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[導讀]本月初,華為心聲社區(qū)發(fā)布了一篇《父親是錢三強的學生,他入職不到一年,帶領團隊把這項技術應用到數(shù)千萬臺華為手機上》的文章,由華為220萬年薪的“天才少年”鐘釗講述,分享了他的成長之路,以及入職華為一年后的研究成果。研究AutoML技術,鐘釗與華為“一拍即合”鐘釗稱讀博期間,經(jīng)過一段...

本月初,華為心聲社區(qū)發(fā)布了一篇《父親是錢三強的學生,他入職不到一年,帶領團隊把這項技術應用到數(shù)千萬臺華為手機上》的文章,由華為220萬年薪的“天才少年”鐘釗講述,分享了他的成長之路,以及入職華為一年后的研究成果。


研究AutoML技術,鐘釗與華為“一拍即合”


鐘釗稱讀博期間,經(jīng)過一段時間的學習和科研實踐以后,我發(fā)現(xiàn)做深度學習或者智能算法的過程中,多數(shù)工作是在一個現(xiàn)有的大框架下小修小改,而且看似精妙的人工智能算法,本質上還是統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學等傳統(tǒng)科學的結合和再創(chuàng)造,并不像電影里呈現(xiàn)出來的人工智能會戰(zhàn)勝人類那樣的“聰明”。

因此,與當時主流研究領域不那么一致的新興方向AutoML深深地吸引了他。

AutoML是自動化機器學習,還包括新型算子和動態(tài)網(wǎng)絡等。簡單來講,AutoML就是用人工智能的方式來寫AI算法,用AI來設計AI。

2018年,鐘釗受邀去美國參加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)做千人主會場的ORAL(口頭的)會議報告時,遇到華為的與會人,他們提到華為也正在布局AutoML這個技術(2018年,AutoML技術逐漸進入試商用加速階段,工業(yè)界各大廠商紛紛開始布局),并邀請鐘釗能加入一起合作。

據(jù)了解,華為當時的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。


在鐘釗回國以后,華為的工作人員邀請他到北京研究所做交流,鐘釗稱他現(xiàn)在的部門主管描繪道:華為是有能力自己造AI芯片的,芯片都是“沙子”做的,華為做AI的成本可以很低,你可以有無窮的算力和各式各樣的落地場景……

這番話觸動了他,并讓他最終決定加入華為。

于是,2019年,鐘釗與華為“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。

通過AutoML技術提高千萬臺華為手機拍照效果


加入華為后,鐘釗專注在多媒體業(yè)務相關的研究創(chuàng)新,概括地說,就是用智能技術構建媒體內容從生成、編碼、傳輸、處理、識別與分析、呈現(xiàn)等一系列過程中的核心競爭力,圖像、視頻、音頻、AR(Augmented Reality,增強現(xiàn)實)、VR(Virtual Reality,虛擬現(xiàn)實)等都是我現(xiàn)在的部門所涵蓋的范疇。

入職后不久,鐘釗團隊就接到一個巨大的挑戰(zhàn)。

當時M手機的拍照算法包含了一個很大的AI模型,雖然拍照效果很好,但功耗、出圖速度一直不能達到產(chǎn)品交付標準,這嚴重影響了整個產(chǎn)品的交付進度。

部門最頂級的專家提出讓鐘釗AutoML團隊來解決這個難題,通過AutoML技術在保證拍照出圖效果的前提下,把算法簡化下來,滿足產(chǎn)品功耗、速度等指標的要求。

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。

隨后,鐘釗又在入職兩年內,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。


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。

業(yè)內評價褒貶不一:和同類算法對測試才好評價


華為這則官方消息一出,又引起了網(wǎng)友的議論。

有網(wǎng)友稱:“華為這200萬年薪,花得值了。”


知乎網(wǎng)友 @打開盒子嚇一跳:

華為這位200萬年薪的“天才少年”是真的牛,其父親是很早的一批北大學子,錢三強的學生,一開始搞的是核物理研究,也就是兩彈一星。
如今他又入職華為,不到一年時間就帶領團隊把AutoML算法研究應用到了千萬臺華為Mate系列與P系列手機上,當真是虎父無犬子??!
以前總有人說華為的天才少年計劃形式大于內容,而且給的薪酬太高。如今來看200萬年薪招到這樣的人才還高嗎?
培養(yǎng)并且留住人才,讓他們的才能在本土落地發(fā)光,這是任正非的想法,也是華為的戰(zhàn)略。

此外,相當多網(wǎng)友表示華為這波時在自吹自擂:





但同時,有網(wǎng)友稱華為還是應該爆出更多細節(jié),以及和同類算法的對比測試才好評價。


此外,知乎網(wǎng)友 @marsggbo 稱:一篇文章看看就得了,提供批評意見也可以,不需要冷嘲熱諷。


更多網(wǎng)友評論,可前往知乎查看:
https://www.zhihu.com/question/501845921

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