200萬年薪太值!華為“天才少年”鍾釗:入職兩年兩度突破業界學界極限

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最近,“華為中國”頭條號在《華為人》文章中高調宣稱,2019 年入職、拿到 200 萬 offer 的鐘釗,僅用不到1年,就帶領團隊把 AutoML 技術應用到數千萬臺華為手機上,做到了在業界 第一次將 AutoML 大規模商用的突破

在接下來的時間,鍾釗又帶領團隊研發端到端畫素級 AutoML 流水線,成功將影片攝影原型演算法的複雜度降低百倍, 再次突破業界與學術界的極限

網友紛紛表示,華為這 200 萬年薪,花得太值了。如果再考慮到天才少年的宣傳作用,這可以說是科技領域回報最大的投資之一。

家有少年初長成

鍾釗生於1991年,他的父親是中國第一批接觸電腦的人,師從中科院的錢三強何澤慧夫婦。

在父親的潛移默化的影響下,鍾釗對計算機產生了濃厚興趣,小學開始就學習一些程式設計知識。

他本科畢業於華中科技大學軟體工程專業,曾在2012年全國大學生數模競賽中獲得了湖北省一等獎。

本科期間,鍾釗還與同學組隊做了一些程式設計專案,像基於微信開發的校內版漂流瓶,很受同學們歡迎。

本科畢業後,他來到中科院自動化研究所,導師為副所長劉成林,碩博階段攻讀專業都是“模式識別與智慧系統”。

2018 年,鍾釗在商湯實習期間的一作論文入選了 CVPR( IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,即 IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議)並在大會做了 Oral 主題報告,當年中國入選 Oral 的論文僅為個位數。

相關連結:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhong_Practical_Block-Wise_Neural_CVPR_2018_paper.html

鍾釗在這篇論文中提出一種自動構建高效能神經網路的分塊生成辦法,現在已被引用 400 餘次。這也是鍾釗在 AutoML 這一相對新興的方向發表的第一篇論文。後來,他的研究方向逐漸聚焦於此,博士畢業論文也以《深度神經網路結構:從人工設計到自動學習》為題。

相關連結:http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23872

2019 年畢業後,鍾釗加入“華為天才少年”團,年薪區間為 182 萬— 201 萬元,是當年“天才少年”中年薪最高的兩人之一。

一舉成名天下知

作為華為 AutoML 研究組的 leader,鍾釗僅用不到 1 年的時間,就帶領團隊將 AutoML 演算法研究應用到了千萬臺華為 Mate 系列和 P 系列手機上,開啟了 AutoML 大規模商用的先河。

華為手機在影響系統上的領先盡人皆知。從和徠卡合作開始傲立群雄,到近年來越發精進的同時,還新增了不少特色功能,甚至一度成為“拍照手機”的代名詞,這背後,AutoML 這套系統或者說演算法發揮了不可替代的作用。

AutoML,簡單來講,就是用人工智慧的方式來寫 AI 演算法,用 AI 來設計 AI。在鍾釗入職之前,華為諾亞方舟實驗室已經在進行 AutoML 方向的相關研究。入職後 1 年,鍾釗就帶隊解決了這個難題,次年又自研出了端到端的畫素級 AutoML 流水線。

除了 AutoML 這項研究,鍾釗在 移動端視覺模型 上,也有不少建樹。

一直以來,設計用於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路結構,如 ShuffleNet、MobileNetV3 等已取得一定的進展。不過鍾釗團隊研究發現這些模型的卷積核之間仍然存在冗餘,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,難以滿足高階手機的要求。

鍾釗加入華為後,帶領團隊提出過 一種根據影象的內容自適應生成卷積核的動態方法 。這種方法可以在保持精度的情況下顯著降低計算量,對於不同的 CNN 網路可以降低 37%-71.3% 不等。此外在資料增強方面,鍾釗在華為也研究了一種對抗性自動資料增強方法,發表在 2020年 ICLR 上。

直掛雲帆濟滄海

鍾釗目前取得的成就已經處於很多人可望不可及的金字塔頂端。

但他在其自述中仍謙虛地表示:社會在發展,人類在進步,技術的極限也可以不斷被突破,AutoML的研究和應用任重道遠。

鍾釗用“種子”和“森林”來描述自己的興趣與成果,他覺得對人工智慧演算法的興趣,在本科時已經在心裡埋下了一顆小小的種子。

但僅有興趣是不夠的,種子要想長成大樹,從汲取養分、向下紮根、破土而出再到枝繁葉茂、綠樹成蔭等等,每一步都不容易。而且,在大自然殘酷的優勝劣汰法則下,要讓一顆種子長成參天大樹,生生不息繁衍成一片森林,必將還要經受住更猛烈的暴風雨洗禮。

在鍾釗看來,實現 AutoML 的初步商用落地,只是終極目標中的一個階段性目標,未來十年,隨著技術的迭代成熟,算力的進一步增長,團隊成員們希望 AutoML 能真正實現自動化,解放生產力,更長遠的目標,就是 AutoML 能夠真正脫離專家干預,超越人類設計。

用鍾釗的話來說就是:這就是他想要做的能work的research!

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原文連結: 雷峰網 責任編輯:萬南

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