下文终于来了华为首次主动公开天才少年新动向

发布时间：2021-11-27 14:31

编辑:如思

来源:IT之家

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要说起华为天才少年，那话题度可以说是直接拉满但在百万级年薪背后，天才少年们日常从事怎样的工作，却始终保持神秘

现在，下文终于来了 —— 华为首次主动公开天才少年最新动向:

2019 年入职，拿到 200 万 offer 的钟钊，仅用不到 1 年的时间，就带领团队将 AutoML 算法研究应用到了千万台华为 Mate 系列和 P 系列手机上。

华为官方提到，这意味着，钟钊团队成功开启了 AutoML 大规模商用的先河消息一出，又是一波话题爆炸华为这 200 万年薪，花得值了

入职不到一年，算法用于千万台华为手机

具体怎么个值法，还是从钟钊本人的研究工作说起事实上，钟钊解决的正是图像像素处理算法中的一大痛点 —— 算法精度与模型大小的平衡如果解决它，就能将像素处理算法部署到手机上，加速空间增强，超分辨率等图像处理的速度可是，与目标检测，图像分类等常见 CV 算法不同，这类模型的制作，需要对像素的相关属性有深入理解

此前在 AutoML 方向上，对于图像分类，目标识别等 CV 算法的应用已经有非常多了可是，具体到像素的算法上，还没有团队成功将 AutoML 进行大规模应用像素包括非常多的属性，例如颜色，亮度等算法对像素进行处理，可以说是需要对图像最基本的元素进行处理

因此，这类算法对精度要求非常高，此前华为不少专家都没能成功攻克它钟钊带领团队，成功将 AutoML 技术应用到了图像像素处理算法上

AutoML，简单来说就是用 AI 设计 AI，从 2014 年开始成为热门研究，2018 年，该技术逐渐进入试商用加速阶段。

事实上，在钟钊来到华为之前，华为诺亚方舟实验室已经在进行 AutoML 方向的相关研究。

实验室自研了一个全流程 AutoML 算法集合 VEGA，其中基于硬件约束的高效分类网络搜索方案，轻量级超分网络结构搜索等算法，都属于 NAS 的范畴。

而 AutoML，正好是钟钊在博士期间研究的方向。

2019 年，钟钊和当时也在搞 AutoML 的华为一拍即合，凭借着在商汤实习时的积累，作为 201 万年薪的天才少年加入华为，担任 AutoML 研究组的 leader，入职一年之内，就攻破了这个像素处理算法的难关随后，钟钊又在入职两年内，带领团队自研出了端到端的像素级 AutoML 流水线

据华为介绍，这项技术能在学界和业界都只能做到 2—3 倍的情况下，将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍，目前已用于部分新机型上，未来还会用于更多产品。

不止这项研究，钟钊在移动端视觉模型上，也有不少建树。一直以来，设计用于移动端视觉模型主要有两种方法:

一种是手工设计轻量级的网络结构，如 ShuffleNet，MobileNetV3 等已取得一定的进展不过钟钊团队研究发现这些模型的卷积核之间仍然存在冗余，限制了模型的速度

另一种是方法进行模型压缩，通过剪枝，蒸馏等手段获得一个与大模型结构相似的小模型。

但这种方法又会使精度下降，难以满足高端手机的要求。