方向上，對于圖像分類、目標識別等CV算法的應用已經(jīng)有非常多了。然而，具體到像素的算法上，還沒有團隊成功將AutoML進行大規(guī)模應用。
像素包括非常多的屬性，例如顏色、亮度等。算法對像素進行處理，可以說是需要對圖像最基本的元素進行處理。

因此，這類算法對精度要求非常高，此前華為不少專家都沒能成功攻克它。
鐘釗帶領團隊，成功將AutoML技術應用到了圖像像素處理算法上。
AutoML（Automated Machine Learning），簡單來說就是“用AI設計AI”，從2014年開始成為熱門研究，2018年，該技術逐漸進入試商用加速階段。
事實上，在鐘釗來到華為之前，華為諾亞方舟實驗室已經(jīng)在進行AutoML方向的相關研究。
實驗室自研了一個全流程AutoML算法集合VEGA，其中“基于硬件約束的高效分類網(wǎng)絡搜索方案（CARS）”、“輕量級超分網(wǎng)絡結構搜索（ESR-EA）”等算法，都屬于NAS的范疇。

而AutoML，正好是鐘釗在博士期間研究的方向。
2019年，鐘釗和當時也在搞AutoML的華為“一拍即合”，憑借著在商湯實習時的積累，作為201萬年薪的“天才少年”加入華為，擔任AutoML研究組的leader，入職一年之內(nèi)，就攻破了這個像素處理算法的難關。
隨后，鐘釗又在入職兩年內(nèi)，帶領團隊自研出了端到端的像素級AutoML流水線。
據(jù)華為介紹，這項技術能“在學界和業(yè)界都只能做到2-3倍的情況下，將視頻攝影原型算法的復雜度降低百倍”，目前已用于部分新機型上，未來還會用于更多產(chǎn)品。
不止這項研究，鐘釗在移動端視覺模型上，也有不少建樹。
一直以來，設計用于移動端視覺模型主要有兩種方法：
一種是手工設計輕量級的網(wǎng)絡結構，如ShuffleNet、MobileNetV3等已取得一定的進展。
不過鐘釗團隊研究發(fā)現(xiàn)這些模型的卷積核之間仍然存在冗余，限制了模型的速度。
另一種是方法進行模型壓縮，通過剪枝、蒸餾等手段獲得一個與大模型結構相似的小模型。
但這種方法又會使精度下降，難以滿足高端手機的要求。
鐘釗來到華為后，帶領團隊提出過一種根據(jù)圖像的內(nèi)容自適應生成卷積核的動態(tài)方法。
這種方法可以在保持精度的情況下顯著降低計算量，對于不同的CNN網(wǎng)絡可以降低37%-71.3%不等。

此外在數(shù)據(jù)增強方面，鐘釗在華為也研究了一種對抗性自動數(shù)據(jù)增強方法，發(fā)表在2020年ICLR上。
而如今這些研究成功的背后，也離不開鐘釗本人一直的努力。
家學淵源，自小學習計算機
鐘釗1991年出生在一個深受計算機科學影響的家庭。
本科就讀于華中科技大學軟件工程專業(yè)，大三時曾在全國大學生數(shù)學建模競賽中獲得湖北一等獎。

據(jù)‘華為心聲社區(qū)’報道，鐘釗的父親就是一名計算機科學家，是錢三強何澤慧夫婦的學生。
鐘釗在父親的培養(yǎng)下產(chǎn)生了濃厚興趣，小學開始就學習一些編程知識。
在這種環(huán)境下成長，大學他選擇計算機相關專業(yè)也毫不意外。
本科期間他還與同學組隊做了一些編程項目，像是基于微信開發(fā)的校內(nèi)版漂流瓶，很受同學們歡迎。
本科畢業(yè)后，他來到中科院自動化研究所，師從副所長劉成林。
2018年他在商湯實習期間的一作論文入選了CVPR Oral并在大會做了主題報告，當年中國入選Oral的論文僅有個位數(shù)。
在這篇論文中他提出一種自動構建高性能神經(jīng)網(wǎng)絡的分塊生成辦法，現(xiàn)在已被引用400余次。

這也是鐘釗在AutoML這一相對新興的方向發(fā)表的第一篇論文。
后來，他的研究方向逐漸聚焦于此，博士畢業(yè)論文也以《深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構：從人工設計到自動學習為題》。

到現(xiàn)在，他已在IEEE T PATTERN ANAL、ICLR、iCCV、NeurIPS等國際期刊會議上發(fā)表多篇AutoML相關論文。
事實上，此前不乏外界針對“天才少年”資歷的質疑聲音。
在知乎就有匿名用戶，曾經(jīng)對于鐘釗等一眾“天才少年”的實際能力表示質疑，認為華為在“千金買馬骨”：

據(jù)時代周報報道，一位曾與華為“天才少年”同實驗室的IT業(yè)內(nèi)人士表示：
華為這個年薪確實高得離譜，我們實驗室一般博士畢業(yè)年薪大概在60萬-80萬元，碩士40萬元左右。
但計算機這個行業(yè)，就是拿多少錢干多少事，他們目前壓力也大。
這次官方主動公開“天才少年”鐘釗的最新研究成果，并將相關成果用于華為產(chǎn)品上，不僅是對于鐘釗本人的肯定，更是表明華為自身對于這項計劃的信心。
在這之后，是否還會有更多“天才少年”的研究成果被公開出來？
我們拭目以待。

                         
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