华为首次自曝“天才少年”成果：入职不到一年算法研究用于千万台Mate/P

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。

钟钊来到华为后，带领团队提出过一种根据图像的内容自适应生成卷积核的动态方法这种方法可以在保持精度的情况下显著降低计算量，对于不同的 CNN 网络可以降低 37%—71.3% 不等

此外在数据增强方面，钟钊在华为也研究了一种对抗性自动数据增强方法，发表在 2020 年 ICLR 上而如今这些研究成功的背后，也离不开钟钊本人一直的努力

家学渊源，自小学习计算机

钟钊 1991 年出生在一个深受计算机科学影响的家庭本科就读于华中科技大学软件工程专业，大三时曾在全国大学生数学建模竞赛中获得湖北一等奖

据「华为心声社区」报道，钟钊的父亲就是一名计算机科学家，是钱三强何泽慧夫妇的学生。

图源:商汤

在这篇论文中他提出一种自动构建高性能神经网络的分块生成办法，现在已被引用 400 余次。

这也是钟钊在 AutoML 这一相对新兴的方向发表的第一篇论文后来，他的研究方向逐渐聚焦于此，博士毕业论文也以《深度神经网络结构:从人工设计到自动学习》为题

到现在，他已在 IEEE T PATTERN ANAL，ICLR，iCCV，NeurIPS 等国际期刊会议上发表多篇 AutoML 相关论文事实上，此前不乏外界针对天才少年资历的质疑声音

据时代周报报道，一位曾与华为天才少年同实验室的 IT 业内人士表示:

华为这个年薪确实高得离谱，我们实验室一般博士毕业年薪大概在 60 万—80 万元，硕士 40 万元左右。

但计算机这个行业，就是拿多少钱干多少事，他们目前压力也大。

这次官方主动公开天才少年钟钊的最新研究成果，并将相关成果用于华为产品上，不仅是对于钟钊本人的肯定，更是表明华为自身对于这项计划的信心。

在这之后，是否还会有更多天才少年的研究成果被公开出来我们拭目以待

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