华为“天才少年”实现全球首个AutoML大规模商用

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⏰ 发布时间：2021-11-29

    

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在华为内刊《华为人》的一篇文章中，提到了首批“天才少年”中钟钊的成果，在入职不到一年的时间里，钟钊与团队把AutoML技术应用到数千万台华为手机上，做到了在业界第一次将AutoML大规模商用的突破。第二年，又将研发端到端像素级AutoML流水线，成功将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍，再次突破业界与学术界的极限。

2019年6月，华为发起“天才少年”项目，这是华为创始人任正非“拖着世界往前走”战略的重要一环。

在项目启动的两年以来，来共计17人入选，并在部分岗位取得了关键成果。

在自述中，钟钊表示，跨过了学术研究将基础研究和商用落地同时进行，通过商用实战使用AutoML这个最新技术，可以说是在一边打仗一边造武器。“也许只有真正向下扎到根，这颗种子才能经受住风雨洗礼，破土而出。”

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（Automated Machine Learning），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（CARS）”、“轻量级超分网络结构搜索（ESR-EA）”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。

业内首个AutoML大规模商用

作为引领华为在“无人区”探索的年轻队伍，天才少年在内部被视为攻克世界难题的冲锋队。

按照华为此前公开的邮件，天才少年的工资按年度工资制度发放，共有三档，分别为89.6万－100.8万元、140.5万－156.5万元、182万－201万元。

虽然提出了具有吸引力的薪资，但华为“天才少年”的招聘标准非常严格，一般需要经历7轮左右流程：简历筛选、笔试、初面、主管面试、若干部长面试、总裁面试、HR面试。任何一个环节出现问题或表现不佳都有可能失去进入华为的机会。

钟钊则是在“天才少年”计划中拿到最高档位的员工。

公开资料显示，钟钊出生于1991年，本科就读于华中科技大学的软件工程专业。刚上大三的他，就在2012全国大学生数模竞赛中获得了湖北一等奖。而后前往中国科学院大学自动化研究所攻读硕士、博士，硕博阶段攻读专业都是“模式识别与智能系统”。

据华为官网显示，除了钟钊外，2019年入选华为“天才少年”的左鹏飞和李屹，目前已在华为从事云存储研究工作和操作系统形式化验证工作。

除了天才少年，华为在科学家等人才培养上也连续投入多年。

根据公开数据，华为至少拥有包括700多个数学家、800多个物理学家、120多个化学家，还有15000人在从事基础研究，以及6万多产品研发人员。同时，华为还与全球300多所高校、900多家研究机构和公司有合作，实施了7840个项目，已投资18亿美元，签署了对外付费的研发合作合同达1000多份。